基于主体的模型(Agent-based model)金融市场模拟研究调研

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结论:目前金融市场的模拟方法以统计模型为主流;Agent-based model的研究在预测能力方面还没有比较有效的证明,主要用于模拟和分析


以 agent based stock market simulation 为关键词,在Google Scholar 搜索到几篇文章:

  • Georgia Institute of Technology 发布了名为 ABIDES 的模拟系统,同时源代码(python)发布在:https://github.com/abides-sim/abides 。系统针对美国NASDAQ和 NYSE 设计。论文中模拟了一个大额订单出现在订单薄上对日内股价走势的影响。(似乎此类模拟仅限日内波动的模拟)
  • 德国团队发布了名为 SABCEMM 的模拟软件,也有开放源代码(C++):https://github.com/SABCEMM/SABCEMM。目前还没有使用真实数据测试

更换搜索关键词:agent based stock price simulation

  • 意大利安科纳马尔凯理工大学(Università Politecnica delle Marche)的研究在 Brock and Hommes model 的基础上,加入参数矫正(calibration),仅考虑基本面投资者和趋势追踪两类投资者,实现了S&P 500, Euro Stoxx 50, Nikkei 225 和 CSI 300四大指数的模拟和预测(提前2日)。这个模型没有复杂的设计,重点放在参数调教和模拟优化上,似乎能够很好的复现,但此类思路与机器学习/纯时间序列分析已经没有很大差异了。
  • 基于主体的模型(Agent-based model)根据他们的根据其经验有效性水平分了四个等级[1]
    • 第0级:模型是现实的抽象,通过使用简单的图形表达(例如,可视化个体的行动)。
    • 第1级:模型与经验宏观结构在定性上一致,通过绘制群体的分布特性等建立的。
    • 第2级:模型显示出与经验性宏观结构的定量一致,通过统计估计建立。
    • 第3级:模型显示出与经验性微观结构的定量一致,这是通过对群体的横截面和纵向分析确定的。
    • 目前的研究还处于从 L1 到 L2 的发展阶段(2017年论文[2]

如果将搜索关键词中的 agent based 限定去掉,即:stock price simulation。那么大部分的研究论文均使用的是统计模型(如几何布朗运动 geometric Brownian motion[3]、小波分析、神经网络等方法)


[1] Sylvain Barde and Sander van der Hoog. An empirical validation protocol for large-scale agent-based models. Studies in Economics 1712, School of Economics, University of Kent, July 2017. URL https://ideas.repec.org/ p/ukc/ukcedp/1712.html. && https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-70766-2_31

[2] https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-70766-2_31

[3] https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%87%A0%E4%BD%95%E5%B8%83%E6%9C%97%E8%BF%90%E5%8A%A8

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