由于与有效市场理论相矛盾的金融异象难以从标准金融理论那里得到解释，人们试图从新的角度，以新的方法寻求这些问题的答案。基于Agent的计算金融学将金融市场看成由大量发生交互作用的经济主体组成的复杂适应系统，通过构建人工金融市场进行仿真模拟，并应用统计学的理论和方法，对模拟市场的整体性质及宏观规律作出微观解释，从而揭示金融异象的形成原因。本文采用基于Agent的计算金融研究方法，从复杂适应系统的角度审视股票市场，强调市场中交易者的有限理性和动态的异质性，认为股票市场中有限理性的交易者为了在市场中生存下去，必须主动适应市场的变化，而这要求他们具备学习能力，根据市场环境的变化改变自身的行为。正是由于众多具备学习能力的交易者适应性行为的统计特征，产生了股票市场的整体复杂性和一些所谓的异象。这种按照自下而上的思想，对股票市场进行研究的思路，是一种新的尝试，同时在此基础上的研究结论，具有一定的理论意义和现实意义。论文共分为七章，主要内容包括将交易者学习能力区分为个人学习能力和社会学习能力，在此基础上构造了四个人工股票市场进行仿真实验：市场中的交易者只具备个人学习能力；市场中的交易者只具备社会学习能力；市场中的交易者同时具备个人学习和社会学习能力；市场由两类交易者组成，一类只具备个人学习能力，而另一类只具备社会学习能力。通过对这四种实验数据进行详细的统计分析和比较，可以清楚地了解交易者的学习机制对股票市场的影响。最后，在合适的人工股票市场中加入新的制度设计(涨跌幅限制制度)，构建出具有部分中国股票市场特征的人工股票市场，并将实验结果与真实的深圳成指进行校准，考察采用人工股票市场研究中国股票市场的可能性和有效性问题。论文的主要结论是：1、交易者的学习能力可以提高其理性水平，促使股票价格向理论价格收敛，从而增强市场的有效性，但作用有限，即使交易者拥有再强大的学习能力也不可能洞察一切，市场不能达到完全有效；2、交易者的社会学习能力是导致股票价格剧烈波动的一个重要因素；3、无论市场由具备哪种学习能力的交易者组成，交易者的学习速度都对股票市场产生重要影响；4、在人工股票市场中引入涨跌幅限制制度的确可以降低股票价格的波动，但也对交易者的学习和预测能力产生影响，在限制了波动的同时，也阻碍了股票价格向理论价格收敛的可能。5、通过构建与中国股票市场类似的人工股票市场的确可以模拟出中国股票市场的部分市场特征，这说明利用基于Agent计算金融研究方法研究中国资本市场具有一定的可行性。本文的主要创新之处可以概括为：1、采用新兴的基于Agent的计算金融学方法对股票市场进行研究，在Matlab7．1平台上构建了相关的人工股票市场，编制了所有的程序。2、在统一的框架内系统地研究了股票市场中交易者的各种学习机制对市场的影响，特别是将交易者分为个人学习和社会学习两种类型，并对市场中两类交易者的行为及其构成对股票市场影响进行研究。3、在人工股票市场中，研究了涨跌幅限制制度对股票价格影响，并且考察了采用人工股票市场研究中国股票市场的可能性和有效性问题。