金融市场的三态意见形成模型

这表明，随着固定q的f值的增加，分布的散布方差实际上变得更小。这是之前在图10中看到的效果，其中分布的散布随着q的增加而显著增加。但比例参数（对于固定q）的这种行为实际上与f值相反≥ 0.02，如热图所示，对于固定的f，σ然后随q单调增加，表明f周围的标度参数行为发生了变化≈ 0.02. 因此，对于任何固定的宏观上的反向者集中度（f&0.02），标度参数都会随着社会温度q.IV而增加。结论在这项工作中，我们提出了一个基于主体的三态微观随机市场模型。它的特点是交易者的异质性包括两类：噪音交易者和逆向交易者。噪音传播者在当地与近邻进行互动，倾向于与当地大多数人的状态发生冲突。作为一个整体，逆向投资者受制于与市场的全球互动，他们倾向于遵循全球平衡的状态。通过将该系统的顺序参数变化与市场价格波动联系起来，模型的动力学模拟能够产生真实时间序列的主要定性和定量特征，如长尾收益分布、长期记忆波动和波动聚类。模拟的对数回报符合耦合高斯分布，该分布由尺度或广义标准差和形状或非线性统计耦合参数化。对于宏观上相关的反变量部分（f>0.02），反变量的增加会降低分布的规模和形状。

在同一地区，增加持不同意见的可能性q也会增加回报的规模和形状。对于一小部分逆向患者（f<0.02），量表的行为更加复杂，达到最大值，然后下降为κ\'HMKappa。csv‘矩阵非均匀性F0.020.040.060.080.100.120.140.160.180.200.000.050.100.150.200.25（a）σ’HMSigma。csv‘矩阵非均匀性F0.020.040.060.080.100.120.140.160.180.200.100.200.300.400.500.600.700.800.90（b）图11：（a）非线性统计耦合κ和（b）尺度参数σ作为噪声参数q和协方差百分比f的函数的热图。叛逆者的比例下降了。该模型的简单性能够揭示金融市场决策和意见形成的社会心理背后的潜在机制。致谢作者感谢巴西和中国机构和资助机构（PFA2018，PIAEXT2018）、FACEPE（APQ-0565-1.05/14，APQ-070 7-1.05/14）、CAPES、CNPq、中国国家自然科学基金会（61603011）、国际博士后交流基金项目（20170016）和中国北京社会科学基金会（16JDGLC005）的财政支持。波士顿大学聚合物研究中心由NSF资助PHY-150500 0、CMMI-1125290和CHE-1213217、DTRA GrantHDTRA1-14-1-0017和DOE ContractDE-AC07-0 5Id14517。[1] R.N.Mantegna和H.E.Stanley，《金融物理学导论：金融中的相关性和复杂性》（剑桥大学出版社，2000年）。[2] J.P.Bouchaud和M.Potters，《金融风险理论和衍生品定价》。从统计物理学到风险管理。（剑桥大学出版社，剑桥，2003年），第二版[3]J.Voit，《金融市场统计力学》（柏林斯普林格出版社，2005年），第三版，ISBN 3540009787（软封面：alk）。

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