本文關(guān)鍵詞：基于元胞自動(dòng)機(jī)的股票市場(chǎng)投資策略演化研究　出處：《廣東工業(yè)大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：傳統(tǒng)金融學(xué)的研究方法側(cè)重于總體把握,而容易忽視個(gè)體行為,特別是缺乏個(gè)體與環(huán)境之間的互動(dòng)。作為典型的復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng),金融市場(chǎng)具有內(nèi)部結(jié)構(gòu)層次多、參與要素多且性質(zhì)復(fù)雜、變量關(guān)系多、內(nèi)部因果關(guān)系多等特點(diǎn),其時(shí)間上或空間上的分離性(滯后性)、強(qiáng)耦合性等特性決定了經(jīng)典金融理論的線性視點(diǎn)與均衡分析不能充分揭示市場(chǎng)規(guī)律。在此基礎(chǔ)上,人工股票市場(chǎng)中的投資者的心理情感范式設(shè)計(jì)以及智慧程度刻畫(huà)日益成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,作為探索復(fù)雜性與復(fù)雜系統(tǒng)的有力工具,元胞自動(dòng)機(jī)模型正被廣泛應(yīng)用與股票市場(chǎng)研究。 本文以投資者的策略演化行為作為研究對(duì)象,結(jié)合傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)模型框架,建立了新的基于元胞自動(dòng)機(jī)的投資策略演化模型,對(duì)于投資者心理情感范式的設(shè)計(jì)及其演化方式、智慧程度,本文給出了創(chuàng)新性的改進(jìn)。 首先,本文對(duì)目前基于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的各類股票價(jià)格模型進(jìn)行了回顧,對(duì)其分析方法及分析思路,尤其是演化機(jī)制的設(shè)計(jì)及智慧程度刻畫(huà)進(jìn)行了介紹,提出當(dāng)前研究的缺陷,進(jìn)而說(shuō)明了本文的選題依據(jù)。 其次,基于經(jīng)典的資產(chǎn)定價(jià)模型框架及元胞自動(dòng)機(jī)理論,(1)設(shè)計(jì)了“單一策略”及“混合策略”兩種投資者策略演化方式；(2)利用非線性動(dòng)力學(xué)的相關(guān)理論對(duì)模型進(jìn)行了穩(wěn)定性、分叉分析；(3)分別將“策略演化效用函數(shù)”及“元胞遺傳算法”引入兩種基于元胞自動(dòng)機(jī)的策略演化方式中,提高了投資者的智能化程度。 第三,利用matlab對(duì)上述設(shè)計(jì)及分析進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真模擬,對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行橫向及縱向比較,得到“混合策略”及“單一策略”兩種演化方式對(duì)價(jià)格行為、利潤(rùn)、策略選擇人數(shù)比例等市場(chǎng)特征的影響。 最后,在實(shí)證部分,結(jié)合真實(shí)股票市場(chǎng)中的實(shí)際狀況及市場(chǎng)上常見(jiàn)的大眾投資者心理情感范式,對(duì)模型的適用性做進(jìn)一步闡述。 在完成了上述四項(xiàng)工作之后,提出本文結(jié)論：(1)投資者的“從眾”行為未必一定會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)異常；(2)技術(shù)面投資策略易造成價(jià)格波動(dòng),但投資者在不同策略之間的轉(zhuǎn)換過(guò)程也是造成股市震蕩的原因；(3)引入策略演化效用函數(shù)或元胞遺傳算法后,既在一定程度上保證了利潤(rùn),也同時(shí)維持了市場(chǎng)穩(wěn)定；(4)散戶之間刻意的學(xué)習(xí)行為并不一定會(huì)獲得超額利潤(rùn),而操縱股價(jià)的機(jī)構(gòu)正是成功的掌握了“大眾心理”,從而獲得超額利潤(rùn)。
[Abstract]:As a typical complex adaptive system, traditional research methods of finance focus on overall grasp, but tend to ignore individual behavior, especially the lack of interaction between individual and environment. The financial market has many characteristics such as multiple levels of internal structure, more participating elements and complex nature, more variables, more internal causality and so on, and its separation in time or space (lag). The characteristics of strong coupling determine that the linear view and equilibrium analysis of classical financial theory can not fully reveal the market law. The design of investor's psychological and emotional paradigm and the characterization of the degree of intelligence in artificial stock market have increasingly become a hot issue in the research, as a powerful tool to explore the complexity and complexity of the system. Cellular automata model is widely used in stock market research. Based on the traditional asset pricing model, a new evolutionary model of investment strategy based on cellular automata is proposed in this paper. For the design and evolution of investor's psychological emotion paradigm and the degree of intelligence, this paper gives some innovative improvements. Firstly, this paper reviews all kinds of stock price models based on complex adaptive system, and introduces the analysis methods and ideas, especially the design of evolution mechanism and the description of intelligence. Put forward the defects of the current research, and then explain the basis of this topic. Secondly, based on the classical asset pricing model framework and cellular automata theory, this paper designs two kinds of "single strategy" and "mixed strategy". 2) the stability and bifurcation of the model are analyzed by using the theory of nonlinear dynamics. 3) the strategy evolution utility function and the cellular genetic algorithm are introduced into two kinds of strategy evolution methods based on cellular automata, which improves the intelligence of investors. Thirdly, matlab is used to simulate the above design and analysis, and the experimental results are compared horizontally and longitudinally. The effects of "mixed strategy" and "single strategy" on market characteristics such as price behavior, profit and the proportion of people selected by strategy are obtained. Finally, in the empirical part, combined with the actual situation in the real stock market and the popular investor psychological emotion paradigm, the applicability of the model is further elaborated. After completing the above four tasks, the conclusion of this paper is that "herd" behavior of investors may not necessarily lead to abnormal market price fluctuations; (2) Technical investment strategy is easy to cause price fluctuation, but the conversion process between different strategies is also the cause of stock market volatility; 3) after introducing the strategy evolution utility function or cellular genetic algorithm, the profit is guaranteed to a certain extent, and the market stability is maintained at the same time. (4) deliberate learning behavior among retail investors does not necessarily lead to excess profit, and the institution that manipulates the stock price successfully grasps the "popular psychology" and thus obtains the excess profit.
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：1360410