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基于遗传算法的股票市场选择模型  
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【英文篇名】 Stock market selection model based on genetic algorithm
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【作者】 戎容; 吴萍;
【英文作者】 RONG Rong; WU Ping; School of Computer Science and Software Engineering; East China Normal University;
【作者单位】 华东师范大学计算机科学与软件工程学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 18期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 股票选择; 遗传算法; 聚类分析; 投资决策; 组合优化;
【英文关键词】 stock selection; genetic algorithm; cluster analysis; investment decision; combinatorial optimization;
【摘要】 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。
【英文摘要】 In order to increase the income of investors in the stock market and solve the important issue about stock selection in the securities investment, a stock selection model based on genetic algorithm is proposed. This method uses financial indicators of listed companies as characteristics of samples. Firstly, in order to overcome the instability of K-means algorithm,it doses the cluster analysis on stocks in the same field using the K-means algorithm based on genetic algorithm. Then stocks in the poor class s...
【更新日期】 2016-10-09
【分类号】 F832.51;TP18
【正文快照】 1引言提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简方法和神经当今社会人们的理财投资意识日益增强,且越来越网络相结合的模型来预测股价。文献[5]提出基于离群多的投资者将眼光投向了股票市场。虽然股票可以给投特征模式的支持向量机模型来预测股价波动。这些研资者带来可观的收益,?

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