论文研究基于遗传算法的股票市场选择模型.pdf

为提高投资者在股票市场的收益，解决在证券投资中股票选择这一重要问题，提出一种基于遗传算法的股票选择模型。算法以上市公司的财务指标为样本特征，为克服K-means算法的不稳定性，采用基于遗传算法的K-means算法对同一板块股票进行聚类分析，剔除财务指标较差的一类中的股票。对筛选条件编码，为解决传统遗传算法处理复杂问题时存在的过早收敛现象，提出改进的遗传算子，利用改进的遗传算法寻找使股票市场投资收益最大化的选股模型参数。实验结果表明，该算法在股票选择上具有较好的效果，可供市场投资者借鉴。