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1、《预测》2001年第2期Vol.20,No.2遗传算法在股票投资技术分析中的应用冯平,宣慧玉(西安交通大学管理学院,陕西西安710049)摘要:本文首先分析了股票投资技术分析的特点,然后阐述了遗传算法及基于遗传算法的分类器系统的基本理论。最后,详细讨论了遗传算法及分类器系统在两种最常用的股票投资技术分析方法(指标分析和图形分析)的计算机化中的运用问题。关键词:投资技术分析;遗传算法;分类器系统;中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:100325192(2001)0220038204TheApplicationofGeneticAlgorithmsinCompu
2、terizationofStockInvestmentAnalysisTechnolo-gyFENGPing,XUANHui-yu(Xi'anJiaotongUniversitySchoolofManagement,Xian710049China)Abstract:Thispaperanalyzesthecharacteristicofstockinvestmentanalysistechnologyatfirst,thenthebasictheoriesofgeneticalgorithms(GAs)andclassifiersystemwhichbasesonGAsp
3、utforth.Finally,themethodsforapplyingGAsandclassifiersystemincomputerizationoftwostockinvestmentanalysistechnologies(indicatoranalysisandchartanalysis)whichareinmostcommonusearegiven.Keywords:investmentanalysistechnology;geneticalgorithms;classifiersystem1引言2遗传算法技术分析是国际投资界最早形成系统化、理论2.1标准遗
4、传算法化的投资分析流派之一。经过百年来的发展,已经形遗传算法(GeneticAlgorithms——GAs)是美成了许多的学派门类。按照分析原则划分,可以分为国Michigan大学的Holland教授于1975年正式提[2]三大类:即主观型、混合型和客观型。主观型(常见的出来的一种随机化搜索优化算法。它主要通过模有道氏理论、图形分析等)主要根据主观的界定方法拟生物进化中的遗传选择和自然淘汰过程,而得到来定义目标分析模式;客观型(例如计算机技术指标最优的一个或数个后代。遗传算法在金融投资领域[3]分析)对目标分析模式的定义则一般要建立100%的应用始于90年代。除遗传算法外
5、,基于遗传算客观的定义标准;混合型(以波浪理论为代表)界于法的机器学习系统——分类器系统在股票投资领域[1]前两者之间。也得到了应用。从技术分析的计算机化方面来考虑,主观型的和传统的优化方法相比,遗传算法采用了许多技术分析过程渗入了太多的主观因素而最难计算机独特的方法和技术,使得遗传算法在股票投资技术化。而在客观型的技术分析过程中,目标分析模式的分析的计算机化上具有几个优势:数字化则使得计算机非常容易对整个分析过程进行首先,在技术分析,尤其是主观型技术分析中,模拟和监控,而不需要投资者的过多参与,计算机化图形是最基本的工具和处理对象之一。对图形具有极为方便。本文就将对把股
6、票投资技术分析计算机很强的处理能力是技术分析计算机化技术的基本要化以及遗传算法在其中的应用问题做一个初步的探求。许多优化方法恰恰不具备这种能力或能力不足。讨。遗传算法的处理对象并非需要优化的参数本身,而收稿日期;2000206229·38·是对参数集进行了编码的个体。通过对一些不便于机地结合在一起,引导系统有效地产生和运用规则,计算机直接处理的图形、关系等进行编码转化成数从而使系统在复杂环境中更好更快地学习。分类器值,遗传算法就能方便地对他们进行操作和优化了。系统主要由3个部分组成:规则与消息(ruleand其次,对于理性投资者,股票投资决策是他们根message)系统、
7、信任分配(apportionmentofcredit)据个人的投资理念对多个方案的风险与收益进行权系统和规则发现系统。分类器系统的流程如图2。规衡的结果。股票投资决策从来不存在大家都认同的则与消息系统直接与环境进行交互,为最低层的执最优方案。遗传算法同时处理优化群体中的多个个行系统,负责激活与消息相匹配的规则。信任分配系体,并得到多个合乎要求的解。因此,和得到单一最统评价规则(分类器)的有效性,亦即信用分配。实现优解的优化方法相比,能发现多个优秀备选方案的信任分配的方法中,以Holland提出的桶队算法最遗传算法无疑更能符合投
