基于反射理论的信息驱动金融市场模型研究

Financial market is full of investment opportunities and the financial crisis, it matters national economic security and social stability. Information is the main cause of turbulent stock, but in quantitative theory and models, the importance of information is weakened. The project aims to explore new financial model to describe the changes and trends in the information market. The theory of reflexivity depicts the macro evolution of information and market trends. Based on the theory of reflexivity, the project will build an information-driven financial markets from the key relation "information and market, the theory of reflexivity ", by analyzing a large number of Internet information and data. First, we will study the classification of Internet information data and quantification algorithm; then, we introduce the quantitative information time series to agents-based financial model, and explore the process: information → agents → strategies →market trend → reflected information, to build financial market model based on the theory of reflexivity. Finally, we simulate the real market trends, and study the microscopic mechanism of information and market trends with the bidirectional relation. The project will build a new model for information economics. The new model describe the nature of the relation between information and market, and it also provide a new method for forecast based on information which will improve the predict efficiency in financial market.

金融市场隐含着金融危机和投资商机，事关国家经济安全和社会稳定。金融市场中的信息是造成股价剧烈震荡的主要原因，然而在定量理论及模型中，信息的重要性却被弱化了。本项目旨在探求一种可以刻画信息对市场变化及趋势影响的新型金融模型。由于反射理论可以从宏观上描绘信息和市场趋势演化过程，因此本项目围绕“信息和市场，反射演化”，利用大量互联网信息数据，构建基于反射理论的信息驱动金融市场模型。首先，设计一种互联网信息数据的分类及量化算法；然后，将量化信息时间序列引入已有的多代理人金融模型，探索信息→代理人→策略→市场趋势→信息的反射演化过程。在此基础上，构建基于反射理论的信息驱动金融模型。最后，利用新模型探索市场变化及金融风险形成的微观机制，进行预测应用研究。本项目将为信息金融研究建立新模型，新模型不仅在理论上刻画信息驱动市场的本质，而且在应用上为利用信息进行预测提供了新方法和思路，提高金融预测效果和效率。

基于代理人模型的灵活性和反射理论在刻画信息方面的优点，我们将他们有效结合，并应用到信息驱动金融市场演化模拟问题的研究上。项目首先对金融市场中的影响因素信息进行了分类，分类按照“大道至简”的原则，把信息分为原始信息和次生信息，防止问题因过于复杂而不能挖掘问题的本质。然后把原始信息输入到金融模型中，研究在反射理论的作用下，信息的反馈作用和滞后影响，形成趋势等重要的次生信息。由于原始信息和次生信息的特点有显著不同，比如，原始信息往往比较客观，次生信息往往是由金融系统内部的投资者等主观行为形成，它们在金融动态的运行过程中通常处在不同的阶段。项目研究信息的分类特征及量化算法，构建基于反射理论的信息驱动金融模型。利用新模型研究从信息→代理人→市场趋势→次生信息→…的反射演化过程，形成信息和市场趋势之间的因果转化。最后项目通过国内外几大金融市场指数的收益率分布对模型进行了检验和验证，能够在该方面很好的和真实金融数据吻合。