金融市场千变万化的表象后面，可能存在普适行为与规律，因此，收集数据，建立模型，开展必要的定性定量研究，探索导致复杂现象的起源，加深对金融市场的认识、理解与把握，控制极其迅速的发展金融市场中的风险，具有重要意义。 金融系统也和经典物理物理远离均衡的不可逆动态多交易者系统相似，是一个复杂演化系统。使用经济物理学方法，能探究金融市场中交易者之间既有竞争又有相互作用的具有适应性的集体行为：经济领域的数据加以模拟与分析；建立动力学模型寻找法则；进行基于经典多简单多交易者相互作用基础上的模拟，从微观上揭示金融市场复杂现象的起源。 本文首先介绍了统计金融的三个研究方向：经验研究、基于随机过程的金融市场模拟及基于交易者的模型模拟，总结了金融市场的典型事实。 其次，利用纽约股票市场交易所(NYSE市场指数)、中国深证成指及上证综指指数进行中外金融市场的典型事实的实证分析，对纽约股票市场指数的新生期、成熟期的特征及深证指数及上证指数的特征进行分析及加以比较，推测了中国市场指数的发展趋势。 然后开展了利用Agent-based能呈现复杂系统的本质特征的经典简单模型-Ising模型与MG对金融市场的复杂性及其本质的研究。对Ising模型、MG及其扩展的模型与对金融市场进行研究的思想进行了综述，并在此基础上提出了更符合真实金融市场的模型。 基于Ising模型的衍生模型-Sznaid模型、TC(twocomponents数与MG，首次考虑将次近邻的影响加入研究金融市场，建立了二维格点方阵，进行金融市场的模拟，发现这样的模型在较大的参数变化范围内出现了市场的典型事实，对应着不同的发展程度(流动性)的市场。并且此模型对金融市场的模拟具有鲁棒性。改进规则，简单考虑少数方胜与多数方胜混合思想，发现市场不易崩溃，变得更稳定，模拟了稳定市场。 MG是模拟理性有限与理解集体现象最简单的抽象模型，比起Ising类模型，能对金融市场开展更广泛的描述，进行更真实的模拟。因此，我们基于MG扩展模型及其对金融市场研究的基础上，开展了对金融市场复杂现象及其本质进一步研究。 少数方胜与多数方胜混合博弈在真实市场上是客观存在且重要的，我们创造性的提出了一类具有智能的、较精明的理性交易者-基于少数方胜与多数方胜混合博弈(MMMG)且基本值者与投机者根据自身的信息量大小能自动转化角色的交易者，当这一类型的交易者存在时，市场整体超额收益较小，但有时有大的爆发、收益时间图呈现了波动聚集性，市场更有效、更成熟、更活跃、更符合真实市场情况。 在以上模型的基础上，我们进一步考虑实际市场中存在生产者、基本值者与投机者自动转化的MMMG两类交易者的GCMG模型，发现这类模型能较大范围内呈现市场波动性。 金融市场是一个开放的巨正则系统，交易者是具有智能的，当获利较低时，可能采取不交易而进行观望的态度，因此，市场中交易者的数目是变化的。因此，我们进而考虑了市场上存在生产者、观望者、基本值者与投机者自动转化MMMG三类交易者的GCMG模型，发现此类模型能较好的显示真实市场的典型特征。收益绝对值长程相关，呈幂律分布，幂指数值与市场经验值能达到完全一致。活动投机者的数目随着生产者数目变化。并研究了波动随α的变化、不同n值时H随α变化、n与α变化时收益相关的变化之间的关系；发现对交易者采取交易行为设置的标准越高，收益总体值越大：交易标准更高时，收益绝对值的自相关相对更高，因此市场特征更显著。这些都符合金融市场的实际情况。 另外，在系统中存在基本值者与投机者自动转化的MMMG的交易者基础上，让这样的交易者以不同时间标度交易，发现这样的行为减少了系统波动。 简而言之，跟风效应与基本值效应，不同类型的交易者，不同策略的混合、不同时间标度交易等多种智能交易，是金融市场特异性产生的起源。 总之，本文开展了金融市场特性的实证研究，基于Ising模型与MG建立了成功描述金融市场的模型，探索了金融市场复杂现象及其本质起源，为今后这一方向的研究提供了可借鉴之处。