该文首先分析了中国股票市场,从而引入投资分析的概念,并针对股票投资分析的特点,将遗传算法引入这一领域;然后对遗传算法的理论、发展及应用进行了讨论,并以此为基础研究了遗传算法的收敛性、计算效率及与人工智能主要技术杂合问题;最后针对中国股票市场的特点,选用基于遗传的机器学习方法中的分类器系统,对股票买卖规则进行发现,并以上海股票市场为实例,进行了实证研究,得到规则发现方案可行的结论.分类器系统是基于遗传的机器学习系统中最成功和典型的应用.它是将基于信任分配的学习机制和基于遗传的规则发现机制有机结合在一起的学习系统.分类器系统采用并行规则触发机制,规则选择由竞争机制解决,这使它优于基于遗传的专家系统.分类器系统进行规则发展依据技术分析,采用了多个技术分析指标.这是由于中国股票市场还不能完全反映宏观经济趋势,所以基本分析可行性较差;而且技术指标易于收集且可靠性较高,实证结果分析可知,中国股票市场能找到买卖规则,而且利用规则进行买卖的效果明显优于普通买卖方法.但由于中国股票市场还处于发展初期,市场的效率较低,买卖规则的效率不是很高,这也是中国股市有效性不成立的证明.