| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容及研究方法 | 第12-13页 |
| ·全文的结构和思路 | 第13-14页 |
| 第二章 基于Agent的股票市场复杂性简介 | 第14-21页 |
| ·复杂适应系统CAS理论及其贡献 | 第14-15页 |
| ·基于Agent的股票市场复杂性的介绍 | 第15-18页 |
| ·Agent思想的应用 | 第15-16页 |
| ·股票市场的复杂性 | 第16-18页 |
| ·基于Agent的股票市场的相关模型 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 人工股市建模平台-SWARM | 第21-28页 |
| ·Swarm系统 | 第21-22页 |
| ·Swarm的背景和历史 | 第21页 |
| ·Swarm的建模思想和建模方法 | 第21-22页 |
| ·Swarm的逻辑结构 | 第22-24页 |
| ·Model Swarm和Observer Swarm | 第23-24页 |
| ·模拟主体和环境 | 第24页 |
| ·Swarm的类库 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 股票市场模型的构建 | 第28-42页 |
| ·Arthur的人工金融市场模型 | 第28-32页 |
| ·主要类的定义 | 第28-31页 |
| ·对象的交互过程 | 第31-32页 |
| ·模型的基本假设 | 第32-35页 |
| ·主体属性和市场结构假设 | 第32页 |
| ·交易机制和股市环境假设 | 第32-35页 |
| ·股票市场价格的形成 | 第35页 |
| ·面向对象的程序设计方法在本模型中的应用 | 第35-36页 |
| ·遗传算法在模型中的实现 | 第36-37页 |
| ·演化博弈在模型中的实现 | 第37-39页 |
| ·投资者之间的重复博弈 | 第38页 |
| ·投资策略演化博弈的选择机制 | 第38-39页 |
| ·投资策略选择演化博弈的突变机制 | 第39页 |
| ·Swarm中Agent交互的实现 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 仿真运行结果及分析 | 第42-51页 |
| ·模型中主要代理人的Swarm实现 | 第42-44页 |
| ·定义仿真代理人la | 第42-44页 |
| ·定义Market | 第44页 |
| ·仿真系统运行过程分析 | 第44-45页 |
| ·仿真参数的设定 | 第45-46页 |
| ·仿真结果分析 | 第46-50页 |
| ·交易者全为基础分析者或全为技术分析者 | 第46-47页 |
| ·股票市场中同时存在基础分析者和技术分析者 | 第47-49页 |
| ·投资策略选择的演化博弈 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本论文的总结 | 第51-52页 |
| ·本论文今后的展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |