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11：始终打开（“1”）
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12：始终关闭（“0”）
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前6个二进制描述符，即前6位反映了当前价格与当前股息之间的关系，用来说明股票的当前价格是高于还是低于其基本价值的。我们把它们称为“基本面”位。第7～10位则是“技术面”位或“技术交易”位，用来说明是不是存在某种价格运行趋势。如果没有用处的话，第7～10位将被忽略；如果出现了某种技术分析趋势，那么它们就会被采用。最后两位一直固定为“0”或“1”，用来对实验进行控制。这两位并不传达有用的市场信息，但可以告诉我们，行为主体会在任何时候在何种程度上根据无用信息采取行动。当某一位上是“0”或“1”时，我们就说这一位是“配置好”的。此外，预测器会被随机选择来用于重组，而且，当其他方面相同时，特异性较高的预测器，即它们包含的“配置好”的位数越多，被选择的概率就越低。这样一来，就引入了一种趋向“全#配置”的微弱的漂移机制，从而可以确保由特定比特位表示的信息，仅在行为主体发现它在预测中真正有用时才会被使用。有了这种市场信息机制，我们就可以讨论“涌现”了。例如，我们可以说，如果第7～10位在统计上明显更多地被“配置”了，那么就表明，市场中已经涌现出了技术交易模型。
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我们假设，预测是这样形成的：每个预测器j存储价格和股息的线性组合E ［pt+1+dt+1］=a（pt+dt）+b中的参数a，b的值，同时，每个预测器也会将它自己的预测方差的当前估计值保存下来。
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在进行计算机实验之前，我们在基于计算机的模型上进行了两个测试用的预实验。第一，我们测试了这个模型是否可以复制标准理论的理性预期均衡（r.e.e）。我们先用解析方式，计算出同质理性预期均衡（h.r.e.e）下的预测参数a和b，然后将所有预测器的参数值固定为这些计算出来的结果进行测试。我们发现，这种预测确实是成立的：模型复制了同质理性预期均衡，它保证我们的计算机化模型能够正确地工作，这体现在它的预期、需求函数、行为聚合、市场出清和时间序列上。在第二个测试中，我们将一个给定的股息序列，以及一个与之对应的事先计算出来的同质理性预期均衡价格呈现给各个行为主体，并检验他们是否能够独立地学会掌握正确的预测参数。他们确实能，尽管有一点点变化，这是因为他们一直在探索预期空间，这就保证了我们的行为主体一直正确地学习。
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实验
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我们用基于计算机模型完成了两组基本实验，它们分别对应于行为主体对替代预期的“慢速探索”和“适中速度探索”。这两组实验产生了两种不同的市场体制，即市场的两种不同的特征性行为。在慢学习速度的实验中，遗传算法平均每1 000期才被调用一次，预测器发生转换的概率为0.3，预测值的精度更新参数θ设置为1/150。在适中探索速度的实验中，平均每250期调用一次遗传算法，预测器发生转换的概率为0.1，预测器的精度更新参数θ设置为1/75。[10]另一种做法是，在两组实验中保持相同的模型参数，然后将一些随机选取的预期参数，从以计算出来的同质理性预期均衡为中心的均匀分布中选取出来，在实验开始时赋予行为主体。
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在“慢速探索”的实验中，没有任何非理性预期均衡的预期可以获得一个稳固的立足点：市场进入了进化稳定的理性预期均衡。而在“适中探索速度”的实验中，我们却发现，市场进入了一个复杂的状况：“市场心理”驱动的行为出现了，市场行为显著地偏离了理性预期均衡的基准，真实金融市场在统计意义上的“基本特征”也都被观察到了。
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接下来，我们详细描述这两组实验，以及它们归纳出的两种市场体制或“相”。
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理性预期体制
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如上所述，在这组实验中，行为主体在预测空间中不断探索，但是探索的速度很低。我们在这些实验中观察到，市场价格迅速收敛于风险调整后的同质理性预期值，即使行为主体以非理性预期开始，也是如此。换句话说，在这种情况下，对于一个具有内生的、归纳预期的市场来说，同质理性预期是一个吸引子。[11]当然，这个结果并不令人惊奇。即便这些行为主体的预测不同于同质理性预期均衡值，那么大多数其他行为主体的预测都接近于同质理性预期均衡这个事实也足以保证，市场出清价格能够纠正这些偏离的预期。这就是说，有一个自然的（虽然比较弱）趋向同质理性预期均衡的吸引子。
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不过，在这种体制下的均衡与标准理论中的理性预期均衡，有两个方面的不同。第一，在这种体制下，不假设演绎方法可以带来均衡，事实上均衡也不是通过演绎方法得到的。我们的行为主体是以归纳方法实现同质理性预期的，它与标准理论的同质理性预期只有部分重叠。第二，我们这里的均衡是随机的。行为主体不断地探索各种替代品，尽管探索的速度很低。这种替代探测，尽管规模可能很小，但是确实在系统中引入了一些“热噪声”。正如我们所期待的，在这种体制下，行为主体的持股量保持了高度的同质性，交易量却依然很低（仅仅反映了由于突变和重组导致预测的变化），同时泡沫、崩溃和技术交易等现象也都不会出现。我们可以说，在这种体制下，有效市场理论及其政策含义依然成立。
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复杂体制
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我们现在允许行为主体在信念空间中，以更加符合现实的速度进行探索。在这组实验中（如图3-1所示），价格序列几乎与理性预期体制中的价格序列完全相同。由于“探索活动”大为增加，导致了更高的方差，这种风险使得价格更低。
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然而，仔细检查了实验结果之后，我们发现一些复杂的模式已经在信念集中涌现出来了，而且此时的市场显示出与理性预期体制下的市场非常不同的特征。例如，当我们放大两个价格序列之间的差异时，我们就可以观察到暂时的价格泡沫和崩溃的系统性证据（如图3-2所示）。我们把这一系列新的市场行为称为复杂体制或丰富的市场心理体制。
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出现了泡沫和崩溃现象这个事实表明，市场上已经涌现了技术交易这种形式，即根据趋势买入或卖出。我们可以通过考察行为主体，据此做出预测的信息来检验这一点。图3-3给出了随着时间的推移，全部预测器当中被使用的“技术交易位”，即为“1”或“0”的数量。在这两组实验中，我们在设置初始状态时，都在预测器中随机地植入了技术交易位。计算机实验结果表明，在理性预期体制下，技术交易位并未能提供有用的信息，并且后来都变成了无用的预测器而被舍弃了。而在复杂体制下，它们在预测器“种群”中自我繁殖，然后在经过了大约15万期之后达到了稳定状态。这就是说，在复杂体制下，技术交易一旦涌现出来，就能够维持下去。[12]
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复杂体制下价格的统计特征，明显不同于理性预期体制下。这主要是因为在复杂体制下，“峰态”非常突出（如表3-1所示），被交易换手的股票数量按每1万期计，在复杂体制下要比理性预期体制下高出大约300%。这说明，尽管市场一直在进化，但是行为主体的预期的异质性仍然一直保持着。正如我们所知道的，厚尾性和大交易量也是实际金融市场的价格数据的典型特征。
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图3-1 理性均衡价格与“复杂体制”下的价格对比
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图中的两个价格序列是在相同的随机股息序列之上生成的。上面的是同质理性预期均衡价格，下面的是复杂体制下的价格。后一种情况下方差较高，由于行为主体的风险规避，这导致了较低的价格。
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图3-2 复杂体制下的价格对基本价值的偏离
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图的下部给出了图3-1中的两个价格序列之间的差异，上部给出的是同质预期均衡价格序列。为了便于观察和比较，对复杂体制下的价格序列进行了缩放，以匹配理性预期均衡价格序列，而且两个价格序列之间的差异也放大了一倍。
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