基于大模型Agent的金融复杂系统建模 | Vibe Modeling读书会第八期

导语

面向金融市场微观认知与宏观波动共生的复杂系统研究需求，探究大语言模型革新多智能体金融仿真的建模范式。本期读书会为Vibe Modeling读书会第八期，香港浸会大学物理系博士后张章将围绕 LLM 革新金融复杂系统建模展开分享，结合两篇代表性论文分析 LLM 多智能体仿真的优劣，对比机器与人类交易者行为，辨析市场宏观仿真效果和微观决策还原的差异。

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，本读书会旨在跨越硬科技与社会科学两大板块，系统梳理Vibe Modeling的技术现状、应用潜力与开放问题，通过集体实践形成可复用的提示策略及评估方法，为这一新范式奠定早期社区基础，助力推动其在各领域的规范化应用与人才培养落地。

报告简介

本报告围绕“大语言模型如何改变金融复杂系统建模”展开，通过两篇代表性论文讨论 LLM 多智能体市场的能力与边界。第一篇论文介绍 TwinMarket，展示 LLM 投资者如何在新闻、信念、社交传播、订单交易与价格反馈的闭环中，生成泡沫、恐慌、谣言扩散和波动聚集等复杂市场现象。第二篇论文将多种 LLM 与人类交易者置于受控实验市场中，发现多数模型更依赖基本价值，难以复现人类大规模的投机泡沫与崩盘。两篇论文共同说明，LLM 正在推动金融建模从预设规则走向行为与信息的内生演化，但宏观市场结果相似，并不意味着模型已经真实复现了人类的微观决策机制。

分享大纲

• 金融市场的复杂系统特征与传统 Agent-Based Model 的局限

• LLM 为金融复杂系统建模带来的新方法与研究范式

• TwinMarket 的智能体设计、信息环境与市场运行机制

• LLM 多智能体市场中的泡沫、谣言传播与群体极化

• TwinMarket 对真实市场特征的复现能力及其局限

• LLM 与人类交易者对比实验的基本设计

• 不同 LLM 的定价、信息冲击响应与价格预测表现

• 宏观市场拟真与微观行为真实性之间的关系及启示

核心概念

1. LLM 多智能体金融市场建模

2. 信息、信念与交易行为的内生演化

3. 市场泡沫、恐慌与波动聚集

4. 宏观市场拟真与微观行为真实性

5. 人类交易者与 LLM 交易者的行为差异

主讲人介绍

主讲人：张章，博士毕业于北京师范大学系统科学学院，香港浸会大学物理系博士后。研究兴趣集中于复杂网络与机器学习的交叉方向，具体包括复杂性理论指导的AI架构设计（AI by Complexity）和使用AI解决复杂系统的经典问题（Complexity by AI）。

参考文献

• Yang, Yuzhe, et al. "Twinmarket: A scalable behavioral and social simulation for financial markets." Advances in Neural Information Processing Systems 38 (2026): 63469-63519.

• Henning, Thomas, et al. "LLM Agents Do Not Replicate Human Market Traders: Evidence From Experimental Finance." arXiv preprint arXiv:2502.15800 (2025).

时间信息

2026年7月12日（周日）晚上19:30-21:30，腾讯会议线上进行，微信视频号+集智俱乐部B站号同步直播，感兴趣的朋友扫码报名加入Vibe Modeling读书会后，可进入学员群进行交流。

报名读书会：「Vibe Modeling」

集智俱乐部联合同济大学长聘副教授陈小杨和北京林业大学副教授李周园共同发起，将在集体实践中探索 Vibe Modeling 在不同领域的通用模式与特殊需求，沉淀可复用的提示策略、评估方法与工作流，为这一范式搭建早期社区基础，助力 AI 赋能的跨学科研究与人才培养落地。

读书会自2026年5月17日起，每周日下午14:00-16:00线上开展，持续10周，包含主讲分享与讨论交流，并提供会后视频回放，诚邀相关领域研究者及跨学科兴趣者参与。

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