基于遗传细胞自动机的股票市场建模

建立了一个基于细胞自动机建模方法和思想的人工股票市场。单元格用于表示股票持有人，他们具备自我学习能力，并且受到相邻持有人投资历史的影响。持有人之间的邻域关系是扩张的 Von Neumann 关系，通过选择算子和交叉算子实现其间的相互作用。实验表明，与正常过程相比，人工股票市场生成的股票价格波动中大事件频率更高，价格返回分布在中心部分呈现莱维斯分布，随后呈现约为指数衰减的截断。