指令驱动市场是目前大多数证券交易所采取的交易机制。研究表明,相比传统的做市商制度,指令驱动市场具有更好的价格发现功能和资源配置效率。为了探索限价指令簿的各种性质及金融市场中各种典型化事实的成因,本文采用计算实验金融方法在Matlab2009的环境中模拟了一个人工股票市场进行研究。模型中投资者的需求通过委托订单的方式提交,在指令驱动市场的交易机制下进行匹配。本文模型是建立在投资者异质的前提下。随着金融研究的不断深入,传统的“理性人”假设表现出了很大的局限。行为金融学理论指出,投资者并不是完全理性和利益最大化的,在决策和行为上存在个体差异。在指令驱动市场中,投资者由于个人背景、价值观的不同,在先验信念上存在差距。同时,由于信息在扩散过程中并非均匀,投资者认知偏差的程度不同,带来后验信念的差异。这些因素都造成了投资者的异质性,也必然会影响指令驱动市场的表现,例如出现过度反应等典型化事实。构建基于投资者异质的仿真模型并进行深入研究也因此显得合理且必要。在基于投资者异质的仿真模型中,本文研究表明在不存在交易者相互影响和学习过程的条件下,过度波动、波动率聚集和尖峰厚尾等金融市场典型化事实依然存在。相比于与其他研究文献,本文中的上述现象是在较少的参数下实现的。之后,我们在原始模型中引入了投资策略不同的价值投资者和趋势投资者,赋予他们不同的行为决策函数。仿真结果出现了惯性反转等现象,并且两种类型投资者的比例会对实验结果带来显著影响。