基于Agent的股票价格行为仿真

基于Agent的行为建模在虚拟环境中的应用

摘要：虚拟环境中应用的基于 Agent 的行为建模技术主要有：反应型 Agent 建模、混合型 Agent
建模和多 Agent 建模，对这些技术进行了分析与对比。并在此基础上介绍了南京大学虚拟足球比赛
系统应用的基于 Agent 的行为建模方案，该方案综合运用了各种建模技术。最后展望了行为建模技
术的发展方向。
引言
行为建模是探索一种能够尽可能贴近真实实体对象行为的模型，使构造实体对象的人能够按照这种模型方便地构造出一个行为上真实的虚拟实体对象[1]。它起源于人工智能领域的基于知识系统（模拟外在智能的抽象形式，如问题求解、博弈等）、人工生命（动物行为学中的适应性行为，适应周围环境的变化）和基于行为的系统（Behavior-Based System，BBS），基于行为的系统中自主 Agent 行为表示与计算机动画结合还产生了行为动画机制[2]。基于 Agent 的行为建模的主要目标是对真实物体的行为（包括反应行为和智能行为）进行准确的建模，使得能在计算机上对其进行模拟。
互操作行为模型
进行反应，如防守、抢断、传球、射门等。观众的三种状态转换为：主队进攻时加油助威、主队进
目标参数状态任务库
中长期规划单元
态势分析单元
任务调度单元
感知单元
执行单元
人
环境
图 3 基于 Agent 的框架
1.3 多 Agent 行为建模
以上讨论的反应型和混合型 Agent 行为建模都侧重单个物体的建模，多 Agent 行为建模侧重对物体间交互进行合适建模。多 Agent 行为建模将物体行为分为自主行为和外部互操作行为[11]。自主行为是指 Agent 本身所特有的活动行为，外部互操作行为是指该 Agent 与周围环境及其它 Agent 有关的交互行为。如图 4 所示，多 Agent 虚拟环境中的行为模型包括属性、自主行为模型、互操作行为模型等几个部分。自主行为模型由消息和规则组成，它与 Agent 局部行

基于agent的计算经济学建模方法及其关键技术研究

基本设定
本模型受到Sugarscape模型的启发一个网格的空间，分布着资源和Agent 资源有两种：糖和香料 Agent仅仅能观察到局部的环境、获取资源，两种资源同时需要
资源可以以一定的概率再生
Agent遵循的规则
• 能量是Agent需要的唯一生存标准
– Agent的每一次移动都会消耗一定能量 – Energy=0则Agent就死掉
Chap1. 绪论
Chap2. 基于Agent的计算经济学
Chap7. ACE建模方法总结
历史背景 ACE方法与技术
实例支持
理论基础
Chap3. AEM模型提出
AEM模型实例
网络与流
线索 2 Chap4. 适应性 Agent模型
Chap5. Agent之间的交互— —商品交换
Chap6. AEM中的模拟结果与分析
• 从流的角度观察AEM
Agent流的形成
商品流
• 不能直接观察到商品流； • 商品流是资源在Agent群体之上，由于Agent的交易形成的一种流动现象； • 商品流的介质：Agent形成的交易网络
商品流的介质：交易网络
1 1 3 6 4 10 1 5 3 2 2 2 4 3 5 6 1 5 1 3 2
环境、身体和心智的关系
模拟世界环境 O(身体)
S (心智)
Agent
AEM模型阐述思路
• 建立Agent模型
– 基于人元的Agent模型 – 适应性的决策算法
• Agent之间的交互
– 物物交易算法
• 涌现结果的展现
– 社会分工、价格波动 – 组织的形成 – 流的形成与演化
CRA结构
• 对适应性决策的模型化表示

基于计算实验的协同羊群行为与市场波动研究

基于计算实验的协同羊群行为与市场波动研究陈莹;袁建辉;李心丹;肖斌卿【期刊名称】《管理科学学报》【年(卷),期】2010(013)009【摘要】相对于短期实际利率、消费、红利的波动而言,理论界称股价波动水平异常偏高的现象为"股市波动之谜".以往研究表明,羊群行为和市场情绪的协同作用会引发股票市场的波动.在计算实验平台上,通过协同模拟agent间的模仿和市场情绪信号,在实验中观察到明显的协同羊群行为所引发的股票价格泡沫或崩溃.对羊群行为的研究既考察了agent的私有信号,又包含了总体的市场影响,发现羊群行为和收益波动存在较强相关性的证据.将计算金融实验方法用于行为金融研究具有较强的理论价值,同时对投资者和监管方来说都有一定的借鉴和参考意义.【总页数】10页(P119-128)【作者】陈莹;袁建辉;李心丹;肖斌卿【作者单位】南京大学工程管理学院,南京,210093;南京信息工程大学经济管理学院,南京,210044;南京大学工程管理学院,南京,210093;南京大学工程管理学院,南京,210093【正文语种】中文【中图分类】F830.91【相关文献】1.我国证券投资基金"羊群行为"与股票市场波动性的实证分析——以开放式基金为例 [J], 王晓鸿;程贵;高宏霞2.股票期权对股票市场的波动性分析:基于agent的计算实验金融仿真角度 [J], 赵尚梅;孙桂平;杨海军3.股票市场的羊群行为与波动:关联及其演化——来自深圳股票市场的证据 [J], 顾荣宝;刘海飞;李心丹;李龙4.羊群行为、股价波动与投资收益——基于中国证券投资基金的实证研究 [J], 张红伟;毛前友5.投资者情绪、羊群行为与市场波动——基于科创板市场的TVP-VAR模型实证研究 [J], 杨文祺;王燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于人工智能的股票价格预测模型研究

基于人工智能的股票价格预测模型研究随着科学技术和计算机技术的不断发展，人工智能成为了当今最热门的领域之一。

从机器学习到深度学习，从人工神经网络到卷积神经网络，人工智能已经逐渐渗透到各个领域。

股票价格预测模型是其中之一，基于人工智能的股票价格预测模型在金融领域中已经得到了广泛应用。

人工智能是指通过计算机程序模拟人类智能的能力。

股票价格的预测是投资者们非常关注的一个问题，而由于股票价格涉及到各种因素的影响，因此预测股票价格一直是一个非常困难的任务。

然而，通过运用人工智能技术，我们可以使用大量的数据、模型和算法，提高股票价格的预测准确率。

一般来说，基于人工智能的股票价格预测模型主要分为两大类：基于规则的模型和基于数据驱动的模型。

基于规则的模型是通过专家系统、决策树等技术建立的。

这种模型通常依赖于人工制定的规则和逻辑，人工利用各种信息对股票价格进行分析。

基于规则的模型主要靠专家经验和技能，并且需要不断地根据市场实际情况及时修改规则，因此这种模型的适用性相对较弱。

与基于规则的模型不同，基于数据驱动的模型是通过运用机器学习、深度学习等技术建立的。

这种模型可以自动地从股票市场历史数据中学习和挖掘模式，从而通过对数据的处理，得出对未来股票价格的预测。

这种模型的主要优点是可以根据实际数据进行训练，不依赖于人工制定的规则，因此具有较高的普适性和可扩展性，可以在不断变化的市场环境中适应和学习。

基于数据驱动的模型可以分为多个子类，如基于统计方法、人工神经网络、随机森林、支持向量机等等。

其中，人工神经网络模型是基于生物神经网络的计算系统，专门用于处理诸如模式识别、分类、预测、控制、优化等任务。

该模型可以有效地运用到股票价格预测中，通过输入历史数据和股票市场的一些基本因素，对未来价格进行预测和分析。

在人工神经网络的基础上，还可以建立更加精细的卷积神经网络和循环神经网络模型，这些模型在股票价格预测中也得到了广泛的应用，预测精度较高。

宏观政策效果评估模型的发展与应用文献综述

宏观政策效果评估模型的发展与应用文献综述1. 引言1.1 宏观政策效果评估模型的重要性宏观政策效果评估模型的重要性在于为政府和决策者提供科学、客观的评估工具，帮助他们更好地制定经济政策和应对经济波动。

通过这些评估模型，可以对政策措施的效果进行量化分析，预测可能出现的影响，并评估政策措施的可行性和有效性。

这不仅有助于优化政策设计，减少政策实施过程中的不确定性和风险，还能够提高政策的执行效率和产出效益。

宏观政策效果评估模型也可以帮助政府更好地理解经济变化的机理和规律，为完善宏观经济管理提供科学依据。

通过运用这些模型，政府和决策者能够更好地把握经济形势，及时调整政策，从而更好地应对经济挑战和实现经济稳定增长。

宏观政策效果评估模型的重要性不言而喻，它是促进经济可持续发展和提升国家经济行为的重要工具。

1.2 研究背景宏观经济政策一直是经济学研究的重要领域之一。

在面对国内外各种经济问题时，政府通常会采取各种宏观政策来调整经济运行，以促进经济增长、稳定价格水平、降低失业率等目标。

如何准确评估不同政策对经济的影响以及评估模型的建立一直是广大学者和决策者们面临的重要课题。

宏观政策效果评估模型在这一背景下应运而生。

这些模型通常基于经济理论和大量实证经济数据，通过对政策变量和经济变量之间的关系进行深入分析，来评估不同宏观政策对经济的影响。

随着计量经济学、动态随机一般均衡模型和Agent-based模型等方法的发展，宏观政策效果评估模型的建立和应用变得更加准确和全面。

面对经济全球化和数字化转型的挑战，如何更好地利用宏观政策效果评估模型来指导政策制定和实施成为当前研究的焦点之一。

深入研究宏观政策效果评估模型的发展与应用具有重要的理论和现实意义。

2. 正文2.1 宏观政策效果评估模型的发展历程宏观政策效果评估模型的发展历程可以追溯到20世纪50年代。

当时，经济学家开始意识到需要一种系统性的方法来评估宏观政策的效果，以便政府和决策者能够更好地了解政策措施的影响。

多智能体模拟课件

THANKS
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特点
多智能体模拟具有分布式、自组织、自适应性等特点，能够模拟系统中各个智能体之间的相互作用和协同工作。
多智能体模拟的重要性
复杂系统模拟
多智能体模拟可以用于模拟复杂系统，如社会系统、经济系统、
生态系统等，帮助人们更好地理解和预测系统的行为。
决策支持
多智能体模拟可以为决策者提供基于数据的模拟和分析，帮助决策者制定更加科学、合理的决策。
案例五：群体行为多智能体模拟
总结词
群体行为多智能体模拟是一种基于多智能体系统的群体行为仿真方法，用于研究群体行为的动态特性和群体决策问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟群体中的个体成员，如人群、鸟群、鱼群等。每个智能体都有自己的行为规则和决策算法，通过相互交互和影响，模拟群体行为的动态特性和群体决策的形成机制。该案例可以帮助我们深入理解群体行为的复杂性和提出有效的群体管理策略。
案例二：交通流多智能体模拟
总结词
交通流多智能体模拟是一种基于多智能体系统的交通仿真方法，用于研究交通流的动态特性和交通拥堵问题。
详细描述
该案例通过构建多个智能体来模拟道路上的车辆和行人，以及交通信号灯、道路标志等交通设施。每个智能体都有自己的运动规则和行为模式，通过相互交互和影响，模拟交通流的动态特性和交通拥堵的形成机制。该案例可以帮助我们深入理解交通拥堵问题的
计算机科学领域
总结词
多智能体模拟可以用于研究计算机系统的性能和行为，优化计算机系统的设计和应用。
VS
详细描述
多智能体模拟可以用来模拟计算机系统的运行过程和性能表现，还可以用于研究人工智能和机器学习等计算机科学的分支领域。通过对计算机系统的模拟和分析，可以更好地了解计算机系统的性能和行为，为计算机系统的优化和应用提供科学依据和支持。

基于行为金融学视角的股票市场价格仿真研究

（ｃｏｌｆａａｅｅｔｃｎｅ＆ＥｇｎｅｎｆａｊｇＵｉｒｔ，ａｊｇｉｇｕ２０９，ｈａＳｈｏｏｎｇｍｎｉｃＭＳｅｎｉｅｒｇｏｎｉｎｖｓｙＮｉａｓ１０３Ｃｉ）ｉＮｎｅｉｎｎＪｎｎ
ｔｅｐｐｒｒｅｌｓｐｉｅｈｓｃｏｏｃｌｅａｉｆｈｎｅｔ，ａｄｃｍｒｈｎｉｅｏｓｅｓｔｅｍｔａｈａｅｏｒｍｌｓｔｅｐｙｈｌａｂｈｖｒｏｅｉｖｓｒｎｏｐｅｅｓｌｃｎｉｒｈｕｌｐｐｙｉｆｉｉｇｏｔｏｓｖｙｄｕ
ｈｖｅａｉｅｉｕｎｅｏｈｓｇｔｎｆｈｔｃｒｃ．Ｔｅｓｍｕａｉｎｍｅｈｄｏｉａｅａｅａｐｉｄｔａｅｎｇｔｎｅｃｎｔｅｒｉｅｄｏｅｓｏｋｐｅｈｉｌｔｔｏｆｈｓｐｐｒｃｎｂｐｌｏｖｆｌｉｎｒｔｉｏｔｅ
维普资讯
第２卷第１期４１
文章编号：０６— ３８２０）１０６１０９４（０７０１— ２６一ｏ４
计
算
机
仿
真
２７１０年１月０
基于行为金融学视角的股票市场价格仿真研究
吕新明
易制度、宏观经济因素、历史交易信息等因素的影响，构造出了具有自适应能力的投资者（ｇｎ）动态模拟了真实股票市场Ａｅｔ，
的运行情况。文章的主要结论为：相对较多的资金投入致使股票价格在较高水平频繁波动；相对过多的投资者也导致股票价格的频繁波动；消极的投资态度引致较低的股票价格水平。文中的仿真方法可以应用到复杂金融衍生品价格形成机制的研究中。关键词：行为金融学；复杂适应性系统；心理预期

基于神经网络的股票价格预测模型

基于神经网络的股票价格预测模型股票价格预测一直是金融研究领域一个备受关注的问题，尤其是近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，越来越多的人开始将这些技术应用于股票价格预测中。

其中，基于神经网络的股票价格预测模型是较为常见的一种方法。

神经网络模型是一种模拟人类大脑思维的模型，它将输入的数据通过网络内部的神经元不断传递和加工，最终输出预测结果，这种模型的特点是拟合能力强，对于非线性问题处理效果很好。

在股票价格预测中，神经网络模型也有其独特的优点。

一方面，股票价格的变化具有不确定性、非线性等特点，而神经网络模型的非线性处理能力可以更好地适应这种变化；另一方面，神经网络模型可以处理大量的数据，并能够自动学习数据的特征，从而提高预测效果。

例如，我们可以使用基于神经网络的长短期记忆模型（LSTM）对股票价格进行预测。

LSTM模型特别适用于时间序列预测问题，因为它能够记住较长的历史信息，并根据这些信息进行预测。

具体来说，在使用LSTM模型进行股票价格预测时，我们需要先收集并整理历史的股票价格数据，并将其预处理为适合LSTM模型使用的格式。

然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对LSTM模型进行训练，并使用测试集对训练好的模型进行验证。

在实际的使用中，我们需要注意一些细节。

例如，对于LSTM 模型的超参数（如层数、神经元个数、学习率等）的选择，需要在实验过程中进行优化；同时，在使用LSTM模型时，还需要关注数据的无效值问题、过拟合问题等。

从理论和实践上看，基于神经网络的股票价格预测模型具有较高的预测准确率，同时对于市场的变化也能做出相应的响应。

然而，股票价格受到多种因素的影响，模型也可能受到多种限制，因此，在实际应用中，我们需要对模型的表现进行综合考虑，并基于此作出有效的决策。

总之，在金融领域，基于神经网络的股票价格预测模型已经成为了一种热门的研究方向。

该模型运用了人工智能技术，可以更好地应对股票价格的变化，并具有更高的预测准确率。