什么样的算法会对股票市场模拟器的设计有用？

Question

我们正在构建一个股票市场模拟游戏。前端设计已经做好了准备，但我们对后端算法的具体设计却一无所知。

为了实现这个目标，我们应该考虑实现哪些算法？

我们正在用PHP/RoR/Python编写代码。

如果有一个已经存在的开源系统，我们可以看看，这将是一个额外的奖励。

Answer 1

在物理模拟中使用的最通用的东西是蒙特卡罗方法。由于金融领域的计算复杂性，它们常常被为特定任务而设计的更简单的算法所替代(例如，用于衍生品市场的黑斯科尔斯 )。您可以在维基中阅读蒙特卡罗方法(和其他方法)在金融学中的应用。

开源解决方案？唯一能想到的就是QuantLib。

Answer 2

这是一个十亿美元的问题。:-)

你可能想研究一下史蒂夫·基恩的S研究，甚至与他取得联系。他是一名火车工程师，在他的博客上到处发布他的模型。如果你正在实施他的模型，并以某种方式与你们分享，他愿意与你们合作，我也不会感到惊讶。(例如，模型本身，你使用这些模型对市场动态进行实时研究，并与他分享原始结果。)

对于大致相同的想法，巴里·里索尔茨可能是另一种选择，但请记住，他正在经营一家实际的公司，他们的模型是私有的/专有的。所以我怀疑他们会公开分享。(许多对冲基金或银行也是如此。)

否则你可能会发现维基百科很有趣：

http://en.wikipedia.org/wiki/Financial_建模

这些问题往往是随机的、连续的，因此这里的模型需要复杂的算法、计算机模拟、数值微分方程等先进的数值方法和/或优化模型的发展。这些问题的一般性质在金融市场的建模和分析下进行了讨论，而具体的技术则列在金融大纲:数学工具之下。

Answer 3

对于游戏模拟，我非常依赖伪随机数生成器。如果它足够模糊，玩家将永远不会知道，它已经足够接近现实，这在很大程度上并不重要。

我会为每个项目指定一个随机的初始值“真值”，并让它以正弦波的方式波动，或者有变化的周期和振幅的东西。绝对波动和总体波动将有所帮助。因此，在全球范围内，价格可能会上涨，但富巴行业并不是那么火爆，而特定的燃料棒制造商正处于发车状态，实际上是在亏本。

类别可以是行业，区域，每个人的名字类似于一家大公司，或任何适合你的游戏。

您可以在特定公司、类别或全球事件的随机时间内随机添加有新闻价值的事件。在接下来的5年里，尖峰、崩盘、微小的增减等等。

但这就是“真正的价值”。这在很大程度上与股票无关。因此，我会有许多代理商遵循一套政策，用他们自己的现金流和利润进行买卖。如果球员，或其中一个经纪人，想要买卖，他必须提供一个代理人同意的出价。有些人不可避免地会破产，而另一个则会诞生。

一名特工将是理智的，理性的，而且有着一本可笑的钱包。他知道什么是真正的价值，并购买或出售，当价格是好的后，一个重大的拖延。他应该是公众人物，不让事情变得太奇怪。

其他人将遵循一项政策，分析试图猜测真实价值和未来趋势的模式。

每当他看到一段长时间的增长时，他就会买。当它平底的时候就卖了。

除非他赚了一美元，否则他永远卖不出去。

一个人会尝试经典的泵和转储方案。

诸若此类。我认为这一点，你会应用QuantLib和其他关于数学财务的答案。