（3）利用公式（2）計算具有強穩定性的股民選擇股票路線占總股民穩定性的概率Pi，根據概率Pi選擇最優蜜源，並記錄較優蜜源股票，對數據B位置進行實時更新。
（4）在仿真模型中，假如B（i）的值大於最大限製次數L的值，在解空間內進一步搜索，並記錄最優解的位置，保留在監測係統中。
（5）Q+1表示在Q基礎上進行一次迭代算法更新，當Q>；Qmax時，記錄最優蜜源代表股民選擇股票路線的最優解。接著進行下一步驟操作。反之，當Q
（6）根據當前股民選擇股票穩定性規劃的最優解，可以很好地規避風險。
2 股民在選擇股票的最優穩定性股票的方法相關理論
利用傳統算法進行股市股民選擇股票的最優方法的規劃，建立的模型需要很多條件、耗時長。為此提出了基於優化遺傳算法的股票選擇規劃方法。
2.1 查找股民選擇最優股票的方法
根據遺傳算法對股民選擇最優股票的規劃進行運算。遺傳算法中交叉率PD和變異率PN決定股民選擇最優解，表達式：
（4）
（5）
在上述表達式中，hmax表示股民在選擇股票穩定性的最大適應度，havg表示股民選擇股票穩定性的平均適應度，h'表示參與交叉運算的兩個股民選擇股票穩定性的較大的適應度，h表示經過變異處理後股民選擇股票穩定性的適應度。設置j1，j2∈[0，1]，j3，j4∈[0，1]，分別表示交叉概率和變異概率的調整參數，在進行交叉運算後保留適應度最強的股票最優解。
提高計算效率，對交叉概率和變異概率進行優化處理，使Pd1>；Pd2>；Pd3，Pn1>；Pn2>；Pn3，且Pd1，Pd2，Pd3，Pn1，Pn2，Pn3∈[0，1]，可以得到如下表達式：
（6）
（7）
由上式可得，隨機選取兩個不同股民的股票選擇路線做為交叉或者變異元素[5，6]，在進行交叉和變異計算時，當兩個股民選擇股票中最大的穩定度值小於當前穩定值的平均穩定度值時，對於穩定值變異或者交叉概率的選擇，在最大和最小穩定度範圍之間進行最優求解。
2.2 股民選取穩定值最優的股票
由於股市環境存在一定的複雜性和風險性，使得自適應遺傳算法[7，8]建立的模型，具有一定的限製。而利用貪婪算法優化股民初始選擇股票的穩定值，就可以幫助股民最大限度地規避風險。假設股民有m個股票選擇，貪婪算法[9]的基本思想是：通過自己獲得的股票上市公司的一些資訊和國家政策導向，隨機選穩定值最優的股票，設為1，然後從餘下（m-1）個股票選擇收益最高的股票進行對比。綜合各種外在條件，如果第（m-1）個股票的穩定值高於第m個股票，則用第（m-1）個股票代替第m條股票，將已經作比較的股票排除，依次進行選擇，生成新的個體。
3 仿真結果分析
為了更好的驗證優化遺傳算法的優越性，可選取一個股民五天時間裏所選股票的真實走勢和優化遺傳算法的預測值的誤差。再利用傳統算法和優化遺傳算法的數據分析，就能夠得到表1和表2。
表1 傳統算法的數據表
時間（天） 股票真實走勢（%） 傳統算法預測走勢（%）
周一 -3.08 2.03