【摘 要】
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股市是充满不确定性的资本市场，而股市研究始终是金融领域最前沿的课题。神经网络近年来快速发展的一种智能技术，其非线性系统拟合能力比较显著。神经网络和股价预测的深度融合则是股市研究的全新方向，但是目前的研究水平整体较低，尚未提出比较合理的变量选择准则。 遗传算法是进化理论在智能技术领域的应用，借助适用度函数，提升优质变量的遗传概率，通过逐代的“适者生存”和“算法选择”，将满足要求的变量保留和延续。通
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股市是充满不确定性的资本市场，而股市研究始终是金融领域最前沿的课题。神经网络近年来快速发展的一种智能技术，其非线性系统拟合能力比较显著。神经网络和股价预测的深度融合则是股市研究的全新方向，但是目前的研究水平整体较低，尚未提出比较合理的变量选择准则。
遗传算法是进化理论在智能技术领域的应用，借助适用度函数，提升优质变量的遗传概率，通过逐代的“适者生存”和“算法选择”，将满足要求的变量保留和延续。通过这种方法，可以选择符合预期的变量，如果将其应用于股市研究，则可以全面优化股价影响变量，为股价预测的神经网络输入层变量选择提供有效的思路。通过调查发现，现有的适用度函数主要将预测误差作为考虑因素，预测误差和个体适用度具有显著的负相关性。但是，如果预测误差比较接近，则需要将变量较少的个体纳入优选范围。遗传算法和神经网络组合模型不但将预测误差纳入考虑范围，而且兼顾了变量个数的影响。实践表明，通过适用度函数选择而存续的个体，不但可以提升预测结果的准确性，还有利于变量个数的降低。
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