Penjualan saham menjadi perhatian yang sangat penting di kalangan pemilik saham atau investor saham. Permasalahan yang sering dijumpai oleh para investor adalah optimal selling rules. Dengan adanya pendekatan metode analitik dibantu dengan metode algoritma genetika, permasalahan optimal selling rules dapat dianalisa dan hasil dari perhitungan dapat menjadi analisa keputusan para investor. Tujuan secara umum dari tugas akhir ini adalah dapat menentukan optimal selling rules dengan algoritma genetika. Dasar-dasar pengerjaan optimal selling rules meliputi metode gerak Brown geometrik yang digabungkan dengan metode rantai markov. Dalam membuat optimal selling rules, parameter untuk menghitung target price dan stop loss limit dapat diperoleh dengan membuat intervalnya terlebih dahulu. Parameter-parameter tersebut digunakan untuk memaksimalkan fungsi reward sebagai fungsi objektif. Pada algoritma genetika, parameter-parameter yang dipilih untuk memaksimalkan fungsi reward adalah z1 dan z2 dengan interval yang sudah dibuat sebelumnya. z1 untuk menghitung stop loss limit dan z2 untuk menghitung target price. Dalam tugas akhir ini dihitung juga perkiraan waktu menahan saham untuk dijual (expected holding time) serta probabilitas keuntungan dan probabilitas kerugiannya untuk rencana investasi modal di masa depan. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa ketika discount factor ditetapkan dan dirubah nilainya, target price tidak bergantung pada discount factor dikarenakan pada saat proses algoritma genetika sudah mencapai titik optimalnya sedangkan stop loss limit tetap bergantung pada discount factor. Untuk expected holding time dengan probabilitas keuntungan dan kerugian juga akan mengalami kebergantungan pada discount factor.