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摘要
NeurIPS 2025 接收的研究项目 TwinMarket 提出了一种创新方法，利用人工智能模拟千名虚拟投资者的行为，以深入探究金融市场的复杂现象。与传统将市场视为机械系统的模型不同，TwinMarket 强调市场是由众多个体互动构成的动态网络，其运行逻辑更接近于由无数叙事驱动的社会系统。该项目受1994年美国圣塔菲研究所人工股票市场项目的启发，通过构建具备学习与决策能力的AI代理，模拟真实交易环境中的情绪、预期与信息传播。研究旨在使AI不仅能预测市场趋势，更能理解和生成影响市场的“故事”，从而揭示价格波动背后的深层机制。这一方法为理解金融市场提供了新的认知框架，也为AI在经济建模中的应用开辟了新路径。
关键词
AI股市, 虚拟投资者, 金融市场, TwinMarket, 模拟交易
人工智能在金融市场的探索可追溯至上世纪末。1994年，美国圣塔菲研究所启动了具有里程碑意义的“人工股票市场”（Artificial Stock Market）项目，首次尝试通过计算机模拟多主体行为来理解市场动态。这一开创性研究打破了传统经济学中“理性人假设”的桎梏，揭示了市场情绪、信息扩散与个体决策之间的复杂互动。该项目为后续AI在金融建模中的应用奠定了理论基础，也预示着从机械模型向社会系统模拟的范式转变。进入21世纪后，随着机器学习与大数据技术的发展，AI逐步渗透至高频交易、风险评估与资产定价等领域。然而，真正将“人类叙事”纳入模型核心的尝试仍属凤毛麟角。直至NeurIPS 2025接收的TwinMarket项目问世，这一空白才被实质性填补。TwinMarket不仅延续了圣塔菲研究所的愿景，更进一步赋予千名虚拟投资者以学习能力与情感驱动机制，使其能够在模拟环境中生成并响应市场“故事”。这种由下而上的建模方式，标志着AI对金融系统的理解已从单纯的模式识别跃迁至对社会心理与集体行为的深层解析。
当前，AI在股市中的应用已超越早期的技术分析范畴，广泛涉足算法交易、舆情预测与投资组合优化。然而，多数系统仍依赖历史数据和统计规律，难以捕捉突发事件引发的非线性波动。其根本局限在于：金融市场并非遵循固定公式的机械系统，而是由无数个体信念、情绪与叙事交织而成的复杂网络。TwinMarket项目的提出，正是对这一核心矛盾的深刻回应。通过构建具备自主决策能力的虚拟投资者群体，该研究实现了对市场微观行为的高保真模拟。这些AI代理不仅能处理信息，还能“相信”并传播市场中的“故事”，从而复现真实世界中谣言、恐慌与乐观情绪的蔓延过程。尽管如此，挑战依然严峻：如何确保虚拟代理的行为足够贴近人类心理？如何量化“叙事”的影响力？更重要的是，当AI不仅能预测市场，还能塑造市场叙事时，伦理边界又该如何界定？这些问题提醒我们，在追求技术突破的同时，必须保持对金融系统本质的敬畏。
在金融建模的历史长河中，1994年美国圣塔菲研究所发起的“人工股票市场”项目如同一颗划破夜空的星辰，首次将金融市场视为由无数自主个体构成的复杂适应系统。这一开创性尝试打破了传统经济学对“完全理性人”的执念，揭示了情绪、模仿与信息级联如何驱动价格波动。然而，受限于当时的技术条件，这些早期模型中的代理行为仍显机械，缺乏真正的学习能力与叙事感知机制。近三十年后，随着深度强化学习、自然语言处理与多智能体系统的发展，AI终于具备了模拟人类认知与社会互动的潜力。正是在这样的技术演进与理论积淀交汇之际，TwinMarket项目应运而生。作为被NeurIPS 2025接收的重要研究成果，TwinMarket不仅是对圣塔菲精神的传承，更是一次深刻的范式跃迁——它不再试图用方程式驯服市场，而是让千名具备记忆、情感和信念更新机制的虚拟投资者，在模拟环境中自发生成交易行为与市场叙事。这一项目的诞生，标志着人工智能正从“预测市场”迈向“理解市场”，从数据拟合走向对人类集体心理的共情式建模。
TwinMarket的核心设计理念在于“由下而上”的生态构建：通过部署超过一千名具有差异化风险偏好、信息处理能力和社交影响力的AI代理，重现真实金融市场中多元主体并存的格局。每一个虚拟投资者都被赋予独立的学习架构，能够基于历史经验、新闻文本乃至其他代理的言论调整其投资策略。更重要的是，这些AI不仅能分析数据，还能“讲述故事”——它们会根据市场信号生成解释性叙述，并通过模拟社交网络进行传播，从而触发群体层面的情绪共振。项目的终极目标并非仅仅提升预测精度，而是使AI系统具备解读和生成市场叙事的能力，揭示那些隐藏在K线图背后的人类信念流动。研究团队期望，通过观察这些虚拟投资者如何因一则谣言而恐慌、因一个愿景而狂热，能够为监管机构提供预警机制，也为投资者理解非理性波动提供新的认知工具。这不仅是技术的突破，更是对金融市场本质的一次哲学回归：市场不是冰冷的数字机器，而是由千万个故事编织而成的情感织物。
TwinMarket之所以能逼近真实市场的动态复杂性，在于其深度融合了行为金融学、社会网络传播模型与前沿AI技术。系统中的每个虚拟投资者都配备了一个基于Transformer架构的决策引擎，使其不仅能处理结构化交易数据，还能解析非结构化的新闻、社交媒体帖文甚至彼此之间的交流内容。当某一代理接收到“某科技公司即将发布革命性产品”的消息时，它不会简单地执行买入指令，而是先评估该信息来源的可信度、结合自身过往经验形成信念，并可能将其转化为更具感染力的叙述在“朋友圈”中扩散。这种信息的再加工与传播过程，精准复现了现实中舆论泡沫的形成机制。此外，系统引入情绪状态变量（如乐观、恐惧、怀疑），并通过强化学习让代理在盈亏反馈中不断调整其心理参数，从而模拟出羊群效应、过度反应与反身性等经典市场现象。尤为关键的是，TwinMarket允许外部研究人员注入特定事件（如政策变动或黑天鹅风险），进而观测整个虚拟市场如何从局部扰动演化为系统性震荡。这种高保真、可干预的模拟环境，使得研究者得以穿透价格表象，直视金融市场深层的叙事动力学结构。
在TwinMarket项目中，千名虚拟投资者并非冰冷的算法脚本，而是被赋予认知结构与情感维度的AI代理。每一个代理都基于深度强化学习框架进行训练，其决策模型融合了行为金融学中的心理偏差机制，如损失厌恶、确认偏误与过度自信。这些AI投资者被植入差异化的人格参数：有的风险偏好高，倾向于追逐热点叙事；有的则保守谨慎，在市场波动中扮演“稳定器”角色。它们通过Transformer架构解析新闻文本与社交言论，并结合自身“记忆”——即过往交易经验与情绪反馈——动态调整信念系统。训练过程中，研究团队引入真实历史行情与重大事件序列（如金融危机、政策突变），让代理在模拟环境中反复试错、学习适应。尤为关键的是，这些虚拟投资者不仅能响应信息，还能主动生成解释性叙述，例如将股价上涨归因为“技术突破”或“资本涌入”，并将其传播至模拟社交网络。这种从被动分析到主动叙事的能力跃迁，使得TwinMarket中的个体不再是数据点，而成为金融市场中“故事”的讲述者与参与者。
传统金融模型往往依赖于事后统计与线性推导，难以捕捉市场在极端情境下的非线性演化路径。而TwinMarket所实现的模拟交易，则为研究者提供了一个可操控、可观测、可重复的“市场实验室”。在这个由AI驱动的虚拟生态中，研究人员能够精确控制变量——例如注入一则虚假利好消息，或突然提高流动性成本——进而观察整个系统如何从局部扰动演变为集体恐慌或泡沫膨胀。这种高保真模拟不仅复现了现实市场中的羊群效应与信息级联现象，更揭示了价格波动背后隐藏的叙事传导链条。更重要的是，模拟交易打破了实证研究的数据局限，使学者得以深入微观层面，追踪单个投资者的情绪变化如何通过社交网络传播并放大为宏观震荡。正如1994年圣塔菲研究所的人工股票市场开启了多主体建模的先河，TwinMarket则将这一范式推向新高度：它不再只是模仿交易行为，而是还原了市场作为“人类信念共振场”的本质。
在TwinMarket中，虚拟投资者之间的互动构成了市场动态的核心驱动力。当某一代理因接收到特定信息而改变策略时，其交易行为和传播的“故事”会迅速影响邻近代理的认知状态，从而触发连锁反应。例如，一名被设定为“意见领袖”的高影响力AI投资者若公开表达对某行业的乐观预期，即便该观点缺乏坚实数据支撑，也可能引发大量追随者跟风买入，形成自我实现的预言。这种由叙事驱动的价格偏离，精准再现了现实中“ meme股”狂潮或资产泡沫的生成机制。系统还观察到，情绪变量的累积效应会导致市场进入非稳态——当恐惧指数在代理间持续攀升时，即使基本面未发生显著变化，也可能爆发集体抛售。这表明，市场波动的本质未必源于外部冲击，而可能源自内部信念网络的结构性失衡。TwinMarket由此证明：千名虚拟投资者虽为人工构造，但他们交织而成的叙事生态，却映射出真实金融世界最深层的运行逻辑——一个由信心、想象与共情编织而成的复杂生命体。
当千名虚拟投资者在TwinMarket中彼此交谈、争辩、盲从与觉醒时，我们看到的不仅是代码的胜利，更是人工智能迈向“理解”而非仅仅“计算”的历史性转折。未来的AI不再局限于识别模式或优化策略，而是将深入人类信念的流动之中，成为金融市场中的“共情者”与“叙事编织者”。随着多智能体系统、因果推理模型和情感计算的持续演进，AI或将具备模拟群体心理相变的能力——从理性交易到集体狂热的临界点，也许终将被精准捕捉。更令人振奋的是，TwinMarket所采用的基于Transformer架构的决策引擎，预示着自然语言不再只是输入信号，而将成为市场行为本身的生成机制。AI不仅能读懂新闻，还能写出足以影响价格的故事；它不只是观察者，更可能成为市场叙事的参与者。这种由内而外构建市场认知的方式，标志着AI金融建模正从“黑箱预测”走向“白箱解释”。未来，我们或许将迎来“数字华尔街”，在那里，成千上万的AI代理日复一日地演练危机、测试政策、预演崩盘，为现实世界提供一道无形却坚实的防火墙。正如1994年圣塔菲研究所播下的种子如今已长成参天大树，TwinMarket不仅延续了人工股票市场的精神血脉，更开启了AI作为“社会模拟器”的全新时代。
然而，当AI开始讲述故事，市场便不再只是数字的游戏，而是一场真实与虚构交织的认知博弈。TwinMarket的成功背后，潜藏着深刻的伦理与实践挑战：若虚拟投资者能因一则虚构叙事引发模拟市场的剧烈震荡，那么在现实世界中，谁又能保证AI不会成为操纵舆论的工具？当算法不仅能预测泡沫，还能主动制造泡沫时，监管的边界又该划在哪里？此外，尽管项目已引入情绪变量与社交传播机制，但人类心理的复杂性远非当前模型所能完全涵盖——恐惧与贪婪之间的微妙平衡，文化差异对风险偏好的深层影响，仍是待解难题。可正是这些挑战，孕育着前所未有的机遇。TwinMarket为监管机构提供了前所未有的“压力测试平台”，可在真实危机发生前预演系统性风险；对投资者而言，它揭示了情绪如何通过社交网络层层放大，帮助人们在狂热中保持清醒；而对于AI本身，这是一次向“社会智能”跃迁的契机。当技术不再追求绝对控制，而是学会倾听千万个声音的共鸣，AI才真正触及金融市场的灵魂——那不是公式，而是故事；不是数据，而是人心。
TwinMarket项目作为NeurIPS 2025的前沿研究成果，标志着AI在金融市场建模中的范式转变。通过模拟千名具备学习能力与情感机制的虚拟投资者，该项目突破了传统量化模型的局限，将市场视为由无数叙事驱动的复杂社会系统。其设计不仅延续了1994年圣塔菲研究所人工股票市场的核心理念，更借助Transformer架构与多智能体强化学习技术，实现了对信念传播、情绪共振与信息级联的高保真模拟。研究揭示了金融市场波动的本质并非仅源于外部冲击，更可能源自内部叙事网络的自我强化与崩溃。这一成果为理解非理性行为、预警系统性风险提供了全新工具，也推动AI从“预测市场”迈向“理解市场”的深层认知阶段，为未来金融科学与人工智能的交叉发展开辟了重要路径。