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&&&基于Agent人工股市模拟研究——涨跌幅度限制实验研究
基于Agent人工股市模拟研究——涨跌幅度限制实验研究
金融市场是一个非常复杂的系统。基于Agent的计算金融学是研究复杂金融市场有力工具。人工股市是计算金融学理论的实现。本文介绍了人工股市基础理论，复杂自适应系统理论和遗传算法实现等。运用较为成熟的圣塔菲研究所(圣塔菲)开发的人工股市模拟工具ASM-2.1.1实验研究涨跌幅限制制度对市场波动性的影响。
涨跌幅限制对证券市场的作用的研究不断增多。很多实证研究将市场样本按照是否实施了涨跌幅限制为界限将市场数据划分为两个子样本，然后分析比较这两者之间的差别。这种方法的缺陷是，由于金融市场前后不同时期收到其他影响较多，这样的研究结论不能说明这些差异是由涨跌幅限制制度引起。采用人工股市模拟数据来分析，就可以避免这个影响。
本文首先运用ARCH模型对人工股市产生的收益率数据进行波动性分析，结果证实这些数据波动性较小。根据ARCH模型产生收益率波动序列进行Mann-WhitneyU检验。在市场规模较小的市场上，涨跌幅限制制度对市场波动性没有显著的影响；而在市场规模相对较大的市场上使用涨跌幅限制后市场波动性反而有显著提高。
摘要： 金融市场是一个非常复杂的系统。基于Agent的计算金融学是研究复杂金融市场有力工具。人工股市是计算金融学理论的实现。本文介绍了人工股市基础理论，复杂自适应系统理论和遗传算法实现等。运用较为成熟的圣塔菲研究所(圣塔菲)开发的人工股市模拟工具ASM-2.1.1实验研究涨跌幅限制制度对市场波动性的影响。
涨跌幅限制对证券市场的作用的研究不断增多。很多实证...&&
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“虚拟股票趋势预测”竞赛启动：5万元奖金寻找人工智能股神
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（原标题：“虚拟股票趋势预测”竞赛启动：5万元奖金寻找人工智能股神）
 近日，首届“AI challenger全球AI挑战赛”正式开赛，来自世界各地的团队将围绕人工智能领域的五大“变态”任务，展开为期三个多月的竞赛，奖金池共计200万元人民币。除了英中机器同声传译、英中机器文本翻译、场景分类、人体骨骼关键点检测、图像中文描述等五个主赛道外，创新工场、搜狗和今日头条等三家主办方还计划开放一些实验赛道。目前，首个开放的实验赛道为“虚拟股票趋势预测”。主办方从股票及新闻中收集历史数据，经过脱敏，供参赛者进行模型训练和建模，对虚拟股票未来趋势进行预测。该竞赛每周一轮，每轮结束时统计该轮队伍排名。最终累计每周积分决出最终的大奖。冠军将获得5万元人民币的奖励。同时，每周都会对该轮排名前三的队伍颁发奖金。截至9月8日22时，“虚拟股票趋势预测”赛道成绩榜单上已经有128个参赛队伍。高校、企业、过往大赛“牛人”自8月14日开放报名以来，“AI challenger全球AI挑战赛”吸引了来自世界各地的参赛者。来自高校和科研机构的团队包括中国清华大学、北京大学、中科院、上海交通大学、复旦大学、中科大、香港科技大学、香港中文大学、台湾大学，美国康奈尔大学、佐治亚理工、纽约大学，英国剑桥大学、帝国理工学院，德国卡尔斯鲁厄大学，法国国立路桥学校，澳洲卧龙岗大学，日本早稻田大学。来自公司机构的团队包括百度、蚂蚁金服、小米、搜狐、奇虎360、众安保险、平安科技、同花顺、陌陌、迅雷、中兴通讯、中国移动、中国电信、格灵深瞳、驭势科技、摩拜，微软、通用电气、英特尔、eBay、Micron、法国巴黎银行，还有神秘的公安部院所。参赛者中也不乏曾在各种大赛上叱咤风云的人物，比如天池阿里移动推荐算法大赛冠军、滴滴DI-tech算法大赛冠军、ImageNet目标分类任务和定位任务双料冠军、中兴算法精英挑战赛冠军，IBM-滴滴编程马拉松大赛冠军，以及Kaggle大赛的众多优胜者。五大“变态”任务本次大赛开放了超过1000万条中英文翻译数据（用于同声传译等自然语言处理的各类应用）、70万个人体动作分析标注数据（用于无人驾驶、安防、体感游戏等场景）、30万张图片场景标注和语义描述数据（用于图像和视频内容理解、图像标题自动生成等各类应用），是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。选手们要运用这些数据，完成5大“变态”任务，分别为：英中机器同声传译：挑战同声传译中的语料无标点、无断句、口语化、以及夹杂语气词等问题。英中机器文本翻译：用大规模的数据，提升英中文本机器翻译模型的能力。场景分类：寻找一个更鲁棒（Robust，意为稳健性）的场景分类模型，解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。人体骨骼关键点检测：挑战复杂生活场景中的人体检测，并预测多种复杂动作下的人体骨骼关键点位置。图像中文描述：用一句话描述给定图像中的主要信息，挑战中文语境下的图像理解问题。尝试自然语言处理与计算机视觉技术结合的力量。五项比赛任务设有共计200万元人民币的奖金池。上海科技大学教授马毅、旷视科技首席科学家孙剑、前Google研究院高级管理科学家林德康等十余位人工智能专家组成大会评委会。“虚拟股票趋势预测”为何将首个实验赛道主题设为“虚拟股票趋势预测”？创新工场认为，金融市场是由大数据驱动的行业，也是最快速被AI冲击的行业之一。金融及相关数据可以说是目前最容易获得、最海量公开、也是非常适合用于机器学习的数据来源。此次“虚拟股票趋势预测”，通过开放数据集和竞赛的形式帮助广大兴趣爱好者入手机器学习，是大赛中相对低门槛的入门实验赛道。此外，创新工场认为，对市场来说，借助人工智能实现高效股票趋势预测，将有助于推动市场由“散户化”向“机构化”过渡。掌握AI技术的专业基金成为股票市场主力，市场资源配置会因此更高效。同时也可以让股市更平稳，避免剧烈波动，让更多人受益。
本文来源：澎湃新闻
责任编辑：王晓易_NE0011
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从零开始用人工智能预测股票（三、初步实现）
在数据加工好以后，我们用TensorFlow做简单的预测。按之前的做法去读取并加载数据
data,date= dp.readData()
train,test,trainLables,testLabels= dp.normalization(data)然后添加变量和参数
x = tf.placeholder("float",[None,109])
w = tf.Variable(tf.random_normal([109,21]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([21]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,w)+b)
y_ = tf.placeholder("float",[None,21])损失函数为交叉熵，y+1e-9为了保证交叉熵不为空，不加1e-9则无法继续计算：#损失函数
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y+1e-9))采用动态学习率，随步数进行递减
#设定学习率随时间递减
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
initial_learning_rate = 0.0001 #初始学习率
learning_rate = tf.train.exponential_decay(initial_learning_rate,
global_step=global_step,
decay_steps=10,decay_rate=0.9)训练过程采用梯度下降法进行反向传播：#训练过程梯度下降法最小化损失函数
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cross_entropy)
初始化后开始计算，每次随机选取100个数据进行训练，每100步进行测试# Create a saver for writing training checkpoints.
saver = tf.train.Saver()
#初始化session
init = tf.initialize_all_variables()
sess = tf.Session()
sess.run(init)
for i in range(5000):
#取随机100个训练样本
batch_xs,batch_ys = dp.random_batch(train,trainLables,100)
sess.run(train_step,feed_dict = {x:batch_xs,y_:batch_ys})
#每10步进行测试
if i%100==0 or i == 4999:
checkpoint_file = os.path.join(LOG_DIR, 'model.ckpt')
saver.save(sess, checkpoint_file, global_step=i)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
batch_test_xs,batch_test_ys = dp.random_batch(test,testLabels,100)
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,"float"))
accuracy,argmaxN =sess.run([accuracy,tf.argmax(y,1)],feed_dict = {x:batch_test_xs,y_:batch_test_ys})
print ("正确率为：",accuracy,"测试结果为：",argmaxN)测试的正确率按计算结果与真实结果四舍五入后的整数相等做判断，因此存在一定误差。采用此方法最后计算得到的准确率在30%-40%之间，因为模型和数据的简陋性，此结果算是可以接受的准确率。然而事后进行分析，预测结果大部分分布在tf.argmax(y,1)=10处，意为涨跌幅预测为0，而实际中上证指数涨跌幅四舍五入后为零的情况非常常见，因此此模型准确率的意义不大，后续考虑涨跌幅较大的个股做以模拟，以继续探索股票预测的可用模型。本文所涉及代码如下，引用本文及代码请注明出处。
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全部答案（共1个回答）
中广泛采用的一种试验方式。即在试验室里利用试验设备创造出一个单环境因素或多个环境因素综合作用于产品上，以此考核产品在使用、运输和贮存中主要环境因素作用下的适应性能。人工环境试验可以分为三种:&
模拟单一环境因素对试验样品影响的单项试验；&
模拟两个或两个以上的环境因素同时作用于试验样品的综合试验；&
两个或两个以上的环境因素依次或交...
人工模拟试验是人们在科研和生产中广泛采用的一种试验方式。即在试验室里利用试验设备创造出一个单环境因素或多个环境因素综合作用于产品上，以此考核产品在使用、运输和贮存中主要环境因素作用下的适应性能。人工环境试验可以分为三种:&
模拟单一环境因素对试验样品影响的单项试验；&
模拟两个或两个以上的环境因素同时作用于试验样品的综合试验；&
两个或两个以上的环境因素依次或交替作用于试验样品的组合试验。&
人=动物+文化，是一种高于动物的物质形态。也就是说，除了动物性以外，人还具有自己独特的性质：文化性。所以，文化是人的特质。人的存在包括三种形态：个体的人、群体的...
模拟实验是科学实验的一种基本类型，科学实验的常见的实验类型有比较实验、析因实验、模拟实验、判决实验等
简单地说是党员中的干部，区别为上下级关系，这个不限于是否党内干部，行政意义上的干部要比普通的干部有发言权，但是都是已民主的形势通过或否定
在研究中，由于对研究对象不能或不允许进行试验的实验，为了取得对研究对象的认识，根 据已知的事实、经验和一定的科学理论，设计和构想出研究对象的“替代物”，通过对替...
胆汁反流性胃炎在临床上比较常见。胆汁反流性胃炎是由于从胆囊排入十二指肠的胆汁和其它肠液混合，通过幽门，逆流至胃，刺激胃粘膜，从而产生的炎症性病变。胆汁反流性胃炎...
答: 输送带裁切机在日常有哪些问题？
答: 当地的农机管理部门，就是负责这方面的事情。收割机手是要考取收割机驾驶证的。
答: 当前世界上有四个最大的科学难题，全球各专业的科学家都在设法揭开大自然的这些秘密，如能解开这些谜团，那么人类的生活以及对世界的看法将发生根本的变化。
　　一、人体...
答: 他在接触新环境的过程中，头脑非常冷静，不易感情用事，能把每件事处理得头头是道
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