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1、基于浮点数编码的遗传算法来实现股票趋势的预测程强1+,张永昌2+,李冰季+31(华中师范大学计算机科学与技术系,武汉430079)2(华中师范大学计算机科学与技术系,武汉430079)3(华中师范大学计算机科学与技术系,武汉430079)TechnicalIndicatorsOptimizationinStockTrendFollowingUsingFloat-encodingGeneticAlgorithm*Chengqiang1,ZhangYongchang2,LiBinji31(DepartmentofComput
2、erScienceandTechnology,CentrechinanormalUniversity,Wuhan430079,China)2(DepartmentofComputerScienceandTechnology,CentrechinanormalUniversity,Wuhan430079,China)3(DepartmentofComputerScienceandTechnology,CentrechinanormalUniversity,Wuhan430079,China)Abstract:Stocktr
3、endfollowingplaysanimportantroleinalgorithmictrading.Inthispaper,weestablishamodelemployingFloat-encodingGeneticAlgorithm(FGA)todeterminewhentobuyandsellcalledfollowingtheamountofanuptrendanddowntrendrespectively.Inourmodel,wefirstlysmooththeclosingpricebyExponen
4、tialMovingAverage(EMA)andpartitionthesampledataintotwopartsrespectivelyfortrainingandtesting.Theninthetrainingsection,thevaluesareoptimizedwiththeobjectiveofgaininghighestprofitsbyFGAwithinthegivenscopesbasedontheriskythatuserscantake.Finallyweexaminetheperforman
5、ceofthemodelbytradingonthetestingdata.TheexperimentconductedonHangSangIndex(HSI),HongKongshowsthatthemodelisverypromising.Keywords:Stocktrendfollowing,,Float-encodingGeneticAlgorithm,ExponentialMovingAverage摘要:股票趋势预测在遗传算法交易中起到了重要作用，在这篇文章里，我们建立一个根据相对的上升量和下降量来决定什么时
6、候买和什么时候卖的所谓P&Q点的基于遗传算法的模型。在我们的模型里，我们首先利用指数平均来平滑我们的股票数值而且我们把样本数据化为两部分，一部分用来训练模型，另一部分用来测试模型。在训练阶段，这个P和Q值根据我们获得的股票收益的最大值而用遗传算法来优化的，当然这也与我们设计的能够承受的最大风险率相关。最后我们利用测试数据来交易，通过这我们可以检验这个模型的表现怎么样。这个实验是基于恒生指数的，通过实验，反应这个模型非常有前途。Keywords：股票趋势预测，p&q，遗传算法的浮点数编码，指数平均平滑1引言股票趋势的跟踪和
7、趋势的预测变比而言是一种不同的交易技巧。它根据市场的趋势和基于已经规定的原则做交易。这个原则就是什么时候买和什么时候这个核心问题。因此在这篇论文里我们建议一个P和Q的技术指标来指明上升的或者下降的量，这个量用来激发买或者卖的信号，这个信号是由基于浮点数的遗传算法决定的。一旦用户根据他们所能承受的风险而给定P和Q值，我们就会根据p和Q的范围以及过去十年使这个收益达到最大值的原则来精确计算出P和Q的值。然后用户就可以根据这两个值来做交易。不仅如此，这两个值会根据最新的股票数据来定期更新。这篇文章提供遗传算法来优化P和Q的值。
8、遗传算法的能力是基于自然和人类基因的机制。它能根据以前的解决方案来改进未来的解决方案的变现。遗传算法的第一个优势是它针对搜索空间利用随机操作来代替确定的准则。例外它的一个优势是并行搜索更多的优化解。传统的基于二进制表示的遗传算法面对多维或者大取值范围的数据有很多缺点。举一个例子，在我们的模型中，如果用户提供P和Q值范
