传统经济理论通常假设金融市场参与者是完全理性的个体，用数学模型模拟人类在金融市场中的行为，但人类行为往往不完全理性且难以用数学模型准确预测。本文提出基于Agent的模拟金融市场（ASFM），构建含真实订单匹配系统的模拟股票市场，提出基于大语言模型（LLM）的Agent作为股票交易者，包含概况、观察和基于工具学习的行动模块。实验中，先在两个可控场景验证ASFM反应与真实股票市场一致，还在两个经济学研究方向进行实验，发现ASFM结论与经济学研究初步结果相符，为经济研究提供新范式。

　　长期以来，基金公司等市场机构和央行等决策机构寻求能建模经济运行的理论模型，以分析政策实施结果和模拟经济未来运行。传统经济理论的基本假设是经济市场参与者是理性的，但过去100年的研究不能完全捕捉复杂人类行为。行为经济学旨在探索影响个体和群体经济决策的社会、认知和情感因素；实验经济学用人类实验测试不同经济理论和新市场机制，但常用方法成本高且难以大规模长期实验。基于LLM的Agent是近年来新的研究方向，其具有多种模块，研究人员开始探索多Agent协作完成复杂任务，显示出在模拟人类行为方面的高度一致性。本文在此基础上提出基于Agent的模拟金融市场框架。

　　定义模拟股票市场为M = {M_{1},...,M_{m}}，由m个上市公司组成，每个公司M_{i}={S_{i},H_{i}^{T}}。构建n个交易者Agent A={A_{1},...,A_{n}}，每个Agent(A_{i}={D_{i},U_{i},W_{i}}。在观察股价变化和当前经济新闻P后，Agent从工具集T（包含卖出、买入、持有三个工具，各工具接受股票代码、数量、价格三个参数）中选择工具完成股票交易并生成工具执行代码c，任务是使基于LLM的Agent依据自己概况和市场情况选择正真适合工具，生成交易决策代码并在交易系统下单。

　　上市公司：根据真实股票市场行业分布比例创建模拟公司，定义每个股票时提供历史价格数据和公司主要营业业务描述，初始化时用真实股票数据作为前五天起始价格。

　　订单匹配系统：采用开盘订单匹配和连续订单匹配两种机制。开盘匹配按价格优先和时间优先原则确定成交价；连续订单匹配是开盘未完全执行的订单变为指示性订单，Agent可据此调整出价和下单。每日交易结束时，用股票平均成交价作为收盘价，据此更新每个Agent总资产。

　　Agent概况：构建交易Agent时定义投资策略（如价值投资者、机构投资的人、逆向投资者、激进投资者），并告知Agent该策略详细交易偏好，还为每个Agent分配初始资本，设计独立账户管理机制，构建交易者Agent提示I_{a}。

　　Agent观察：提示Agent观察股票交易数据和当前经济政策，用包含过去15日股价、股票订单历史价格、当前经济政策新闻三种信息的观察提示I_{o}帮助Agent理解股价波动并根据最新经济政策调整投资行为。

　　Agent行动：受LLM工具学习启发，将股票交易定义为买入、卖出、持有三个工具（参数为股票代码、数量、价格），以概况提示I_{a}和观察提示I_{o}为输入，通过公式

　　A为基于LLM的Agent，c为工具执行代码，I_{t}为工具文档和演示指令）产生交易行动执行，限制每个Agent每天对每只股票买卖操作不超过两次。

　　订单执行率（OER）：订单成交量与订单量的比率，反映订单执行效率或成交比例。

　　换手率（TR）：一定时期内股票交易量与流通股数的比率，衡量股票流动性和市场活跃度。

　　波动率（VO）：股票变化率的标准差，表明价格波动程度，衡量股票在市场上买卖的金额稳定性和风险水平。

　　ASFM w/o Prof.:给每个Agent使用相同简单概况，仅根据观察结果使用交易工具。

　　参考中国A股市场上市公司分布，以真实上市公司主要营业业务描述为蓝本创建覆盖11个行业的模拟公司，包括能源、材料等。

　　定义4种不同投资策略的投资者，参考中国A股市场投资者分布比例，根据统计为每种类型Agent设置初始资本，如价值投资者20K、机构投资的人15K等。

　　联邦降息：在正常交易第10天告知Agent美联储降息消息，观察各Agent收益变化。结果显示降息后所有股票平均收益逐渐增加，不一样的行业反应不同，模拟结果与当前经济理论相符。

　　通货膨胀冲击：在第一天告知Agent当前通货膨胀率，30个交易日后计算各Agent和所有股票平均收益率。结果显示过高或过低通货膨胀率对收益率有负面影响，2 - 3%的通货膨胀率时收益率较高，与经济理论一致。

　　交易者行为偏差：改变投资者类型比例，探索市场动态，如市场全是价值投资者或全是激进投资者的情况。结果显示全是价值投资者时市场波动率较低，全是激进投资者时订单数量、换手率和波动率显著增加。

　　大交易者影响：初始化不同初始资本的Agent，观察其收益变化。结果显示小交易者30个交易日后收益率增长较高，大交易者收益表现较差，与初步经济研究结论相符。

　　本文提出基于Agent的模拟金融市场（ASFM）这一开创性方法，用基于LLM的Agent对金融市场建模。构建交易者Agent的三个模块包括概况模块、观察模块和基于工具学习的行动模块。创建含实际交易机制的模拟股票市场，不同策略和初始资本的Agent可在其中交易。通过四个场景实验验证模拟市场与真实市场的一致性，ASFM能理解市场动态和金融政策信息，Agent基于交易策略决策，比传统数学经济模型更准确反映人类行为复杂性和可变性，为金融市场研究提供更动态和现实的模拟新视角。

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