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复杂适应系统理论在股市模拟中的应用

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摘 要:资本市场是由金融产品提供者(如上市公司)、交易所和投资者组成的系统。随着经济的不断发展,股票市场已成为我国资本市场中最活跃、发展最快速的市场,因此它也成为众多专家学者研究的焦点。传统的金融学理论对于股票市场中许多普遍存在的特征性事实,如尖峰胖尾、波动聚集等现象难以解释。与此同时,传统的线性数学分析方法也陷入了前所未有困境。在环境的要求下,复杂适应系统理论在金融学中的应用所具备的优势逐渐显露出来。

关键词:复杂适应系统理论;股票市场;仿真模拟

中图分类号:O242.1 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2013)23-0221-02

一、复杂适应系统(CAS)理论

20 世纪末,学者霍兰(Holland)提出了复杂适应系统(CAS)理论。这一理论是复杂性科学多年研究来取得的代表性成果,标志着复杂性科学理论的发展进入到了一个新阶段。对复杂适应系统的定义也是“复杂”的,至今尚无统一的公认定义。简单来讲,复杂适应系统(CAS)就是由适应性主体相互作用、共同演化并层层涌现出来的系统。

CAS理论认为,经济系统中的构成元素是具有适应性的主体,适应性的主体具有非线性、自组织、自学习、自适应、动态性和非均衡性等复杂性特征。CAS理论针对CAS涌现现象的研究,建立了基于主体的多层次网络结构受限生成过程模型,提出了深入认识和分析CAS的较为系统的思路和方法。

二、股票市场的复杂适应系统特征

(一)适应性特征

根据CAS理论,系统主体的适应性是指其能够与环境以及其他主体进行交互作用,在持续不断的交互作用过程中,系统主体不断地“学习”或“积累经验”,并能够根据所学到的知识或经验改变自身的结构和行为方式,自动调整自身状态以适应环境,或与其他主体进行合作或竞争,争取最大的生存和延续自身的利益。但它不是全知全能的,或是永远不会犯错失败的,错误的预期和判断将导致它趋向消亡。因此,也正是主体的适应性造就了纷繁复杂的系统复杂性。而股市主体的适应性是由股市主体的人工性所决定的,即股市是一个由人主宰和参与的人工系统。

自然现象由于服从自然法则而具有一种“必然性”的外观,人工现象则由于服从自然法则而具有一种“权变性”的外观。当人工性问题关系到复杂环境中生存的复杂系统的时候,人工性和复杂性这两个论题不可解脱地交织在一起。因此,人工性、适应性和复杂性是股市系统所具有的三个密切关联的不同特征。

股票市场中有许多主体(投资者、投资机构、上市公司、证监会等),每个主体都有其自身的目标或目的,能够根据所掌握的信息自主决定自己的行为,且可以通过学习改善其行为。在“适者生存”法则的驱使下,主体在不断影响和适应环境的过程中,实现自身的目标。众多主体适应生存环境的行为使股票市场的运行特征呈现出适应性、非线性、动态性、不确定性等复杂性特征。

(二)自组织特征

协同学的创始人、德国理论物理学家赫尔曼·哈肯将自组织定义为,在没有外部指令的情况下,系统按照相互默契的某种规则,自动地形成有序结构的过程。从达尔文进化论的角度来说,自组织则是指一个生物在“遗传”、“变异”和“优胜劣汰”机制的作用下,其组织结构和运行模式不断的自我完善,从而不断提高其对于环境的适应能力的过程。与生物机体相类似,股票市场也表现为非平衡结构,总是处于一种非平衡状态。这种系统结构的形成和存续,其全部过程只能在不断与环境进行能量(资金)、物质(投资工具)、信息交换的条件下实现,不能把系统与环境隔开,一旦把系统从环境中孤立起来,其结构立刻就会瓦解。

股市中的主体(投资者、投资机构、上市公司、证监会等)通过对例如政治环境、利率变化、经济政策、产业结构调整、金融理论等因素的学习和调整,从而不断完善自己以更好的适应市场环境,获取利益。

(三)共同演化特征

在股票市场中,每个主体都是一个具有目的性和适应性的自主行为者。适应性主体从所得到的正反馈中加强它的存在,也给其延续带来了变化自己的机会,它可以从一种多样性统一形式转变为另一种多样性统一形式,这个具体过程就是主体的演化 。但适应性主体不只是演化,而且是共同演化。由于各个主体所具有的心智不同、经验不同、目的不同、仓位不同等,其决策行为就有差别,行为产生的结果就可能不同。各个主体能够根据自身的行为结果总结经验和教训,也会通过观察其他主体的行为结果获取有价值的信息,以改进自己的决策行为。对于股票市场这样的开放系统,一个主体在自组织、自学习、自适应的演化过程中,必将会对市场中其他主体的演化产生影响,同时也受到这些被影响者的影响。这种主体之间的相互影响致使众多相关主体共同演化。共同演化是任何复杂适应系统突变和自组织的强大力量,并且共同演化都永远导向混沌的边缘。

(四)非线性特征

根据CAS理论,非线性是复杂适应系统的一个内生特性,产生于主体的主动性和适应性。因此,股市中主体的适应性使其相互间的影响不是遵从简单的、被动的、单向的线性因果关系,而是主动“适应”的博弈关系。股市主体在与环境的反复交互作用中能够不断学习和积累经验,在各种反馈作用(包括负反馈和正反馈)的交互影响下呈现丰富多彩的非线性变化和发展轨迹。例如,在某一特定时点上,各个主体所持股票的盈利率是呈非线性变化的,即投资者的收益不因仓位的递增而呈线性变化。

(五)路径依赖性特征

股票市场作为复杂适应系统(CAS)具有明显的路径依赖特点,股票市场的当前状态与市场主体以往的决策与选择、初始条件有着密切联系。众多主体在不断抉择中,适应环境,求得发展,获取利益,并构成股票市场的不可逆的单向的演化过程。在此过程中,每个时点上的市场状态均依赖于前一个时点的状态和选择。产生路径依赖性的根本原因是历史选择所决定的不同新选择所能得到的利益和所需付出的成本不同。从历史过程角度实际表现为“历史轨迹”、“即时操作”与“市场预期”间相互作用,投资者依据股市“历史经验”、“现实市况”产生“市场预期”,又在“市场预期”指导下进行“即时操作”,这种“市场预期”下的“即时操作”在时间中积累则形成“历史轨迹”。以上这些高强度的、敏感的、多层次的相互作用导致了股市系统的路径依赖性特征。

三、总结与展望

通过对股票市场的复杂适应系统特征的分析,可以看出传统的股市投资理论如波浪理论、各种技术指标、相反理论、随机漫步理论等在面对股市这一典型的非线性复杂系统时是多么的苍白无力,无法诠释股市复杂的运动过程。而CAS理论在金融领域的应用摒弃了机械论的思维方式和理想化假设,揭示了股市运作背后的生物进化逻辑,指出股市波动在本质上是一种复杂多变的“生命运动”,而不是传统经济学认为的钟摆式的“机械运动”。这就是为什么股市波动既有一定规律可循,又无法被定量描述和准确预测的根本原因。CAS理论解决与说明了传统投资理论所不能解决与说明的问题或现象,使得投资者能够合理管理、运作资金,获得较好的投资回报。

总之,我们所面对的经济对象或管理对象(如股票市场)越复杂,环境条件越不确定,考虑的时间越长远,参与的对象越智能,我们就会越加欣赏复杂适应系统理论的魅力。

参考文献:

[1] 肖文,徐海洁.股市定位的自组织理论分析[J].上海金融,2003,(3).

[2] 周孝华.证券投资的非线性理论研究及其在中国证券市场的实证分析[D].重庆:重庆大学,2000.

[3] 施东晖.中国股市微观行为理论与实证[M].上海:上海远东出版社,2001.

[4] 杨小光.金融系统的复杂性[J].系统工程,2003,(9):1-4.

[5] 吕炜.产业盈利性——基于复杂适应系统理论的评价模式与实证[J].北京:经济科学出版社,2009,(9).

[6] 约翰·霍兰.隐秩序:适应性造就复杂性[M].周晓牧,等,译.上海:上海科技教育出版社,2000.

[7] 约翰·霍兰.涌现——从混沌到有序[M].陈禹,等,译.上海:上海科技技术出版社,2006.

[8] W.Brian Arthur.Complexity and the Economy[J].Science,1999,Vol.284.No.5411.

[9] P.Anderson,K.J.Arrow and D.Pines.The Economy as an Evolving Complex System[M].Addison-Wesley Publishing Company,1988.

Application of the complex adaptive system theory in the stock market simulation

WANG Chen-guang

(Capital University of Economy and trade,Beijing 100054,China)

Abstract:The capital market is a financial product provider (such as a listing Corporation),system of exchange and investors. With the continuous development of the economy,the stock market has become the most active,the most rapid development of the market of our country capital market,so it has become the focus of many scholars to study. The traditional financial theories to the stock market in many common characteristic facts,such as fat tails,volatility clustering phenomenon is difficult to explain. At the same time,the linear mathematical analysis method of traditional also fell into a hitherto unknown difficulties. In the environmental requirements,application of complex adaptive system theory in finance has the advantage gradually revealed.

Key words:complex adaptive system theory;the stock market;analog simulation

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