假设你真的动手了。开了一个空项目，起名叫 stock-sim，然后盯着空白屏幕，第一个问题就来了：第一行代码该写什么？
大多数人的直觉是：先写一条股价。让它动起来——涨涨跌跌，像真的行情软件那样。于是写下某个随机数发生器：上一刻的价格加上一个随机扰动，得到这一刻的价格。跑起来，屏幕上一条曲线扭来扭去，乍一看，还真有点像股票。
但这个开局已经错了。错在哪，这本书要用十二章来回答。而答案可以先用一句话说完：
真实市场里，价格从来不是一个「被生成的数」，而是一群人互相出价、互相成交之后剩下的痕迹。你用随机数直接画价格，等于跳过了整个故事，只描了故事的影子。
影子和踩出影子的人
拿一个类比。你要做一个足球游戏的模拟器。有两种做法：
- 做法 A：直接生成「比分」。写一个函数，按真实比赛的比分分布随机吐出 2:1、0:3，再配上时间轴。屏幕上比分牌会动，球迷看着也像那么回事。
- 做法 B：模拟球员、球、草地和规则。比分不是被「生成」的，是 22 个球员踢完 90 分钟之后剩下来的。
做法 A 的问题不是「不像」，而是它没法交互。玩家说「我要买入一万股」——这相当于玩家说「我要铲球」——可你的系统里根本没有球，只有比分牌。玩家的一切动作都没有受力对象，你只能假装他做了点什么，然后继续放你的随机曲线。
股市一模一样。价格就是比分牌。真正在被踢的那个球，是订单——一句大白话：某个人喊出来的「我愿以多少钱买/卖多少股」。价格是无数句这样的喊话撞在一起的结果。所以搭一个股市模拟器，你模拟的第一公民不是价格，而是人，和人喊出来的订单。
「可信」和「准确」是两回事
开工之前还有一个更要命的目标问题，必须在白板上写清楚：你要的是一台「准确」的模拟器，还是一台「可信」的模拟器？
「准确」的意思是：模拟出来的价格走势和真实市场统计特征一致——波动率像、肥尾像、聚集性像。这是金融学界干的事，他们叫随机过程建模，用大白话说就是「给随机数发生器调参数，调到吐出来的曲线和真行情长得很像」。这条路很成熟，但对做游戏基本没用，理由和上面比分牌的例子一样：统计上再像，玩家也没法「进去玩」。
「准确」追求的是曲线像。「可信」追求的是：玩家在里面的每个动作都有真实的对手、真实的后果、真实的反馈。前者是数学家的事，后者才是游戏设计师的事。
「可信」的意思完全不同：玩家挂出一个买单，得真的有另一个（可能是 NPC 的）卖单在对面等着；玩家砸出十万股市价单，价格得真的被他砸下去一块；玩家满仓杠杆，暴跌时得真的收到爆仓通知。可信的模拟器不要求曲线像历史，它要求因果链像现实——每一个结果都能往回追到某个人的某个动作。
这个区分决定了后面每一章的取舍。全书会反复回到它：遇到设计分歧，就问「这个选择是让数字更像真的，还是让玩家的体验更像真的」——我们永远选后者。
整台机器的轮廓
把「模拟人」这个目标拆开，一台市场模拟器其实只有三层：
- 撮合层（第二、三章）：一台铁面无私的机器，收订单、配对、吐出成交和价格。它没有任何智能，像物理引擎。
- 世界层（第四、九章）：基本面、新闻、信息流——给市场一个「值得吵起来」的理由。
- 人群层（第五到八章）：一群性格各异的 NPC 交易者，带着各自的信念、偏见和错误，对着世界层的信息做出反应，往撮合层里扔订单。
价格，是这三层跑起来之后自己长出来的东西——所以它甚至不在这张清单上。这就是标题里那个问题的答案：你模拟的从来不是股价，是人；股价是人模拟好之后，附赠的礼物。
剩下的事，是从最硬的那层开始：撮合引擎。下一章我们就造这颗心脏。