基于多智能体系统的投资策略分析

王　勇，丁丙胜

（黄山学院 信息工程学院，安徽 黄山245041）

基于多智能体系统的投资策略分析

王勇，丁丙胜

（黄山学院 信息工程学院，安徽 黄山245041）

使用多智能体的建模技术在NetLogo平台上建立了一个包含有外部事件Agent、逆向投资Agent、趋势投资Agent、跟风投资Agent、噪音投资Agent、价值投资Agent以及市场环境信息和交易机制的仿真股票市场模拟系统，并将多主体技术与遗传算法相结合对Agent进行变异演化。该系统的研究成果对真实金融市场的风险预警和投资带来有益的启示。

多智能体系统；投资策略；仿真；NetLogo

1引　言

多智能体系统（MAS，Multi-AgentSystem）是多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统建设成小的、彼此互相通信和协调的，易于管理的系统，是使用计算机进行复杂系统建模的主要方法之一［1］。在金融市场中，虽然有威廉姆斯的股利贴现模型（DDM），马柯威茨的证券组合理论，威廉·夏普、约翰·林特耐（John Lintner）和简·摩辛共同提出的资本资产定价模型（CAPM）等许多经典的金融市场理论［2］，但和现实市场表现之间总是存在着偏差，这种偏差要求人们用新的角度重新审视金融系统。

2　多投资策略的仿真股票市场设计

2.1多智能体仿真股票市场设计的基本因素

股票市场是一个典型的复杂系统，各类投资者都可在股票市场中交易并可以相互学习和相互影响，他们之间存在复杂的关联，总体行为上呈现出非线性特征。

1.主体Agent。Agent是仿真股票市场中的基本组成元素，所以Agent的构建是十分关键的，比如要设计什么类型的Agent，Agent之间如何交互，Agent如何进化等。……