【摘 要】
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股票市场在我国产生以来不断地成长，逐步成为证券业乃至整个金融业必不可少的组成部分，并且受到越来越多投资者的关注，因而对股票市场走势的分析和预测都有重大的理论意义和可观
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股票市场在我国产生以来不断地成长，逐步成为证券业乃至整个金融业必不可少的组成部分，并且受到越来越多投资者的关注，因而对股票市场走势的分析和预测都有重大的理论意义和可观的应用价值。技术分析，作为证券分析中的重要组成部分，在国外的研究已经达到了较高的水平，在信息技术发展的同时，新的理论和技术分析手段不断地被注入到技术分析中，随着中国证券市场逐渐走向理性，业内外人士对于新技术手段分析在中国股票市场的迫切需求，成为本课题发展的源动力。本文首先介绍了中国股市的发展概况，以及现有的基于灰色系统理论和神经网络的方法对于股票的预测。然后系统地分析了灰色系统理论、关联分析方法以及神经网络理论的原理、功能。在此基础之上，本文探讨了将灰色拓扑预测方法应用于股票预测的可能性，创新性地提出了改进的灰色拓扑预测方法辨识股票市场的发展趋势，实现了个股预测的有效运用，并将其扩展到了大盘，证明了该模型的可行性及扩展性；同时本文还探讨了基于关联分析的神经网络预测模型，提出了新的输入变量选择方法，并通过实证研究说明了该模型的有效性。作者将建模规律、心得做了总结，希望可以对以后的股票预测模型研究有所帮助。文章最后给出了展望。
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