股票市场预测的遗传算法适应度函数
我已经在股市预测方面工作了几个月，但找不到任何相关的信息。我用谷歌搜索了一下，找到了一些研究论文，但不幸的是，它们只提到了遗传算法的工作原理。我已经知道了。
我需要设计一个适应度函数来预测股票市场我已经从股票市场得到了真实的数据。
Open High Low Close Volume
253.8 255.8 253.8 255.8 809300
250.8 250.8 243.05 247.8 2041000
248.1 254.9 248.19 254 4550500
254 261.39 252.35 259.54 9926000
259.54 260.60 253.5 253.94 5425700
253.94 257.25 248.05 256.10 7504500
256.1 258.35 248.30 251 10933400
251 253.64 249.25 250.44 5478500
250.44 252.89 248.60 252.25 6316600
252.25 254.85 252 254.05 6332500
254.05 255.35 252 252.25 6961600
253.5 259.5 253.5 259.25 10216200
259.25 260.20 257.10 257.89 6071400
有没有人能帮我找一个相关的健身函数
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2013-03-16 06:17:07
你的适应度函数将是你的预测与实际的接近程度。所以你已经有了预测tomarrow价格的代理群体。例如，12683号代理人通过他的模型预测明天鸡蛋的价格将上涨0.5%。你取他们的预测(+0.5%)，从实际价格中减去它们，然后取绝对值。零分是最好的。
您可以使用历史数据来提供学习集。
而你将落后于已经做到这一点的定量开发人员十年，落后于那些利用这些系统赚钱的定量开发人员几年。欢迎来到股票市场。
https://stackoverflow.com/questions/15401765
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