多智能体系统（MAS）通过模拟代表市场参与者（如买家、卖家或机构）的自主智能体之间的交互来模拟市场动态。每个智能体都有自己的决策逻辑、目标和信息获取能力，模仿现实世界的经济行为。这些智能体在一个共享环境中交互，例如股票交易所或商品市场，它们的集体行为会产生涌现结果，如价格波动、供需失衡或市场崩盘。通过为智能体编码规则（例如，利润最大化、规避风险）并使其能够随时间调整策略，MAS 无需依赖过于简化的理论假设，就能捕捉市场的复杂性。
一个常见的例子是使用 MAS 模拟股票交易。开发人员可以设计遵循不同交易算法的智能体，例如动量交易者（在价格上涨时买入）或价值投资者（买入被低估的股票）。当这些智能体相互作用时，它们的买卖决策会产生反映真实市场模式的价格变动。例如，如果许多智能体突然采用止损策略（在价格跌破某个阈值时卖出），模拟可能会揭示类似于现实世界闪崩的连锁抛售。另一个例子是模拟拍卖市场，智能体使用博弈论策略进行竞价，揭示信息不对称或串通如何影响结果。
为了构建此类系统，开发人员通常使用 Mesa (Python) 或 Repast (Java) 等框架，这些框架提供了用于智能体行为设计、环境设置和数据收集的工具。智能体可能会采用强化学习根据奖励（例如，利润）调整策略，或使用历史数据预测趋势。主要优势是在受控环境中测试假设，例如，在实际实施之前评估新法规如何影响市场稳定性。然而，挑战包括确保大规模模拟的计算效率，以及验证智能体行为是否与真实的人类或机构决策相符。通过平衡抽象性和真实性，MAS 提供了一种研究市场机制、为政策或算法交易系统提供信息的实用方法。