资本市场是一个复杂系统,面对它所具有的规模大、结构复杂、非线性等特点,人们发现直接用数学方法或者其它形式化的方法对这些复杂性进行描述和分析已经变得很难,而系统建模和仿真的方法则可以解决传统方法所面临的难题。本文就是在这种背景下,试图采用基于Swarm 平台的建模与仿真方法对资本市场进行建模分析,研究复杂系统中微观行为与宏观行为之间的关系,从而达到理解和控制复杂系统行为的目的。文章主体分为四部分:一、概述了复杂适应系统以及资本市场的复杂性;二、具体介绍了基于Agent 的连续双拍卖市场理论模型的基本知识,首先宏观上详细解释了连续双拍卖市场交易机制也即ZIP 交易者的竞价过程,而后从微观层次上就单个交易者Agent 的决策制定过程使用超对策分析理论和预期均衡模型进行了讨论,最后作者将两个理论结合深化了Agent 的决策制定过程,为下面的建模奠定理论基础;三、介绍Swarm 软件的相关知识,包括其开发背景和历史,Swarm模型的开发工具Java,以及如何架构一个Swarm 模型,包括Swarm 模型的建模思路、Swarm 模型的主要构成模块以及之间的关系和连接、Swarm 的类库主要功能等;四、以Swarm 为工具,对满足连续双拍卖交易机制的资本市场进行建模仿真,得出了在限制价格和市场交易者数量可以发生变动的情况下,市场的交易价格随时间的变化趋势图。仿真模型的实验结果与市场的实际运行情况基本吻合。表明用复杂自适应方法研究资本市场是有效可行的。