少数者博弈金融市场模型：异质 Agent 如何把「逆向交易」自组织成有效市场
少数者博弈（Minority Game, Challet & Zhang 1997）是复杂金融里最干净的「涌现」模型之一：N 个有限理性、自适应策略的 Agent，每轮同时押注 0/1，押中「少数人那一侧」的获胜。没有中央调度，却能从混乱里长出秩序。本文用纯 numpy 从零实现 MG，跑出可复现的协调相变：记忆长度 m 越短（m=2），Agent 几乎像乱选（到场人数发散、偏置、协调效率仅 4.2%）；m 越长（m=10），Agent 越能把到场人数协调到容量 L=N/2 附近（协调效率 49.2%、有效却不锁死）。它对应金融市场里「逆向 / 少数者 / 流动性提供」型交易者的自组织——所有人都挤向同一侧时，恰恰是反方向那侧最肥。同时诚实拆穿「tie 策略退化 / 最优记忆 m*≈log₂N 的相变 / 大 N 极限 / 与现实市场的边界」四类真实陷阱（中阶）。