（管理科学与工程专业论文）期货市场swarm仿真研究.pdf

摘要 摘要 复杂适应性系统涉及范围广，包括自然现象工程、生物、经济、管理、军事、 政治、社会等各个方面。研究复杂适应性系统所采用的最终有效手段是系统仿真， 而建模与仿真方法学是其中首要的问题。目前，基于a g e n t 的建模与仿真方法学 是最具活力、有所突破的仿真方法学。本文的研究内容集中在，如何利用日益增 强的计算机计算能力及仿真平台，依据基于a g e n t 的建模与仿真方法学，建立分 布仿真模型，进而达到理解和控制复杂适应性系统行为的目的。 我们首先对a g e n t 的相关行为和特征进行了全面、系统的阐述，并以期货市 场为例，建立期货市场仿真模型，在具体的市场机制的研究中，我们选择应用广 泛的c d a 市场，而c d a 市场被认为是一种极为有效的市场机制，并以它的速 率和效率而闻名，而期货市场的运行机制大体上就是一种c d a 的市场机制，因 此在实验中采用c d a 市场机制对现实是有意义的。 由于复杂适应性系统规模大、结构复杂，需要充分开发复杂适应性系统及其 模型中的并发性，提高系统仿真的效率，因此，如何运用一个面向复杂适应性系 统的、采用基于a g e n t 的建模与仿真方法学的分布仿真支持平台，对于应用领域 专家开展更进一步的建模与仿真工作，具有积极的促进作用。于是我们根据复杂 适应性系统和模型计算特点，选择s w a r m 仿真平台，建立基于s w a r m 的复杂适 应性系统的分布仿真框架。 最后我们结合复杂适应性系统理论，建立期货市场的离散性事件仿真模型， 并设计了市场交易机制和自动学习方法，介绍了公共仿真平台s w a r m ，并通过 s w a r m 仿真平台编写仿真程序，对仿真结果进行了分析，研究了期货市场的一些 运行情况，并对特殊情况下市场的变化做出了准确预测。 关键字复杂适应性系统；建模仿真：期货市场；主体；s w a r m a b s t r a c t t h ec o m p l e xs y s t e m sm c l u d vm t u r a l 衄o m e n a ，b i o l o g y ， e c o n o m y ， m a n a g e m e n t ，m i l i t a r y ，p o i i t y ，s o c i e t ya n d o n t h e 嘞s i m l l l a t i o n i st h e u p p e r m o ga n de f f e c f i v em e a n sf o rt h e s e a r c h c o m p l e xs y s t e m a n dt h ep r i m a r y p r o b l e m0 fi ti st h em e 山o d o l o g yo fm o d e l i n ga n ds i m i l l a t i t h ea g e n t - b a s c d m o d e l i n ga n ds i m u l a f i o nm e t h o d o l o g yi st h eh o tt o p i c t h i sp a p e r f o c u s e so rh o wt 0 l n i l i z et h e 脚u i c en e t w o r kc l u s t e r ，a n dd e p e n d so nt h e 硼r e 毗一b 蠲c dm o d e l i n ga n d s i m l i l m i o nm e t h o d o l o g y ，趾dm d e r s t a n dt h eb e h i o ro f c o m p l e xs y s t e m sl l l t i m a t e l y t h e 蚋t - b a s e d m o d e l m g a n ds i m l l i a t i o n s ) ，s t e m sm e t h o d o l o g y i s e x p a 缸t e dw h o l l ys y s t c m i c a l l y c d am a r k e ti sc o m i d e r e dt ob ci t i sak i n do f e x t r e m e l ye 丘b c t i v em a r k e tm e c h a n i s m ， w e l l - l m o w nf o ri t ss p e e da n de f f i c i e n c y ， a n dt h eo p e r a t i n gm e c h a n i s mo f 也ec a p i t a lm a r k c ti st h em a x k c tm h a n i s mo f ak i n d o fc d ao ht h ew h o k ，i ti sm e 卸i n 蒯t oa d o p tc d am a r k e tm w h a n i s mi nt h e e x p e f i l 咖t t o 托a l 时 d u et 0t h el a r g e 一a l ea n dc o m p f i c a t e ds t r u c t u r eo fc o m p l e x 町硪锄s ， i ti s n e c e s s a r y t 0e x p l o i tt h ep a l - a l l i s mo f c o m p l v xs y s t 锄sa n dt h em o d e l s w ec h o i t l l e s n v a r ls 蜊肋1 ，锄g 四t - b a s e dc o m p k xs ) r s t e m s & s t r i b u t e ds i m _ i l l 撕f r a m e w o r ki s f o r m c df i r s t am a r k e t i n gm e c h a n i s ma n da 舭l c a m i n g 蛔f i t h ma d e s i g n i n g w e m t r o d u c e st h ep u b l i cs i m i l l a t i o np l a t f o r ms w a r m ， w r i t e st h es i l l m l a 虹p c e d u 他 t h r o u g hs w a r mt o o l k i t ，a n a l y st h e s u l to fs i m u l a f i o n ，s t u d i o ss o 眦r u n n i n g s i t u a t i o no f 廿l e 丘巾络m a r k e t ，a n d 峋m a k e sa na c c u r a t ep r e d i c t i o nt 0t h ec h a n g c o f am a r k c tu n d e rs p e c i a lc o n d i f i o m k e yw o r d sc 伽叩l e x 瓤岫，t i v es ) ，s t e m ；a g e n t ；如t i i 托sm a r k c t ；s w a r m ；m o d e l m g & s i m u l a f i o n 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他 人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名：兰丝日期；兰! ! f ，2 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的靓定，即：学校有权 保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文全部或部分 内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 第1 章绪论 1 1 选题背景及意义 经济系统的计算机仿真研究正在逐渐盛行，经济学家们已经意识到标准数学 形式的种种局限性。一方面，在处理现实的社会现象时，通常很难对一个感兴趣 的问题给出一个。封闭形式”的解。一种可能的解决途径就是简化问题，综合 给出一个圆满的封闭形式解法。这里隐含的假设是：简化过程已经精炼了所有相 关元素，并排除掉了无关紧要的修饰。在这种情况下，推理模式过于严格。经验 主义的研究者为了研究系统的动态特性，开始想到使用仿真的方法。另一方面， 一些经济学家如f r a n kh a h n 宣称传统的经济学理论已经过时，纯粹的演绎方法似 乎已经走到了尽，经济学将注定再次成为一种归纳性的理论；正如h a h n 所暗示的， 经济与社会的发展规律将不符合归纳性。但是，毫无疑问的是，在努力进行的归 纳中，理论家们将会发现人工世界的仿真是在提炼规律，并且在将简单的思维实 验推向“不可预知”的结果方面越来越有用。这些结果有助于检验研究者的直觉， 并且往往会给出现实世界现象的根本解释。 近年来，理解和模拟人类行为的人工生命和人工智能技术已经取得长足的进 展。在经济学的研究中，也开始引入人工适应a g e n t 技术【1 1 ，这种技术的应用标 志着经济学中有关经济a g e n t 行为的有限理性的关键问题有了一个新的解决途 径：可以用人工模拟出a g e n t 在认知方面的局限性，并从行为科学的角度，开展 a g e n t 的经验性研究。所谓计算机模拟仿真技术是指：通过人工的方式试图完全 或部分重现现实中客观的事物现象以及其本质属性和规律的技术方法 由于资本市场可以看作为复杂适应性系统( c o m p l e x a d a p t i v es y s t e m ，c a s ) ， 这个复杂适应性系统由许多具有差异性的a g e n t 和它们的行为组合而成。我们对 资本市场的模拟仿真就是希望通过应用人工适应a g e n t 技术来模仿系统内部的 行为a g e n t ，建立起一个人工环境，让人工a g e n t 在此环境中，进行仿生命的运 动，最终完成模拟整个复杂适应性系统1 2 】【3 】。 资本市场是一个复杂适应性系统。在资本市场中各投资者相互影响，相互协 作，投资者之间的作用影响着整个资本市场的发展，反之，整个市场的发展又影 响着投资者的决策，因此资本市场存在着一定的复杂性。资本市场的复杂性的决 定因素是千差万别的投资者。实际市场中的投资者是不具备完全信息的，在此条 件下，投资者对信息有不同的反应方式，有不同的预测与决策机制，从而形成了 市场价格，反过来市场价格包含的信息又影响投资者的预测与决策。于是每个投 资者的预测规则与市场是协同进化的。且在此进化过程中，投资者的聚集、分化、 对信息的非线性反应方式造就了整个资本市场宏观层面上的复杂性。 在我们将资本市场看作是一个复杂适应性系统后，传统的线性和非线性的数 学结构如趋势分析、样本均值很难对系统结构进行描述，传统经济学倾向于忽略 a g e n t 的有限理性，而是遵从理性期望和市场有效性的假定，因此，在这种环境 下的所有a g e n t 都有一种相同决策制定系统。但是这与实际的市场情况不相符， 这时候，就需要基于计算机仿真建模方法对其进行研究。因为用数学工具建模的 前提假设是市场中的投资者只能是有限几类，或是假设市场的参与者是由理性交 易者与噪声交易者组成，或是不分投资者的类型，仅认为投资者是非完全理性的。 因此传统的这些数学分析型的模型不能容纳市场中有千差万别的投资者，而基于 a g e n t 的计算机模型则可以做到这一点。它以动态、进化、非线性而非静态、僵 化、线性的观点来看待资本市场，这更符合资本市场的实际。同时，这种计算机 模拟型模型中还体现了一些以前在数理经济模型中被经常忽略的问题，如学习、 制度和组织等 考虑到以上资本市场研究和复杂适应系统研究的特点，在我们已经成功的将 复杂适应性系统研究应用到期货市场的基础上，本文研究了一套适合期货市场研 究的复杂适应系统方法一期货市场复杂适应系统方法，具有重要的理论和现实 意义。 ( 1 ) 摆脱了以往仅依靠对时间序列( t u n es e r i e s ) 进行分析来研究期货市场，为 研究期货市场这类特殊的复杂适应性系统提供了一定的参考。 ( 3 ) 提出了对期货复杂适应性系统描述的简单模型，为进一步发展期货复杂 适应性系统理论进行抛砖引玉。 ( 4 ) 对期货市场进行的基于s w a r m 平台的仿真研究，一方而有利于在实践上 检验期货市场适应系统理论的可行性，另一方而有利于深入研究期货市场的本质 属性，从更深层次上理解跌宕起伏的期货价格的背景。 1 2 国内外研究现状 国外： 国外对资本市场的研究主要集中在人工股票市场，美国s f i 研究小组，a u t h u r 等建立的基于a g e n t 的股票市场，也称人工股票市场i s 。这是基于a g e n t 资本市 场模型研究过程中的突破性成果。在理论上，它是h o l l a n d 的c a s 理论在资本 市场中的一个实现，把资本市场归为c a s 中一类，基本上抛弃了有关资本市场 完美理性、线性及一般均衡等概念，添加了有限理性、非线性、进化、适应等概 念。在方法上，它运用计算机模拟的方法来获取资本市场宏观异常现象的背后微 观解释。实际上，这也是基于a g e n t 资本市场模型研究的真正开始，它为后续研 究者提供了一个很好的实验平台。据s f i 网站公告宣称，该平台能实现网上股票 模拟。许多研究成果都是在这个平台上做出的。这些成果主要集中于基于a g e n t 股票市场的资产定价、价格波动、市场博弈、价格时间序列的性质等。 i o w a 州立大学经济学系的l e i g ht e s f a t s i o n 教授在基于a g e n t 的计算经济学 2 方面进行了大量的工作【6 】，分析了劳动力市场、失业人员情况以及电力市场中市 场经济的作用。 美国s a n d i a 国家实验室开发完成的a s p e n l 7 ，是一套美国经济的仿真框架。 其建模的主要方法是m u l t i a g e n t 方法，并且在a g e n t 的决策机制的实现上采用 了适应性学习的方法。和以往的对国家的经济情况进行建模的方法不同，a s p e n 模型中所观察或预测的各种经济指标拥有实在的微观基础，也就是所谓的微观经 济模拟( m i c r o s i m u l a t i o n ) ，在m u l t i a g e n t 方法中，经济系统里的每一个决策者 一家庭、企业、政府、银行等，在仿真系统中都有相应的a g e n t ，而这些决策者 在仿真系统中的决策行为是按照适应性学习的方法获得的，与现实生活中的决策 机制是一致的。仿真对理解微观经济状况下，各种个体之间的关系提供了帮助。 洛斯阿拉莫斯实验室和桑塔菲研究所的r j l s m t i s s c n 和c b a r r e t t 通过计算机 仿真j ，仿真了阿尔布开克市中的交通状况和环境状况，试图仿真人类对空气、 土地等的开发利用，对环境的影响程度，以及道路设施的发展，对人们交通状况 的影响程度等。 国内：相比之下，国内学者对这方面的研究较少。不过，到目前为止，我国 一些学者也采用了基于多a g e n t 的技术来研究资本市场的相关问题。许多科研者 大多都是利用国外已有的这些思想或模型来分析我们自己的资本市场，利用已有 的成果验证实际资本市场的运行结果并预测发展趋势。清华大学周庆、陈剑等 已经开始研究基于s w a r m 的供应链多主体聚集模型及其仿真。国防大学的曹军 海将多a g e n t 仿真应用于军事领域。首都经济贸易大学陈禹将多a g e n t 技术应用 于资本市场的仿真。 国内一些学者已经开始用混沌经济理论研究资本市场及期货市场。1 9 8 8 年， 我国旅美学者陈平教授在系统动力学研究上发表了题为“经济混沌在经验上 与理论上的证据”的学术论文，从理论和实证两个方面同时确认了经济混沌的存 在 进入2 l 世纪，混沌分形理论的研究迅速发展。徐绪松、陈彦斌等 9 1 ( 2 0 0 0 ) 尝试采用混沌理论的方法分析了中国股票市场的分形维。伍海华等【t 川( 2 0 0 1 ) 在有 效市场假说( e m h ) 的基础上，指出经典金融理论分析的不足，并运用混沌与分形 方法探讨了股票价格的分形维问题。何建敏、常松( 2 0 0 2 ) 运用多重分形游走来 分析中国股票市场，验证了中国股票市场的多重分形游走，并根据多重分形过程 的局部尺度特性和多尺度相关性建立了小波和神经网络相结合的股票价格预测 模型；徐科军i t 2 1 ( 2 0 0 2 ) 介绍了彼特斯提出的分形市场假说。杨新华、施筱勇【1 3 】 ( 2 0 0 3 ) 通过对有效资本市场理论和混沌理论的简介与评析，说明了公开资本市场 所存在的混沌现象，并运用串珠模型假说对资本市场价格波动的规律性进行了阐 述。伍海华i l q ( 2 0 0 3 ) 从金融复杂性的角度研究了资本市场的复杂性，在突破传统 3 资本市场理论研究的线性框架基础上，以上海股票市场为例，探讨了资本市场的 复杂性问题及此种研究对资本市场研究之理论与实践意义。 1 3 论文主要内容与研究方法 把资本市场看做是复杂适应性系统之后，资本市场间的差别只有系统中a g e n t 的性质和交互关系的不同，我们从而可以用一种普遍的方法来研究资本市场。本 文从期货市场的整体运行机制和每个个体的交易策略两个角度来研究基于 m u l t i - a g e n t 的资本市场的建模，而后再使用系统仿真方法s w a r m 来对资本市场 进行仿真。具体研究内容包括： 1 、整体上分析资本市场的整体市场机制，这一部分我们以期货市场为例。 用离散事件仿真的方法对期货市场建模。使用连续双拍卖c d a 市场中的z i p 交 易者的交易机制来分析模拟资本市场内的各个a g e n t 之间的相互作用； 2 、从个体层面上，分析单个a g e n t 的决策制定过程，这部分使用拟蒙特卡 罗方法来分析计算单个a g e n t 的定价过程，并结合遗传算法进化出支付矩阵中的 得益函数； 在基于m u l t i a g e n t 模型仿真工具方面，最著名的是桑塔费研究所( s f i ) 开 发的s w a r m 仿真平台【2 】，s w a r m 是一组用j a v a 语言开发的软件类库，支持“自 上而下”或“基于过程”的建模方法，能够体现传统的数学分析模型中常常忽略 的问题，如学习、组织、不确定因素等； 本文的研究采用建立各种交互关系来分析研究对应的各模型的特点。同时， 使用基于复杂适应系统理论的定量模拟平台- - - - - - s w a l i n 来对整个资本市场建立 经济仿真模型。在经济问题的仿真实验中，s w a r m 的建模思想是建立一系列独立 的个体，通过独立事件之间进行交互作用，考察和研究系统的行为和演化规律。 在本文的研究中，我们就把资本市场中的每个交易者看作是独立的个体a g e n t ， 而后对他们用s w a r m 建模，模拟分析它们之间的相互作用，并对仿真的结果进 行分析。 4 第2 章资本市场的复杂性及系统仿真原理 复杂适应系统理论作为复杂适应性系统研究的一个分支于1 9 9 4 年由圣达 菲研究所的约翰霍兰教授正式提出【1 5 】 1 6 1 【1 7 】，霍兰教授在多年研究复杂适应性 系统的基础上提出了关于复杂适应系统的比较完整的理论，正如他在文献的序言 中所提到的那样，复杂适应系统理论的重点放在复杂性的一个侧面，围绕适应性 的复杂性上，本节我们简要介绍一下这方面的理论 2 1 复杂适应系统理论思想的概述 2 1 1 复杂适应系统理论研究概况 按照复杂适应系统理论的观点，系统的复杂性是由于系统的适应性造成的即 适应性造就复杂性。这里的适应性不同于控制领域中的自适应，控制领域中的自 适应目标仅是考虑如何在系统和环境及其变化规律不确定时，通过自动调整系统 的结构或参数来减少不确定性，增进系统的鲁棒性，达到改善系统品质的目的。 即如何使系统保持一种稳定状态而霍兰对复杂适应系统的自适应性是从另一条 路来考虑的。他所关注的中心问题是系统中的a g e n t 。a g e n t 如何通过交互作用 突现某种系统的新性质，而不是有意去保持某种已有的确定性质 霍兰作为一名心理学和计算机专业的教授，从对学习、进化和适应性的考虑 中提炼出了关于一个系统的积木b u i l d i n gb l o c k 的概念。他认为在一个环境中 通过学习而改变积木之间的连接结构就是适应性的机制。基于这样的认识他在坚 实的计算机科学背景的影响下，运用 o ，1 ) 表示的符号串作为最基本的表达方式， 作为考虑问题的基因或系统的积本，通过引入交叉c r o s s o v e r 和变异m u t a t i o n 两种生物学中的遗传机制作为算法基础，提出了遗传算法的模式定理。然后通过 计算机模拟，提炼出了表达进化、适应性、突现和共同进化机制的遗传算法。 对人类心智的突现和适应性的考虑，使得霍兰不得不进一步发展他的遗传算 法。他认为遗传算法虽然抓住了进化的本质，但是过于简单，因为没有包括产生 适应性的a g e n t 。霍兰为每个a g e n t 引入内部模型i n t e r n a lm o d e l 的概念，每个 a g e n t 作为积本，则根据自己的模型进行预测，可以通过经验而学习，而学习是 h e b b 式的。对于由这些个体组成的分类系统( c l a s s i f i e rs y s t e m ) 霍兰引入了一个 类似于认知科学中的小妖模型( g h o s tm o d e l ) 的机制，a g e n t 之间通过拍卖竞争的 机制而相互作用。通过所谓的水桶传递算法( b u c k e tb r i g a d ea l g o r i t h m ) 来对每个 a g e n t 的行为给予反馈，从而产生学习行为并适应环境。在此基础上，他又一次 地运用了ol 串表示方法和遗传算法来扩充整个系统的学习能力，使得系统不 仅具有开采式的学习，而且还具有探险式的学习 霍兰继续深入他的这些认识【1 日，提出了复杂适应性系统的概念，它包括诸 如人脑、免疫系统、生态系统、细胞、蚂蚁群、城市系统以及人类社会中的政党 组织等等，他认为每一个这样的系统都是由并行的相互作用的a g e n t 组成的网 络。因此，在这样一个处于某种环境内的共同演化的系统来说，没有任何事情是 固定不变的，而且根据我们前面讨论的复杂适应性系统的基本特征，复杂适应性 系统也应具有层次性的特点。这和菲利普安德森p h i l i p a n d e r s o n 的观点比较一 致。安德森认为复杂性的研究有两个任务，一个是研究并且理解在由多个部分组 成的宏观些的层次上突现的现象和性质。但更为重要的一个是研究在不同功能层 次之间的转化过程。国内1 9 9 0 年发表的钱学森等人的文章也明确地提出了多层 次的概念。不过霍兰还进一步认为复杂适应性系统都具有内部模型，虽然有些不 是明确表达出来的。但是都能够用来预测将来，而且复杂适应性系统的最根本的 适应机制之一就是改善和重组自己的积本。因此霍兰认为，在这样一个永远处于 变化的复杂适应性系统中讨论均衡是没有意义的，复杂适应性系统的本质就在于 其进化过程中突现的永恒的新奇性。圣达菲研究所的其他一些研究人员也得到了 类似的结论。考夫曼k a u f f a n a n 称之为自催化现象，阿瑟b r i a na r t h u r 在经济 学中称之为正反馈现象。 圣达菲研究所的各种思想在经济学的研究中，都得到了最有效的应用和体 现。一般说来我们可以作如下的理解现在流行的新古典经济学的逻辑根基就是 一群非常有理性的经济人e c o n o m i ca g e n t 之间的博弈。在这种情况下经济系统 最后的发展将是产生和谐的、稳定的和均衡的状态。负反馈和报酬递减率是新古 典经济学的中心概念，但是，真正的经济活动中却存在着新古典经济学的概念所 不能描述的现象，这就是阿瑟称之为正反馈( p o s i t i v ef e e d b a c k ) 或递增报酬 ( i n c r e a s i n gr e t u r n ) 现象。特别是在高科技领域内阿瑟同他在圣达菲的新同事合作 在自己以往工作的基础之上创造了一种新的，完全不同于以往的经济学。新古典 经济学是运用诸如活动、技术、需要等等冷冰冰的物理的术语来描述的。而这些 术语又是通过由公司、银行、消费者、投资者等等可以做决策的a g e n t 组成的市 场体系而发生联系，相互作用的。这样一种经济学模型的适用范围是有限的，而 阿瑟则用另外一种基于心理的或认知的观点来看待经济学，他用一些心理学的术 语来描述经济，如各种信念、预估、期望和解释。以及所有的基于这些信念和期 望的决策，战略规划，和行动等等。运用这样一种观点来看待经济学是很有帮助 的这是因为，一切经济人的行动或选择是基于他们现在对未来的价格，利率， 竞争者未来的行动，或者他们对世界未来特征的假设或信念，而当这些选择或假 设累积起来后反过来又会重新塑造价格、利率、市场战略，以及他们所面对的 世界。在真正的经济中，每个经济人所形成的信念或假设多半都是个性化的、私 人的和主观的。这些信念和假设不断地在世界中受到测试，而这个世界又是由他 们和别人的行动共同构成的。因此，从另一个层次来说，我们就可以把资本市场 最终看成是由一大堆信念和假设组成的系统，而这些信念和假设是不断地被创造 6 第2 苹资本市场的复杂性及系统仿真 出来，并基于它产生行动，又不断地被改变或者被抛弃。它们相互作用、相互竞 争、不断进化或者共同进化( c o e v o l v e ) 最后则形成了一个不断改变的预估世界的 模型的群体。阿瑟认为这样一种观点是有用的，因为它迫使我们思考信念是如何 产生经济行为的，以及经济结果又是如何产生信念的。如果我们不只是研究经济 学中的最简单的问题，那么采用这样一种生态学的观点将是不可避免的，因为它 将我们引向复杂性的世界。 基于这种认识，阿瑟与霍兰等圣达菲研究所的同事一起合作开发了一个模拟 股票市场的计算机程序。圣达菲人工证券市场s a n t af ea r t i f i c i a ls t o c m a r k e t 来 研究股票市场的泡沫增长或崩盘现象，他们的系统是由很多具有不同信念和期望 的a g e n t 组成，这些a g e n t 依据市场的变化，通过归纳的方法不断地学习，从而 修正或抛弃自己已有的信念和期望，因此也改变了这个市场。这样个人的信念和 期望对市场来说就成了内生变量，通过相互竞争，整个信念组成的生态式系统就 随着时间而共同进化。这个系统的计算机试验结果解释了新古典经济学所不能解 释的一些困惑，比如股票市场中存在的技术性的交易( t e c h n i c a lt r a d e ) 、市场心理 学( m a r k e tp s y c h o l o g y ) 、流行效应( b a n d w a g o ne f f e c t ) 等等。这一成功也是对霍兰 所提出的复杂适应系统理论的支持。 2 1 2 复杂适应系统的7 个基本点 复杂适应系统涉及到7 个基本点，他们包括4 个特性和3 个机制。 1 ) 聚集：主要用于个体通过“粘合”形成较大的多个体的聚集体。由于个 体具有聚集的特性，它们可以在一定条件下，在双方彼此接受时，组成一个新的 个体一聚集体，在系统中象一个单独的个体那样行动。 2 ) 非线性：指个体以及它们的属性在发生变化时，并非遵从简单的线性关 系。特别是在与系统的反复交互作用中，这一点更为明显。 3 ) 流：在个体与环境之间存在有物质资、能量和信息流，这些流的渠道是 否通畅、周转迅速到什么程度，都直接影响系统的演化过程。 4 ) 多样性：在适应过程中，由于种种原因，个体之间的差别会发展与扩大， 最终形成分化，这是复杂适应系统的一个显著特点。 5 ) 标识：为了相互识别和选择，个体的标识在个体与环境的相互作用中是 非常重要的，因而无论在建模中，还是实际系统中，标识的功能与效率是必须认 真考虑的因素。 6 ) 内部模型：在复杂适应系统中不同层次的个体都有预期未来的能力，每 个个体都是有复杂的内部机制的。对于整个系统来说，这就统称为内部模型。 7 ) 积本块：复杂适应性系统常常是相对简单的一些部分通过改变组合方式 而形成的。因此，事实上的复杂性往往在于块的多少和大小，而在于原有构筑块 的重新组合。 7 h o l l a n d 用了大量例子解释这些概念在各种领域的用处。这表明对复杂适应 系统的研究是紧紧依赖于各种领域中的实例，而不是脱离实际的。 2 2 资本市场的复杂性介绍 资本市场作为人类社会的衍生系统，是科学研究的一个重要领域，已也是当 代复杂性科学研究的一个重要领域。圣达菲研究所在成立之初就有许多经济学家 的积极参与，霍兰与其圣达菲研究所的同事阿瑟等人利用适应性a g e n t 的概念建 立了人土股票市场模型，通过改变对传统经济学的完美理性a g e n t 的假设，引进 有限理性或不完美理性a g e n t ，在计算机上进行仿真，成功地解释了股票市场的 投机泡沫和崩溃问题，使之研究成果更接近股票市场的自然动态过程。所以将资 本市场作为复杂适应系统去认识是再合理不过了。 对资本市场的研究需要更新观念。传统的建立在一般均衡理论基础上的经济 学理论越来越不适应经济学发展的新要求，这种危机既存在理论上又存在方法 上，我们这里不想通过回顾经济学的发展历史来讨论经济学的危机，只是指出建 立在一般均衡基础上的经济学的缺附1 8 】 1 9 11 2 0 1 2 1 】。 首先，对资本市场的认识角度有待更新。传统的对资本市场的认识是将资本 市场作为行动、技术和需求的物理术语，系统内的所有交互的a g e n t 都被人格化 地定义为具有决策能力的代理，如公司、银行、消费者、投资者和政府等。这样 认识资本市场的直接后果就是造成传统经济学过分的物理化，从而造成“自杀的 形式主义”教条，间接后果是经济学被物理学“奴化”。另外一种认识资本市场 的方式是将资本市场作为一个信念( b e l i e f s ) 预期( a n t i c i p a t i o n s ) 、期望( e x p e c t a t i o n s ) 和解释( i n t e r p r e t a t i o n s ) 的心理学术语的集合来分析，系统内a g e n t 的决策、战略 和行动选择依赖于这些信念和期望。而二者的影响是相互的，行动依赖信念和期 望，信念和期望又要通过由a g e n t 行动所形成的物理经济系统来调整和塑造。这 样，经济a g e n t 依据当前对未来系统参量的信念和假设( 预期) 做出选择，这些选 择聚集在一起又会重新改变系统参数。由于这些信念和假设在实际的资本市场中 是私有和主观的，所以它们在所有的a g e n t 的信念所构成的现实系统里不断地受 到检验。所以从更低一层的观点来看，资本市场可以看作是一个信念和假设的集 合体，这些信念和假设不断地被塑造、实践、改变和抛弃，a g e n t 之间进行不断 地交互、竞争、进化和共同进化，从而形成一个具有恒新性的现实的资本市场模 型。这种对经济管理系统的认识方式，能够促使我们思考信念是如何创造经济行 为的，以及经济行为对信念形成的影响。引导我们从一个新的视角一一生态学的 观点来认识经济管理系统，避免了将经济学的问题简单化，认识资本市场的复杂 性。 其次，现代经济学的反演对称的时间观念和单一因果链与现实经济系统的路 径依存的演化模式相矛盾。根据瓦尔拉均衡定理建立起来的经济学过去和未来是 8 没有区别的，时间的概念基本上被忽略了，供应和需求总是处处相等，同样的原 因会引起同样的结果，然而实际的资本市场非如此，正如马克思在资本论所 指出的“供求实际上从来不会一致，如果它们达到一致，那也只是偶然现象，所 以在科学上等于零”。同样这种观念也没有考虑到经济系统的非线性机制，简单 的均衡分析很难与现实经济系统的混沌与自组织现象一致，这种理论和方法上的 缺陷造成经济学在解释现实经济现象时力不从心，对经济运行的预测往往与实际 相差悬殊，无法解释经济系统尤其是新经济中的报酬递增和技术锁定现象。针对 传统经济学遇到的问题，奥地利学派最有权威的代表人物弗里德里希妈哈耶克 在他如此深刻和透彻地论证先进工业社会运行其中的“通信系统”一一市场的“自 发秩序”时，他实际上是在描述经济系统的自组织过程，即“从千百万个人的自 由努力中生长起来的”文明。 另外，传统经济学中对a g e n t 的完全理性假设与现实经济系统的实际情况相 差悬殊。新占典经济学在对微观经济学部分分析时有两个苛刻的假定，即完全竞 争以及利润或效用最大化。与完全理性相联系的是最大化原理，特别是效用最大 化问题。如果资本市场a g e n t 要实现效用和利润的最大化，那么，就还需要一些 更为基本的条件。也就是说经济a g e n t 必须是完全理性的，他有完全的知识和智 能，有充分的信息和对未来的理性预期，结合成一个集体性决策，该决策对社会 是帕累托最优的。但是，经验事实表明，这些假设是超理想化的。其原因之一就 是，我们必须加以利用的知识和信息从来就不是以集中的或综合的形式存在的， 这些不完全的、甚至常常互相矛盾的知识和信息分散在各处，由形形色色的个人 掌握着。由此而来的行为的理性，即使在原则上也不可能是完全的。原因之二是， 效用最大化要求每一个消费者要做到这一点，他必须首先对效用有严格的定义和 统一的量度标准( 不管用基数法还是序数法) ，他还必须有完全的知识和信息，以 了解所有他需要的商品的性质和价格变化。不仅如此，他还必须排除消费者之间 偏好的相互作用，排除一切情感因素和随机干扰的影响，排除突然的变动。不用 说，这些要求太严格了，没有一个消费者具各足够的智慧、精力和费用来做到达 一点。所以，哈佛大学的丹尼尔贝尔认为，在效用理论这个关键性领域里，社 会学由于“反理性”或“非理性”行为，也许比标准经济理论提供了更充分的 解释。 实际上，复杂适应系统中适应性a g e n t 概念本身来源于经济学。霍兰在文献 中明确说明，为了描述复杂适应系统中具有主动性的元素，同时不求助于专门的 内容，借用了经济学中的a g e n t 一词。虽然这个术语是描述性的，不应当先入之 见，但这说明资本市场中由人和由人组成的组织构成的主动性元素同样可以用复 杂适应系统来研究。经济学有必要在复杂适应系统理论框架内讨论的另外一个理 由是，资本市场具有复杂适应系统的基本特性和机制。前而介绍的复杂适应系统 9 的7 个基本特性和机制在资本市场中都得到鲜明的体现。复杂适应系统的a g e n t 构成的基本单元是人，人的基本特性是其社会性，正如圣达菲研究所的科学家在 社会性昆虫模型中所描述的那样，人类往往通过各种标识的方式进行聚集，形成 各种组织，这些组织既有明确的组织结构形式的组织，也有松散的志愿形成的非 正式性组织。资本市场的非线性特性的根源则是a g e n t 之间的信息传递效应，随 着网络经济时代的到来，信息在人类社会中的效应会越来越明显，这种信息的传 播以及物流、资金流( 可以转化为一种信息流，如电子货币) 等的乘数效应和再循 环效应在现实的资本市场中得到了鲜明的体现。复杂适应系统的特性在资本市场 中的体现可以参看前而对复杂适应系统的分析，这里不再赘述。 在现实中有一大类系统属于复杂适应系统( c a s ) 。对于一个系统是否为复杂 适应系统，h o l l a n d 指出可以用7 个基本点加以判别，认为一个系统如果符合这 7 个条件就可以归为复杂适应系统。从而在现实系统看来，社会经济系统中从家 庭、学校、公司到社区、城市、整个社会都是一类复杂适应系统，生物系统中的 细胞、组织、个体、生物群体、种群、生态系统也是一类复杂适应系统 2 3a g e n t 的相关特征 我们在前而对复杂适应系统的讨论中一直使用a g e n t 这个概念，可见a g e n t 对于复杂适应系统理论是一个很重要的概念，在详细讨论复杂适应系统之前对 a g e n t 这一概念有必要进行讨论1 2 2 。 在霍兰提出复杂适应系统概念之初，他借鉴经济学中a g e n t 地概念，将构成 复杂适应性系统的大量的具有主动性的元素称为a g e n t ( a g e n t ) ，将a g e n t 的行 为看成是一组规则决定的在复杂适应系统中，任何特定的适应a g e n t 所处的环 境的主要部分都是由其他适应性a g e n t 组成，所以任何a g e n t 所做的努力就是要 去了解、适应别的适应性a g e n t 。这个特征是复杂适应系统生成的复杂动态模式 的主要根源。所以任何复杂适应系统的建模主要归结为选择和描述有关的刺激和 反应。对一个给定a g e n t ，一旦我们指定了可能发生的刺激范围，以及估计到可 能做出的反应集合，我们就已经确定了a g e n t 可以具有的规则集合和行为。复杂 适应系统理论尤其强调a g e n t 的主动性以及已与环境的反复的、相互的作用。认 为这才是系统发展和进化的基本动因。于是系统的宏观变化和个体分化都可以从 个体的行为规律中找到根源。霍兰把个体与环境之间这种主动的、反复的交互作 用用“适应”一词加以概括。这就是复杂适应系统理论的基本思想一一适应产生 复杂性。 从上而的叙述中我们可以发现，霍兰更愿意从元素( a g e n t ) 的“社会性”来 定义a g e n t 。所以复杂适应系统中a g e n t 的概念更注重的是用元素的软部来刻划 系统的本质特性，强调元素的作用在系统演化中的作用。 一般来说，a g e n t 具有如下特性： 1 0 首先，a g e n t 是主动的、活的实体，具有泊主性。a g e n t 能在没有其他a g e n t 直接干涉和指导的情况下自主运行，有旨控制其内部状态和动作。这是智能体区 别于一般地系统元素的一个重要特征，这点是c a s 和其他建模方法的关键性的 区别。正是这个特点，使得它能够用于经济、社会、生态等其他方法难于应用的 复杂适应性系统。a g e n t 的这种主动性主要表现在不仅能够被动地根据环境的变 化做出反应，而且它本身具有能够预测环境的机制，在环境变化之前就会对环境 的变化做出判断。霍兰把a g e n t 的这一特性用内部模型( t n t e r n a jm o d e l ) 来描述。 另外具有适应性的a g e n t 的概念把个体的主动性提高到了系统进化的基本动因 的位置，从而成为研究与考察宏观行为的出发点。这一思路具有十分明显的突破 性。复杂性正是在个体与其他个体之间主动交往，相互作用的过程中形成和产生 的在这里既没有脱离整体、脱离环境的个体，也没有抽象的、凌驾于“个体” 们之上的整体。个体的主动性是这里的关键。个体主动的程度、决定了整个系统 行为的复杂性的程度。 其次，a g e n t 具有社会性。复杂适应系统中a g e n t 拥有其他a g e n t ( 可能是人 类) 的信息和知识，并能通过某种a g e n t 通讯语言与其他a g e n t 进行交互、协同 和合作。个体与环境( 环境本身可以看作一个a g e n t ，包括个体之间) 的相互影响， 相互作用，是系统演变和进化的主要动力。以往的建模方法往往把个体本身的内 部属性放在主要位置，而没有对于个体之间，以及个体与环境之间的相互作用给 子足够的重视。这个特点使得c a s 方法能够运用于个体本身属性极不相同，但 是相互关系却有许多共同点的不同领域。 最后，a g e n t 具有反应性。一般来说a g e n t 本身具有感应器和执行器，能够 感知环境的变化，这一点和a g e n t 的自主性是相辅相成的，可以保证当a g e n t 对环境变化的预计与实际环境的变化不一致时，a g e n t 能够迅速感知这一变化， 从而采取适当的反应。霍兰用i f - t h e n 来描述这种刺激反应的规则，并且 认为发现a g e n t 的刺激和反映集合，并定义刺激反应规则是建模的主要工 作。 2 4 基于a g e n t 的复杂系统分布仿真原理 在复杂系统的建模与仿真方面，目前的研究方法可以归结为两类，朴素物理 方法，或还原论，以及归纳推理方法或行为仿真方法。 以往的模型，如人口模型、经济发展预测等大量模型都属于第一类仿真方法， 这种模型利用先验知识和经验，经过不断的修正后，建立的模型具有一定的预测 能力。但是，这些模型难于建立系统微观与宏观之间的关系，并且最初模型的选 择和建立，以及模型的修正非常困难，模型难于在不同的复杂系统之间重用。 我们认为，纯粹采用这两种方法的一种，并不能很好的解决目前的复杂系统 所面临的问题。需要从复杂系统个体的行为级着手，建立系统的同构模型，分析 系统的行为和结构，理解系统涌现的实质，理解复杂系统中微观和宏观行为之间 的关系，研究系统的行为趋向。而其中，基于a g e n t 的建模与仿真方法( a g e n t - b m s e d m o d e l i n ga n ds i m u l a t i o n ) 是其主要的研究方法。由于仿真的具体复杂系统本身的 复杂性和随着研究的逐步深入，需要研究基于a g e n t 仿真中的并发性，即基于 a g e n t 的复杂系统分布仿真1 2 3 11 2 4 1 2 5 】。 基于a g e n t 的建模与仿真指的是将目标系统中各个仿真实体用a g e n t 的方式 思想来建模，试图通过对特定个体的行为来建模，通过仿真个体、以及个体之间 的关系来描述、观察目标系统的宏观行为，是一种自底向上的建模方法。 基于a g e n t 的建模与仿真基于以下三个原则： ( 1 ) 通过指定a g e n t 内部状态变化方式，观察大量