43、基于遗传算法支持向量机的股市趋势挖掘与电子钱包资金问责性分析

基于遗传算法支持向量机的股市趋势挖掘与电子钱包资金问责性分析

在金融市场和电子商务领域，准确预测股市趋势以及确保电子交易的资金问责性至关重要。本文将探讨基于遗传算法的支持向量机（GA - SVM）在股市趋势挖掘中的应用，以及利用模型检查技术对电子钱包通用规范（CEPS）中资金问责性的分析。

基于GA - SVM的股市趋势挖掘

遗传算法操作

在遗传算法中，染色体通过交叉技术创建。采用单点交叉技术，随机选择染色体内的交叉点，然后交换两个父染色体在该点的部分，产生两个新的后代。之后，每个基因有0.005的概率发生变异，即随机将基因从“0”变为“1”或反之。变异可防止遗传算法在搜索空间的小区域内过快收敛。最后判断是否达到最终一代，若是则选择优化子集；若否则重复评估和繁殖步骤，直到达到特定代数、定义的适应度或种群的收敛标准。理想情况下，最后一代的所有染色体具有相同的基因，代表最优解。

GA - SVM模型

支持向量机（SVM）通常无法减少输入信息，当输入空间维度较大时，求解SVM问题会耗时过长。因此，需要对输入特征向量进行预处理。本研究使用遗传算法对输入特征向量进行预处理，然后将处理后的特征向量发送到SVM模型进行学习和训练，形成了基于GA - SVM的新型预测方法。

GA - SVM数据挖掘模型包括三个阶段：
1. 数据准备 ：针对特定问题，根据因子分析收集和准备输入数据（初始数据集）。
2. 输入变量选择 ：使用上述遗传算法方法选择典型特征变量，得到缩减后的数据集。
3. SVM学习和挖掘