assume

用智能体模拟市场演化,跑实验看策略结果

开源 free 行业应用
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GitHub 星标 ★ 119
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类行业应用
开发团队assume-framework
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,文档托管于readthedocs
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 119
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-19 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-10-13
浏览次数0

项目介绍

ASSUME 是一个基于智能体(Agent-based)的市场演化仿真框架,用 Python 编写,目标是帮助研究者模拟和研究市场如何随参与者行为、策略与交互不断演化。它把市场拆解为多个自主决策的交易智能体,每个智能体可拥有不同的策略、信息集与风险偏好,通过重复交互产生价格、成交量、订单流等宏观现象,从而观察微观行为如何涌现出宏观规律。项目适合做经济学、金融学与复杂系统方向的实验:研究者可以设定初始条件、调整参数、运行多轮仿真并分析结果,而无需从零搭建仿真引擎。相比纯理论模型,它更强调可编程与可复现;相比通用多智能体框架,它更聚焦市场这一垂直场景。项目目前处于早期阶段,星标数不高,但方向清晰,适合作为市场微观结构、交易策略压力测试与政策实验的轻量级沙盒。

Star 增长趋势

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 专注市场演化这一垂直场景,比通用多智能体框架更贴近金融研究需求
  • 用 Python 实现,便于研究者快速改策略、加指标、接数据分析工具
  • 支持多智能体异质策略交互,能观察微观行为到宏观价格的涌现过程

不足之处

  • 项目早期,文档与示例可能不完整,上手需要读源码
  • 生态与社区规模小,缺少成熟插件、基准数据集和长期维护保证

适用场景

  • 学术研究:模拟不同交易策略对市场价格与波动的影响
  • 教学演示:向学生展示微观主体行为如何形成宏观市场现象
  • 策略预研:在仿真沙盒中快速验证新交易逻辑的潜在效果

替代项目

ABIDES、Mesa

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