针对支持向量机（SVM）、长短期记忆（LSTM）网络等智能算法在股市波动预测过程中股票评价特征选择困难及时序关系维度特征缺失的问题，为能够准确预测股票波动、有效防范金融市场风险，提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和图神经网络（GNN）的股市波动预测方法——IGA-GNN。首先，利用相邻交易日间的时序关系构建股市交易指标图数据；其次，通过评价指标特性优化交叉、变异概率来改进遗传算法（GA），从而实现节点特征选择；然后，建立图数据的边与节点特征的权重矩阵；最后，运用GNN进行图数据节点的聚合与分类，实现了股市波动预测。在实验阶段，所研究的股票总评价指标数为130个，其中IGA在GNN方法下提取的有效评价指标87个，使指标数量降低了33.08%。应用所提IGA在智能算法中进行特征提取，得到的算法与未进行特征提取的智能算法相比，预测准确率整体提升了7.38个百分点；而与应用传统GA进行智能算法的特征提取相比，应用所提IGA进行智能算法的特征提取的总训练时间缩短了17.97%。其中，IGA-GNN方法的预测准确率最高，相较未进行特征提取的GNN方法的预测准确率整体提高了19.62个百分点；而该方法与用传统GA进行特征提取的GNN方法相比，训练时间平均缩短了15.97%。实验结果表明，所提方法可对股票特征进行有效提取，预测效果较好。
