基於優化遺傳算法的股票選擇規劃研究
學術研究
作者：張金良
摘 要：最優股票選擇規劃方法在股民規避風險方麵能發揮一定的作用。股市環境比較複雜，傳統的股民規避風險的方法應用在實際的股市中，往往會出現主觀性強、不穩定、風險大的缺點。為了避免上述問題，文章提出了優化遺傳算法的股票選擇規劃的方法。將自適應遺傳算法和貪婪算法很好的結合，獲取最優的投資方向，最大限度地為股民服務。實驗結果表明，利用優化遺傳算法實現最優股票選擇規劃，可在股票發生很大波動時，很好地規避風險，防止股民產生重大損失，最終有效提高了股民的收益。
關鍵詞：優化遺傳算法；股票選擇；最優規劃；規避風險
中圖分類號：TM714 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2015）09-00-03
0 引 言
股票做為風險大、收益高的債券，在現在的社會中，很多人都把自己的一部分收入做為投資投入到股市中。股市的波動時刻影響著股民的切身利益，由於股市存在極強的波動性，使得人們對股市沒有很好的預測。規避風險的可能性很多，大多數股民都是通過自己的經驗和小道消息來選擇股票，這樣帶有一定的盲目性，從而給自己帶來一定的投資風險[1]。
但是隨著人們生活水平的不斷提高，手裏的閑錢也越來越多，人們更願意把手裏的閑錢投入到股市中，但目前卻沒有一種很好的方法來使人們規避股市風險。為了避免上述弊端，提出基於優化遺傳算法[2-4]的股票選擇規劃方法，並對傳統算法和優化遺傳算法進行了比較，驗證優化算法的優點。
1 股票選擇規劃方法原理
在股民選擇股票的最優規避風險規劃過程中，可以將所有的股票做為蜜源成為初始集合，在該集合中，所有元素都能代表股民選擇股票規避風險過程中的解，所有解構成的集合是Xi（1，2，…，n），采用蜜蜂式搜索方式在類似區域內進行相同屬性個體的搜索，重複執行搜索模式，以獲取最優解。根據公式：
Mik=Xik+Sik（Xik-Xjk） （1）
對所有的股票選擇線路進行實時跟蹤監測，並對蜜源更新定位。設置j和k表示隨機選取的下標，且j∈（1，2，…，A），k∈（1，2，…，e）。Sik的取值範圍在[-1，1]之間，且Sik和Xik具有一定的關聯性，若監測係統搜索到股市裏的股票有很好的適應性，漲幅穩定，則Xik的取值範圍越小。
在股民最優的股票選擇中，利用公式：
（2）
可計算具有穩定性的股票占股市總體風險的概率。其中，Ti表示第i個解的穩定值。
利用公式：
Xi=Xmin+rand（0，1）（Xmax-Xmin） （3）
可對單個蜜源進行優化練習，重複循環直至最優解產生為止，該解替換優化之前解所在的相應位置。
為了保證股票選擇路線的多樣性，利用公式（3）對控製端中具有強穩定性的股市中股民對股票的選擇路線進行變異處理，以便找出具有更強穩定性的選擇路線。具體步驟如下：
（1）應用迭代方法，按照一定規律對舊值變量進行不斷的遞推，從而得到新值。設置蜜源的初始迭代次數用Q表示，且Q=0，最大迭代次數用Qmax表示，最大限製次數為L。
（2）在蜜源中隨機選取N個股民的股票選擇線路，並利用公式（1）計算每個股民選擇股票的穩定值，根據每個股民選擇股票的穩定值能夠判斷該解的優越性。