本文關鍵詞：基于元胞自動機模型的股票市場分析研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為典型的復雜自適應系統(tǒng),金融市場具有內(nèi)部結果層次多、參與要素多且性質(zhì)復雜、變量關系多等特點,而傳統(tǒng)金融學的研究方法側(cè)重于總體把握,忽視了個體與個體間的互動,這使得傳統(tǒng)金融理論遭受越來越多的質(zhì)疑,人們需要新的非線性方法來研究金融市場。上世紀發(fā)展出來的復雜性科學在處理非線性問題上的成功,使得很多學者開始嘗試借助于復雜性研究工具來建立股票市場模型進行研究,作為探索復雜性與復雜系統(tǒng)的有力工具,元胞自動機正被廣泛運用于股票市場的研究。在現(xiàn)有的研究中,已有若干個元胞自動機模型被提出,雖然在一定程度上可以模擬并解釋股票價格的宏觀變化,但忽略了一些重要的影響因素,本文針對這些不足進行完善改進,建立了新的元胞自動機模型,該模型較以往模型有如下特點：(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)分布隨機變量形式加以考慮,并在交易過程中根據(jù)利潤更新投資者的資金量,因此更符合股票市場的實際情況；(2)對均線交易策略做了更細致的描述,考慮了均線斜率大小對投資者決策的影響,使模型更貼近真實股票市場；(3)將投資者劃分為基本面投資者和技術面投資者,引入兩者比例系數(shù),研究不同投資者比例下股票價格和收益率的演化規(guī)律。同時在該模型的基礎上我們還引入遺傳算法進行改進,借助生物學進化機制重新設計了元胞間的演化規(guī)則,賦予元胞自學習能力,而不再是簡單的相互模仿,使模型更具有現(xiàn)實意義。改進的模型有如下特點：(1)投資者不再使用單一的交易策略,可以同時使用兩種交易策略,這些策略附帶有各自的權重,同時引入倉位權重,對投資者的屬性做了更細致的刻畫；(2)將遺傳算法引入元胞自動機模型,重新設計元胞演化規(guī)則,賦予元胞自學習能力,增加了模型的智能化程度；(3)在投資者不同的學習能力下分別研究股票價格、收益率和權重系數(shù)的演化規(guī)律。最后,利用MATLAB對模型進行仿真實驗,并對實驗結果進行對比分析,結合兩個模型可得到本文的結論：(1)技術面投資者過多的投機會造成市場劇烈波動；(2)技術面投資者的平均收益率要高于基本面投資者,這對投資者有投資參考價值；(3)學習機制比模仿機制優(yōu)越,不過投資者盲目的學習也會導致市場波動加劇,在適度學習的同時要自己獨立思考,結合自身特點制定合理的交易策略,這樣可以使利潤最大化,在一定程度上也可以維護市場穩(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,在市場波動較大時,提高技術面策略的權重,降低倉位,市場平穩(wěn)運行時,可以提高基本面策略的權重,提高倉位。
【關鍵詞】：元胞自動機 遺傳算法 演化規(guī)則 學習機制 倉位權重
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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. 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析14-15
• 1.3 存在問題及發(fā)展趨勢15-16
• 1.4 本文創(chuàng)新之處16
• 1.5 研究技術路線16-17
• 1.6 本文主要工作與章節(jié)安排17-19
• 第二章 元胞自動機的基本理論19-25
• 2.1 思想來源19
• 2.2 元胞自動機的定義與構成及其特征19-22
• 2.2.1 元胞自動機的定義19-20
• 2.2.2 元胞自動機模型的構成20-21
• 2.2.3 元胞自動機的特點21-22
• 2.3 元胞自動機的分類22-23
• 2.4 元胞自動機的應用23-24
• 2.5 結語24-25
• 第三章 基于遺傳算法的元胞自動機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機30-31
• 3.3 結語31-32
• 第四章 基于傳統(tǒng)元胞自動機的股票市場模型32-45
• 4.1 引言32
• 4.2 基本假設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 技術趨勢面34-35
• 4.5 價格模型35-36
• 4.6 數(shù)值仿真研究36-44
• 4.6.1 數(shù)值設置36-37
• 4.6.2 基本價值收斂性37-38
• 4.6.3 股票價格仿真38-41
• 4.6.4 收益率仿真41-44
• 4.7 結語44-45
• 第五章 基于遺傳算法的元胞自動機股票市場模型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 價格模型47
• 5.5 計算機仿真47-54
• 5.5.1 仿真參數(shù)設定47-48
• 5.5.2 基本價值收斂性48-49
• 5.5.3 價格演化行為49-51
• 5.5.4 收益率和權重系數(shù)組合51-54
• 5.6 結語54-55
• 總結展望55-57
• 參考文獻57-61
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文61-63
• 致謝63

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