本文關(guān)鍵詞：基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的股票市場(chǎng)分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：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)果層次多、參與要素多且性質(zhì)復(fù)雜、變量關(guān)系多等特點(diǎn),而傳統(tǒng)金融學(xué)的研究方法側(cè)重于總體把握,忽視了個(gè)體與個(gè)體間的互動(dòng),這使得傳統(tǒng)金融理論遭受越來(lái)越多的質(zhì)疑,人們需要新的非線性方法來(lái)研究金融市場(chǎng)。上世紀(jì)發(fā)展出來(lái)的復(fù)雜性科學(xué)在處理非線性問(wèn)題上的成功,使得很多學(xué)者開(kāi)始嘗試借助于復(fù)雜性研究工具來(lái)建立股票市場(chǎng)模型進(jìn)行研究,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)正被廣泛運(yùn)用于股票市場(chǎng)的研究。在現(xiàn)有的研究中,已有若干個(gè)元胞自動(dòng)機(jī)模型被提出,雖然在一定程度上可以模擬并解釋股票價(jià)格的宏觀變化,但忽略了一些重要的影響因素,本文針對(duì)這些不足進(jìn)行完善改進(jìn),建立了新的元胞自動(dòng)機(jī)模型,該模型較以往模型有如下特點(diǎn)：(1)與以往模型不考慮投資者資金量不同,本文將投資者的初始資金量以正態(tài)分布隨機(jī)變量形式加以考慮,并在交易過(guò)程中根據(jù)利潤(rùn)更新投資者的資金量,因此更符合股票市場(chǎng)的實(shí)際情況；(2)對(duì)均線交易策略做了更細(xì)致的描述,考慮了均線斜率大小對(duì)投資者決策的影響,使模型更貼近真實(shí)股票市場(chǎng)；(3)將投資者劃分為基本面投資者和技術(shù)面投資者,引入兩者比例系數(shù),研究不同投資者比例下股票價(jià)格和收益率的演化規(guī)律。同時(shí)在該模型的基礎(chǔ)上我們還引入遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),借助生物學(xué)進(jìn)化機(jī)制重新設(shè)計(jì)了元胞間的演化規(guī)則,賦予元胞自學(xué)習(xí)能力,而不再是簡(jiǎn)單的相互模仿,使模型更具有現(xiàn)實(shí)意義。改進(jìn)的模型有如下特點(diǎn)：(1)投資者不再使用單一的交易策略,可以同時(shí)使用兩種交易策略,這些策略附帶有各自的權(quán)重,同時(shí)引入倉(cāng)位權(quán)重,對(duì)投資者的屬性做了更細(xì)致的刻畫(huà)；(2)將遺傳算法引入元胞自動(dòng)機(jī)模型,重新設(shè)計(jì)元胞演化規(guī)則,賦予元胞自學(xué)習(xí)能力,增加了模型的智能化程度；(3)在投資者不同的學(xué)習(xí)能力下分別研究股票價(jià)格、收益率和權(quán)重系數(shù)的演化規(guī)律。最后,利用MATLAB對(duì)模型進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析,結(jié)合兩個(gè)模型可得到本文的結(jié)論：(1)技術(shù)面投資者過(guò)多的投機(jī)會(huì)造成市場(chǎng)劇烈波動(dòng)；(2)技術(shù)面投資者的平均收益率要高于基本面投資者,這對(duì)投資者有投資參考價(jià)值；(3)學(xué)習(xí)機(jī)制比模仿機(jī)制優(yōu)越,不過(guò)投資者盲目的學(xué)習(xí)也會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)加劇,在適度學(xué)習(xí)的同時(shí)要自己獨(dú)立思考,結(jié)合自身特點(diǎn)制定合理的交易策略,這樣可以使利潤(rùn)最大化,在一定程度上也可以維護(hù)市場(chǎng)穩(wěn)定；(4)遺傳算法的引入可以讓投資者制定更靈活的交易策略,提高利潤(rùn),在市場(chǎng)波動(dòng)較大時(shí),提高技術(shù)面策略的權(quán)重,降低倉(cāng)位,市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行時(shí),可以提高基本面策略的權(quán)重,提高倉(cāng)位。
【關(guān)鍵詞】：元胞自動(dòng)機(jī) 遺傳算法 演化規(guī)則 學(xué)習(xí)機(jī)制 倉(cāng)位權(quán)重
【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】：2016
【分類號(hào)】：F830.91;TP301.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2. 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析14-15
• 1.3 存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)15-16
• 1.4 本文創(chuàng)新之處16
• 1.5 研究技術(shù)路線16-17
• 1.6 本文主要工作與章節(jié)安排17-19
• 第二章 元胞自動(dòng)機(jī)的基本理論19-25
• 2.1 思想來(lái)源19
• 2.2 元胞自動(dòng)機(jī)的定義與構(gòu)成及其特征19-22
• 2.2.1 元胞自動(dòng)機(jī)的定義19-20
• 2.2.2 元胞自動(dòng)機(jī)模型的構(gòu)成20-21
• 2.2.3 元胞自動(dòng)機(jī)的特點(diǎn)21-22
• 2.3 元胞自動(dòng)機(jī)的分類22-23
• 2.4 元胞自動(dòng)機(jī)的應(yīng)用23-24
• 2.5 結(jié)語(yǔ)24-25
• 第三章 基于遺傳算法的元胞自動(dòng)機(jī)25-32
• 3.1 遺傳算法概述25-30
• 3.1.1 遺傳算法的產(chǎn)生和發(fā)展25-26
• 3.1.2 遺傳算法的優(yōu)缺點(diǎn)26-28
• 3.1.3 遺傳算法的一般步驟28-30
• 3.2 基于遺傳算法的元胞自動(dòng)機(jī)30-31
• 3.3 結(jié)語(yǔ)31-32
• 第四章 基于傳統(tǒng)元胞自動(dòng)機(jī)的股票市場(chǎng)模型32-45
• 4.1 引言32
• 4.2 基本假設(shè)32
• 4.3 CA模型32-33
• 4.4 主要影響因素分析33-35
• 4.4.1 股票基本面33-34
• 4.4.2 政策消息面34
• 4.4.3 技術(shù)趨勢(shì)面34-35
• 4.5 價(jià)格模型35-36
• 4.6 數(shù)值仿真研究36-44
• 4.6.1 數(shù)值設(shè)置36-37
• 4.6.2 基本價(jià)值收斂性37-38
• 4.6.3 股票價(jià)格仿真38-41
• 4.6.4 收益率仿真41-44
• 4.7 結(jié)語(yǔ)44-45
• 第五章 基于遺傳算法的元胞自動(dòng)機(jī)股票市場(chǎng)模型45-55
• 5.1 引言45
• 5.2 CA模型45-46
• 5.3 基于遺傳算法的元胞演化規(guī)則46-47
• 5.4 價(jià)格模型47
• 5.5 計(jì)算機(jī)仿真47-54
• 5.5.1 仿真參數(shù)設(shè)定47-48
• 5.5.2 基本價(jià)值收斂性48-49
• 5.5.3 價(jià)格演化行為49-51
• 5.5.4 收益率和權(quán)重系數(shù)組合51-54
• 5.6 結(jié)語(yǔ)54-55
• 總結(jié)展望55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文61-63
• 致謝63

【相似文獻(xiàn)】

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