但是我们来看一看现实世界！在现实世界的每一个市场中，人们每一天都要形成预期。那么他们如何做到这一点呢？如果他们无法以演绎推理的方式做到这一点，那么我们又应该怎样对他们在这方面的行为建模呢？1988年，约翰·霍兰德和我决定，我们将通过一个基于计算机的人工股票市场来研究这个问题。在这个人工股票市场中，“小小的”行为主体，实际上是一些人工智能计算机程序，拥有某种手段来完成这里所需的推理。这是最早的基于行为主体的人工市场之一。后来，我们又邀请了物理学家理查德·帕尔默、金融专家保罗·泰勒，还有金融学家布莱克·勒巴伦加入我们的研究项目。当我们的研究刚启动时，著名的计算机科学家约翰·霍兰德，虽然是遗传算法的设计者，但是他只会用BASIC编程，我也只会用BASIC编程。幸亏，帕尔默是一个高明的程序员，所以我们的进展非常迅速。我们先在麦金塔计算机上实现了基于计算机的人工股票市场，后来又移植到了NeXT计算机上，并用它完成了一系列实验。
我们没有往这个人工股票市场输入任何来自实际股票市场的数据。这是一个存在于计算机内的人工世界。它的人工行为主体是一些人工投资者，在彼此之间买卖一只“股票”。计算机可以显示股票的价格和股息、谁在买卖、谁赚了钱、谁亏了钱、谁进入了市场、谁留在市场外面，等等。价格在计算机内通过出价和要价形成。另外还有一个小程序的“专家”，它设定市场出清价格，就像在实际股票市场上一样。
这个模型试图解决的问题是：如果行为主体不能以演绎推理的方式形成他们的预期，那么他们又将怎样才能形成他们的预期呢？我们决定遵循关于真实人类在这种情况下会如何行事的现代认知理论。因此，我们允许我们的人工行为主体查看股票价格变动的最近历史，建立多个用来预测的假说或模型，并不断地对它们进行测试。这些假说中的每一个都具有与之相关联的预测。在任何阶段，每个行为主体使用其最准确的假说，并相应地买入或卖出股票。在我们的人工市场中，行为主体通过两种方式进行学习：第一，他们能够学会判断他们建立的预测假说当中哪一个更加准确；第二，他们会不断地舍弃那些不起作用的预测假说，并利用遗传算法产生新的预测假说将它们替换掉。因此，他们一直会学习识别他们共同创造的模式，这反过来会共同创造股票价格的新模式，对此新模式他们又可以形成新的假说。提出假说、测试它们并偶尔替换它们的这样一种行为，就是我们所称的归纳。因此，我们的人工市场的行为主体使用的是归纳理性。这无疑是一种更加现实的行为方式。
这一切看上去还不错吧。但是，现在还有一个关键问题，那就是我们的人工市场是会收敛到标准经济学理论所说的理性预期均衡，还是会表现出某种截然不同的行为呢？我们惊讶地观察到，在我们的人工市场中，这两种“市场体制”都出现了。第一种体制，我们称之为“理性预期体制”，当我们让人工市场的行为主体用非常接近理性预期的预测假说开始他们的交易时出现了。我们在图表上描绘出了预测假设的所有参数，结果发现在这种情况下，随着时间的推移，它们被引入了理性预期解的轨道。所有预测假说围绕理性预期均衡点形成了一个“毛带”（fuzz），那是因为它们偶尔会偏离理性预期以测试不同的想法。为什么理性预期会占上风？理由很简单。如果预测整体上接近理性预期，那么价格序列将接近理性预期，这样非理性预期预测将被“证伪”。所以在这种情况下，标准理论得到了验证。
但是还有第二种体制，我们将它称为“复杂体制”。在更广泛的情况下，都是这种体制占上风。我们发现，如果我们让人工市场的行为主体用有些偏离理性预期的预测假说开始，或者如果我们允许他们用比以前稍快的速度提出假说，那么市场的行为就会完全改变。在这种情况下，市场中涌现出了相互加强的预测子集。不妨设想一下，如果我们的人工市场中有100个行为主体，每个行为主体都使用60种不同的预测公式，那么总共就会有大约6 000种预测器。在这些涌现出来的预测器中，有一些是相互加强的，有一些是相互否定的。假设有许多预测器的预测是，股票价格将随时间推移而周期性地上下波动，那么这些预测器就是相互否定的，因为它们将导致行为主体在周期底部买入，并在周期顶部卖出，相互抵销利润，最终会从预测器“种群”中消失。但是，如果出现了这样一个预测器子集，它们的预测是“如果在过去三期内价格是上涨的，那么下一期的价格也会上涨”，而且这样的预测器足够多，那么就会导致行为主体不断买入，这样平均来说会导致价格上升，从而反过来强化这样的子群体。在这种情况下，这类预测器子集将会“突然走红”，并且嵌入到预测器的种群中。在我们的人工市场的“复杂体制”中，确实发生了这样的事情，从而使得该市场的行为更加丰富多彩。这种复杂体制的另一种表现是，我们的人工交易者发现了有效的技术交易形式。他们能够基于过去的价格模式来进行预测，并取得了成功。因此，我们的人工股票市场涌现出了技术交易。而且，这种拥有相互强化元素的子集的涌现，不禁令人想起生命的起源。生命起源的关键就在于，正确组合的RNA亚群涌现出来并可以“相互加强”。这不能不令人惊叹。
复杂体制的另一个涌现性质是GARCH行为，即在股票价格的若干个高波动期与若干个“静止期”交替出现。这也是标准资产定价理论无法解释的一个现象。那么，GARCH行为又是如何成为一个涌现性质的呢？在我们的人工股票市场中，经常有一些投资者发现，某种新的方法能在市场上获得更好的结果。即使改变幅度非常小，这些投资者还是会改变他们的买卖行为，并进而导致市场发生变化，这反过来又导致其他投资者也改变自己的行为……由此，变化的“雪崩”将席卷整个市场。这就出现了变化触发进一步变化的高波动时期，以及随后出现的几乎没有变化且很少需要改变的静止时期。这就是GARCH行为。
现在，让我总结一下。我们在人工股票市场中发现的是，在我们的投资者从非常接近于理性预期解的位置开始的情况下，这种“解”占优势。但这只反映了参数空间的一个很小的集合。除此之外，复杂体制将占优势。在复杂体制下，会涌现出自我强化的信念和自我增强的“变化雪崩”，然后涌现出更丰富的“解”或行为集，它们符合实际的市场行为。这是一个更一般的理论，理性预期理论是它的一种特殊情况。
源于启蒙运动时的标准经济学观点认为，经济是一个客体对象。它也许是复杂的，但还是可以机械地予以处理。主体与客体，即行为主体与他们所处的经济，是可以被“整齐”地区分开来的。但是，我在这里给出的观点则完全不同。我认为，经济本身就是从我们的主观信念中涌现出来的。这些主观信念聚合起来，就构成了微观经济。它们使金融市场形成了作为金融市场的特性。它们引导资本流动，支配策略性行为和谈判。它们是经济的DNA。这些主观信念是先验不确定的，或者说是事先不可能通过演绎方法确定的。它们共同进化、生成、衰亡、变化、相互加强或相互否定。主体和客体也不能整齐地区分开来。因此，对于经济表现出来的行为，我们只能描述为有机的，而不能描述为机械的。经济不是一个有序的、巨大的机器，它是有机的。在所有层次上，它都包含着不确定性。它涌现于主观性，并将回到主观性上。
