我已经研究股票市场预测几个月了，但一直找不到相关的信息。我在谷歌上搜索了一些研究论文，但遗憾的是，这些论文只提到了遗传算法的工作原理，而这些我已经知道了。

我需要设计一个适应度函数来预测股票市场，我已经从股票市场获取了真实数据

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

谁能帮我找到一个相关的适应度函数？

回答：

你的适应度函数将是你的预测与实际值的接近程度。所以你有一群预测明日价格的代理。比如，代理#12683通过他的模型预测鸡蛋的价格明天会上涨0.5%。你将他们的预测（+0.5%）与实际价格相减，然后取绝对值。零分是完美的预测。

你会使用历史数据作为学习集。

你将落后于那些已经这样做的量化开发者十年，以及那些利用这些系统赚钱的量化开发者几年。欢迎来到股票市场。