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基于模糊SVM与周期分析的股票预测方法通过选取曲率变化大、形式简单的幂函数作为候选隶属度函数，并采用格子搜索法寻找最优参数，确定出最优模糊隶属度，同时又结合寻找股票波动的工具：市场周期分析法．仿真实验表明：在利用模糊SVM训练时间序列数据集时，该方法比目前常用的选择模糊隶属度、以及单独用最优模糊隶属度方法的效果都好．