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基于时间序列分析的股票市场行情预测研究股票市场一直是一个充满变化和波动的市场。
在这个市场里，每个人都想知道未来的股票价格会是多少。
有很多的因素会影响股票市场，比如公司基本面、股票市场波动等等。
那么，作为股票市场参与者，我们有什么办法可以判断股票市场行情的走势呢？时间序列分析作为一种经济统计学的方法，被广泛应用于预测股票市场的走势。
本文将从什么是时间序列分析开始介绍，详细探讨如何基于时间序列分析方法进行股票市场行情预测研究。
一、什么是时间序列分析时间序列分析（Time Series Analysis）是一种通过对时间序列数据进行建模，揭示数据内在规律和趋势以及预测未来发展趋势的方法。
简单地说，时间序列分析就是利用历史数据中的规律和趋势，来预测未来的走势。
时间序列分析是一项技术含量高、应用广泛的研究领域。
时间序列分析主要采用数学和统计学的方法，包括时间序列的平稳性检验、时间序列的白噪声检验、时间序列模型的识别与估计等方法。
当然，时间序列分析还涉及到一些数据处理技术和模型验证技术等。
二、时间序列分析在股票市场行情预测中的应用时间序列分析在股票市场的应用主要在于建立股票价格和时间的关系，然后根据历史价格数据的规律和趋势，来预测未来股票价格的走势。
时间序列分析方法能够很好地模拟出股票市场的价格走势，因此在股票市场行情预测中有着广泛的应用。
在时间序列分析中，常用的模型包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及自回归移动平均模型（ARMA）。
这些模型都是基于时间序列数据建立的，其形式和特征也不一样。
从AR模型、MA模型到ARMA模型，每个模型都有着不同的应用范围和适用性。
三、时间序列分析在实际操作中的应用基于时间序列分析的股票市场行情预测方法，涉及到很多的计算和操作过程。
首先需要准备相关的股票市场数据集，这些数据包括股票价格、成交量、资金流向、财务指标等数据。
然后需要对这些数据进行预处理和清洗，去除异常值并进行数据归一化处理。
基于时间序列分析的股票价格预测模型研究股票市场是一个充满风险和不确定性的地方。
投资者经常试图预测股票价格的走势，以便能够做出更明智的投资决策。
基于时间序列分析的股票价格预测模型正是为了满足这一需求而被研究和开发的。
时间序列分析是一种基于一系列观测值的统计数据分析方法。
它主要用于分析和预测时间上的模式和趋势。
对于股票价格预测来说，可以将时间作为横轴，将股票价格作为纵轴，将股票价格的历史数据转化为时间序列。
然后，基于这些时间序列数据，可以建立不同的模型来预测股票价格未来的走势。
在进行股票价格预测模型研究时，常用的方法包括移动平均法、指数平滑法、自回归移动平均模型(ARMA)、自回归整合移动平均模型(ARIMA)等。
这些模型的核心思想都是通过历史价格数据的分析，以及不同的数学和统计技术，来预测未来的价格趋势。
移动平均法是一种简单的时间序列分析方法。
它基于一个窗口大小，计算窗口内所有价格的平均值，并将这个平均值作为未来价格的预测。
移动平均法的优点是简单易懂，容易实现。
然而，它对于价格波动比较大的股票来说可能会有一定的滞后性。
指数平滑法是一种以指数权重来计算平均值的方法。
它给予较新数据更大的权重，较旧数据的权重逐渐减小。
通过不断调整权重，指数平滑法可以更好地适应价格的变化。
然而，由于该方法依赖于历史价格数据，对于极端事件的处理可能会出现问题。
自回归移动平均模型(ARMA)是一种常用的时间序列预测模型。
它结合了自回归(AR)和移动平均(MA)两种方法。
AR模型通过利用过去价格的权重来预测未来价格。
而MA模型通过利用过去预测误差的权重来预测未来价格。
ARMA模型可以有效地捕捉价格的趋势和周期性。
自回归整合移动平均模型(ARIMA)是ARMA模型的扩展。
它还包括一个整合过程，用于消除非平稳时间序列的趋势。
ARIMA模型通常用于对非平稳时间序列的预测。
它通过差分运算，将原始时间序列转化为平稳的时间序列，然后再应用ARMA模型进行预测。
基于ARIMA模型的股票价格预测分析1. ARIMA模型简介ARIMA模型是时间序列分析中一种非常常用的模型，其全称是Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归、差分、移动平均模型。
ARIMA模型可以用于对时间序列的预测和分析，其基本假设是时间序列数据存在一定的趋势、季节性等特征，可以通过对这些特征进行建模来预测未来数据趋势。
ARIMA模型的核心是通过对时间序列数据的自相关系数和偏自相关系数进行分析，来建立适当的模型。
其中，自相关系数代表时间序列数据自身的相关性，而偏自相关系数则代表其对应的拖尾效应。
2. ARIMA模型在股票价格预测中的应用股票价格作为金融交易市场中的重要指标，其受到市场消息、宏观经济环境、公司业绩等多种因素的影响。
因此，利用ARIMA 模型对其进行建模，可以更好地预测未来股票价格的趋势和波动情况。
一般而言，股票价格的时间序列数据呈现出一定的趋势性和季节性。
利用经验法则对其进行建模的话，需要进行常数项调整，季节性调整等一系列复杂的操作。
而使用ARIMA模型，则可以更加方便地对这些因素进行建模。
在具体应用中，首先需要进行时间序列数据的预处理，包括去除非平稳因素、平稳检验、差分等。
然后，对处理后的数据进行自相关系数、偏自相关系数的分析，找出最适合的ARIMA模型。
最后，使用该模型进行预测，并进行误差检验。
3. 基于ARIMA模型的股票价格预测案例以某公司股票价格的预测为例，分析其未来60个交易日的股价波动情况。
首先，进行数据预处理。
使用包含该公司股票价格的时间序列数据，进行ADF检验和差分操作，得到平稳后的时间序列数据。
然后，使用ADF检验的结果，确定差分阶数，得到ARIMA(0,1,2)模型。
通过对该模型的自相关系数、偏自相关系数分析，得到ARIMA(0,1,2)模型。
最后，使用该模型进行未来60个交易日的股价预测，并进行误差检验。
基于时间序列分析的股票价格预测研究股票市场一直以来都是投资者密切关注的焦点，而对股票价格的准确预测能力更是投资者所追求的目标之一。
为了提高股票价格的预测准确性，许多研究学者采用了时间序列分析方法，并取得了一定的研究成果。
时间序列分析是一种研究时间相关性的统计方法，它是根据一系列按时间先后排列的观测值来揭示时间和变量之间的内在关系。
在股票价格预测方面，时间序列分析可以通过对历史股票价格数据的分析，找出相关的时间模式和趋势，进而进行未来股票价格的预测。
在进行时间序列分析之前，首先需要对股票价格数据进行收集和整理。
一般来说，可以通过金融数据提供商、证券交易所的官方网站或者股票交易平台来获取历史股票价格数据。
然后，将这些数据进行整理和清洗，确保数据的准确和完整性。
接下来，可以使用一些常用的时间序列分析方法来进行股票价格的预测。
其中，最常用的方法之一是平滑方法，它通过对历史股票价格数据进行去噪和平滑处理，得到一个平滑后的时间序列，进而进行未来股票价格的预测。
平滑方法中，移动平均法和指数平滑法是最常用的两种方法，它们都能够较好地捕捉到时间序列的趋势和季节性变化。
除了平滑方法，还可以使用自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等方法来进行股票价格的预测。
ARMA模型是一种基于时间序列数据的统计模型，它结合了自回归和移动平均两种模型，能够很好地捕捉到时间序列数据的相关性。
而ARIMA模型则是在ARMA模型的基础上加入了积分过程，用于处理非平稳时间序列数据。
除了上述的方法，还可以使用更高级的模型如神经网络、支持向量机和隐马尔可夫模型等来进行股票价格的预测。
这些模型能够更好地处理大量非线性和非平稳的股票价格数据，从而提高预测的准确性。
然而，股票价格的预测并不是一个简单的任务。
由于股票市场的复杂性和不确定性，预测准确性往往受到各种因素的影响。
在进行股票价格预测时，需要注意以下几个方面：首先，需要考虑到市场的风险和不确定性。
基于时间序列模型的股票价格预测方法第一部分：引言在目前股票交易市场上，预测股票价格是投资人最关心的事情之一。
因此，对股票价格进行可靠的预测是非常重要的。
时间序列模型是预测股票价格最常用的方法之一。
时间序列模型可以通过对历史数据的分析来预测未来价格走势。
本文将重点介绍时间序列模型并探讨其在股票价格预测中的应用。
第二部分：时间序列模型的基本概念时间序列是一组随时间变化而变化的数据。
时间序列模型基于时间序列数据对未来趋势进行预测。
时间序列模型将数据分解成趋势、季节和残差三个成分，每个成分都有特定的模型。
时间序列模型的基本假设是历史价格数据可以预测未来价格走势。
时间序列模型需要考虑时间序列数据的平稳性和自相关性。
平稳数据表示数据在时间上没有任何趋势，自相关数据表示数据中存在依赖关系。
时间序列模型应用于股票价格预测中时需要对股票价格时间序列数据进行分析。
第三部分：时间序列模型的应用时间序列模型可以应用于股票价格的预测。
时间序列模型需要将股票价格时间序列数据分解成趋势、季节和残差三个成分。
趋势模型可以通过对历史数据的趋势分析来预测未来的趋势。
季节模型可以通过对历史数据的季节性分析来预测未来季节性的变化。
残差模型可以通过对历史数据的残差分析来预测未来的偏差。
AR模型和MA模型是常用的时间序列模型。
AR模型是自回归模型，该模型假设当前值与前一时刻的值相关。
AR模型的方程为：Y(t) = μ + ϕ1 * Y(t-1) + ϕ2 * Y(t-2) + ... + ϕp * Y(t-p) + ε(t)其中，Y(t)表示t时刻的价格，μ表示均值，ϕ1到ϕp表示自回归系数，ε(t)表示误差项。
MA模型是滑动平均模型，该模型假设当前值与随机误差相关。
MA模型的方程为：Y(t) = μ + ε(t) + θ1 * ε(t-1) + θ2 * ε(t-2) + ... + θq * ε(t-q)其中，Y(t)表示t时刻的价格，μ表示均值，θ1到θq表示滑动平均系数，ε(t)表示误差项。
基于时间序列模型的股票价格预测研究股票市场是波动较为明显的金融市场之一，而股票价格预测是投资者最为关心的问题之一。
在传统的股票价格预测中，常用的方法包括基本面分析、技术分析以及财务分析等，但这些方法多为主观判断和经验分析，并不能够从数据角度出发分析市场。
因此，利用时间序列模型来预测股票价格是一个有前景的研究方向。
一、时间序列模型时间序列模型是指以时间为序列的一组随机变量，由此可以推断时间之后的值，具有一定的预测能力。
时间序列模型可以被看作是信息处理的一种方式，以往的时间序列模型主要是基于ARMA模型，即自回归移动平均模型，但使用ARMA模型时因为随机性较强且受到许多外界因素的影响，导致其预测效果较为有限。
而在近年来，随着神经网络技术以及机器学习等技术的发展，新的时间序列预测模型逐渐应用，比如基于LSTM模型的预测模型等。
二、股票价格预测股票的价格变动受众多因素的影响，如市场情绪、政治事件、公司财报等等。
因此，为了更加准确地分析股票价格的走势，需要将各种因素进行有效的预测和分析。
利用时间序列的方法，可以从数据的角度出发对市场进行分析，并且可以在一定程度上消除其他外界因素对于价格变动的影响，从而可以更加精确地进行股票价格的预测。
三、时间序列模型在股票价格预测中的应用1. ARIMA模型ARIMA模型是自回归集成移动平均模型的一种扩展形式，它能够更好地处理非平稳时间序列数据。
在利用ARIMA模型对于股票价格进行预测时，数据必须满足平稳性，即时间序列的均值和方差不随时间而改变。
通过分析历史数据，ARIMA模型可以对未来股票价格进行预测。
但是，ARIMA模型对于突发性事件的响应能力不够强，因此需要结合其他模型进行分析。
2. LSTM模型长短期记忆模型（LSTM）是一种递归神经网络，能够更好地处理序列数据。
在利用LSTM模型对于股票价格进行预测时，需要输入历史数据，利用LSTM模型对于未来数据进行预测，并且LSTM模型能够更好地处理动态变化的数据，对于突发事件的响应能力相对较强。
时间序列分析技术在股票预测中的应用研究摘要：股票市场中的价格数据具有时间序列的特性，时间序列分析技术被广泛应用于股票预测中。
本文将介绍时间序列分析的一些基本概念和方法，并探讨其在股票预测中的应用。
一、引言股票市场是一个充满不确定性的环境，预测股票价格波动对于投资者来说是至关重要的。
时间序列分析技术是一种用来预测未来数据的统计方法，通过分析数据的趋势和周期性，可以预测股票价格的未来走势。
二、时间序列分析的基本原理时间序列分析是基于时间序列数据的统计分析方法，其基本原理包括趋势分析、季节性分析和周期性分析。
1. 趋势分析趋势分析是指在长期观察中，时间序列数据呈现出的总体上升或下降的趋势。
常用的趋势分析方法包括移动平均法和指数平滑法。
移动平均法通过计算数据的平均值来消除随机波动，从而更好地观察到趋势的变化。
指数平滑法则是通过给予当前数据更多的权重来预测未来的趋势。
2. 季节性分析季节性分析是指在周期性上，时间序列数据呈现出的相似的季节性特征。
常用的季节性分析方法包括季节性指数法和回归分析法。
季节性指数法主要通过计算不同季节的指数来研究股票的季节性波动，从而预测未来的季节性行为。
回归分析法则是通过建立一个数学模型来分析股票价格与季节性因素之间的关系。
3. 周期性分析周期性分析是指在特定周期上，时间序列数据呈现出的规律性周期变化。
常用的周期性分析方法包括周期图法和傅里叶分析法。
周期图法通过绘制时间序列数据的周期图来提取周期性的信息。
傅里叶分析法则是将时间序列数据转化为频率谱来研究其周期性特征。
三、时间序列分析技术在股票预测中的应用时间序列分析技术在股票预测中的应用可以归纳为趋势预测、季节性预测和周期性预测。
1. 趋势预测通过趋势分析技术，可以预测股票价格的长期趋势。
例如，移动平均法可以在消除随机波动的同时，预测股票价格的长期趋势。
指数平滑法则可以通过计算当前价格和历史价格之间的差异来预测未来的趋势走势。
2. 季节性预测季节性分析技术可以预测股票价格的季节性波动。
基于时间序列分析的股票模型研究在金融市场中，股票的价格波动是投资者关注的重要指标之一。
为了更好地理解和预测股票价格的变动趋势，研究人员使用时间序列分析方法来构建股票模型。
本文将基于时间序列分析，探讨股票模型研究的相关内容。
一、背景介绍股票市场是金融市场的重要组成部分，吸引了大量的投资者关注。
通过分析股票价格的历史数据，可以揭示出某些规律和模式，为投资决策提供依据。
时间序列分析是一种常见的统计方法，可以用来研究股票价格的变化规律。
二、时间序列分析方法时间序列分析是一种用来描述随时间变化的数据序列的统计学方法。
它可以通过分析序列中的趋势、周期、季节性等特征，来预测未来的数值。
在股票模型的研究中，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法和自回归移动平均法等。
1. 移动平均法移动平均法是一种最为简单的时间序列分析方法之一。
它通过计算一定时间窗口内数据的平均值，来平滑数据序列并预测未来的趋势。
在股票模型中，可以利用移动平均法来识别股票价格的长期趋势。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种广泛应用于股票模型研究的方法。
它基于指数加权平均的思想，对历史股票价格进行加权平均计算，从而得到未来的趋势。
指数平滑法对近期数据赋予更大的权重，能够更好地反映股票价格的短期变化。
3. 自回归移动平均法自回归移动平均法是一种较为复杂的时间序列分析方法，常用于研究股票价格的波动性。
它将股票价格视为过去若干期价格的线性组合，通过建立回归模型来预测未来的变动。
自回归移动平均法考虑了时间序列数据的自相关性和波动性，能够更准确地预测未来的趋势。
三、股票模型的应用股票模型的研究对于投资者来说具有重要的实际意义。
通过建立合适的股票模型，可以提高投资决策的精度和效果。
股票模型的应用主要包括以下几个方面：1. 股票价格预测通过时间序列分析方法建立股票模型，可以对未来的股票价格进行预测。
投资者可以根据预测结果制定相应的投资策略，降低投资风险。
基于时间序列分析的股票价格波动预测一、时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种重要的统计分析方法，其基本概念包括时间序列模型、平稳性、自相关和偏自相关函数等。
时间序列模型是指对时间序列数据进行建模的方法，包括AR、MA和ARMA模型等。
平稳性是指时间序列的均值和方差不随时间发生变化，为时间序列建模的前提条件之一。
自相关和偏自相关函数是衡量时间序列中各时间点之间相关性的统计量，能够帮助我们判断数据是否具有可建模性和选择适当的模型。
二、股票价格波动预测的方法时间序列分析可用于股票价格波动预测，具体方法如下。
1、数据采集和预处理首先需要从股票交易平台获取所需数据，并进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
2、平稳性检验使用ADF等检验方法判断数据是否平稳，平稳性是时间序列分析建模的前提条件。
3、模型选择和参数估计根据自相关和偏自相关函数图选择合适的ARMA模型，并利用极大似然法等方法估计其参数。
4、模型检验和预测对建立的模型进行检验，包括残差白噪声检验和拟合优度检验等。
然后利用模型进行预测，预测结果需要与实际数据进行比较和评估。
三、实例分析下面以某上市公司股票价格为例进行分析。
1、数据采集和预处理从雅虎财经获取某公司2019年至2021年的股票价格数据，并进行缺失值处理和异常值处理。
2、平稳性检验通过ADF检验，发现数据在5%的显著性水平下可以拒绝原假设，即数据不是平稳的。
3、模型选择和参数估计根据自相关和偏自相关函数图，选择ARMA(3,2)模型，并利用极大似然法估计其参数。
4、模型检验和预测对建立的模型进行残差白噪声检验和拟合优度检验，检验结果表明模型具有良好的拟合效果和预测能力。
然后对未来一段时间的股票价格进行预测，并与实际数据进行比较和评估，预测结果表明模型的预测精度较高。
四、结论时间序列分析可用于股票价格波动预测，但预测精度受数据质量和模型建立的影响，需要充分考虑数据预处理和模型选择等因素。
基于时间序列分析的股票价格短期预测与分析姓名：王红芳数学与应用数学一班指导老师：魏友华摘要时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。
在股票市场上，时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测，为投资者和股票市场管理方提供决策依据。
本文通过各种预测方法的对比，突出时间序列分析的优势，从时间序列的概念出发介绍了时间序列分析预测法的基础以及其简单的应用模型。
文中使用中石化股票的历史收盘价数据，运用时间序列预测法预测出中石化股票的后五个交易日的收盘价，通过对预测价格和实际价格做出对比，表明时间序列预测法的效果比较好。
关键词：时间序列；股票价格；预测The short-term stock price prediction based on time series analysisAbstract: The analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy, it describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic variables. In the stock market, the forecasting method of time series is commonly used to forecast the trend of stock price, and provide evidence of decision making for investors and managements. In the thesis, through the comparison of various forecasting methods to highlight the advantages of the analysis of time series, beginning with the concept of time series, I introduce the basic of forecasting method of the analysis of time series as well as its simple application model. in the paper, I use the historic closing price data of Sinopec shares and the forecasting method of time series to predict the Sinopec shares' closing price of the last five days, and by comparison between predicting price and actual price to show the good effect of the forecasting method of time series.Keywords: Time series; Stock price; Forecast目录第1章前言 (1)1.1研究背景 (1)1.2预测基础知识 (3)1.3股票基础知识 (5)1.4股票预测方法 (6)第2章时间序列预测法 (8)2.1时间序列预测 (8)2.1.1 时间序列的概念 (8)2.1.2 时间序列分析特点 (9)2.1.3 时间序列预测法的分类 (10)2.1.4 时间序列预测法的步骤 (10)2.2时间序列预测算法 (11)2.2.1 平均数预测法 (11)2.2.2 指数平滑法 (13)2.3时间序列模型 (17)2.3.1 时间序列模型 (17)2.3.2 模型选择 (18)2.3.3 模型参数的估计 (19)第3章中石化股票价格短期预测 (21)3.1输入数据 (21)3.2数据预处理 (22)3.3选择模型 (23)3.4参数计算 (24)3.5预测 (25)结论 (26)致谢 (27)参考文献 (28)附录1 (29)附录2 (31)附录3 (32)第1章前言1.1 研究背景股票市场是经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。
对股票投资者来说，未来股价变化趋势预测越准确，对利润的获取及风险的躲避就越有把握;对国家的经济发展和金融建设而言，股票预测研究同样具有重要作用。
因此对股票内在性质及预测的研究具有重大的理论意义和应用前景。
我国于1985年发行第一支股票，现已有沪、深两大交易所，上几百家证券公司，3000多个证券营业部，7000多万证券投资者。
90年代以来，计算机技术和网络技术在股票市场中得到充分应用，使得股票市场更加蓬勃发展起来，显示出强大的生命力。
然而进入21世纪后的中国股市，几乎一直在危机的状态运行。
随着时间的推移，危机正在呈现出逐步扩散的态势和日益加深的走势。
从总体上来说，中国股市现阶段的生存危机是一种复合危机，是由多种因素组合并且具有多重影响的深层制度危机。
正可谓“冰冻三尺非一日之寒”，中国股市的基本制度缺陷在长期中被忽视、被容忍、被放纵，使得市场中的消极因素日益累积、相互交织，以至于最终演化为危及股市根基的生存危机。
股票是市场经济的产物，股票的发行与交易促进了市场经济的发展。
由于股市行情受经济、政治、社会文化等因素(如发行公司的经营状况和财务状况、新股上市、利率水平、汇率变动、国际收支、物价因素、经济周期、经济政策等)的作用，其内部规律非常复杂，变化周期无序，同时我国资本市场投资者结构具有特殊性，投资者个人心理状态不同，对股票交易的行为可产生直接影响，从而导致股价波动，使股价走势变化莫测，难以把握。
相对于机构投资者而言，个人投资者风险承受能力差，专业水平低，人数众多，这对投资咨询服务的频度、强度、个性化和专业化提出了更高的要求。
股民尤其是非专业股民由于受时间、空间的限制，往往无法长期关注股市动态和发展。
所有这些都给股票预测提出了新课题。
股市预测是指以准确的调查统计资料和股市信息为依据，从股市的历史、现状和规律出发，运用科学方法，对股市未来发展前景的预测。
作为市场经济重要特征的股票市场，从诞生的那天起就牵动着数以千万投资者的心。
高风险高回报是股票市场的特征，因此股票投资者们时刻在关心股市、分析股市、试图预测股市的发展趋势。
一百年来，一些方法随着股市的产生和发展逐步完善起来，如道琼斯分析法、K线图分析法、柱状图分析法、移动平均法，还有趋势分析法、四度空间法等，随着计算机技术在证券分析领域的普及与应用，不断推出新的指标分析法。
不管是处于发展阶段还是萎靡阶段，不可否认，股票市场的发展为中国的经济体制改革注入了巨大的活力，并且成为中国经济高速成长的重要动力源泉;它的迅速发展摧毁了传统经济体制的根基，为新经济体制的建立与成长赢得了时间、开辟了空间。
股市在现代市场经济中具有不可忽视、不能轻视和无法代替的地位和作用，特别是我们这样一个处于体制转轨时期的国家与经济来说，更为如此。
没有好的股市就不可能有好的银行，没有好的银行就不可能有好的金融，没有好的金融就不可能有好的经济。
总之，股票市场作为社会主义经济的重要组成部分，为我国的经济发展发挥着重要的作用。
研究股票的预测能够指导投资者进行有益的投资，不仅可以为个人提供利润，更可以为国家经济发展做出贡献。
1.2 预测基础知识（1）预测的概念预测是根据事物发展过程的历史和现实，综合各方面的信息，运用定性和定量的科学分析方法，揭示出事物发展过程中的客观规律，并对各类事物现象之间的联系以及作用机制做出科学的分析，指出各类事物现象和过程未来发展的可能途径以及结果。
预测的过程是从过去和现在已知的情况出发，利用一定的方法或技术去探测或模拟不可知的、未出现的、复杂的中间过程，推断出结果。
预测研究的是事物的未来，而未来之所以会使人们感兴趣，是因为与人们目前的行动有密切的联系。
（2）预测的可能性由于是对未来未知事物发展的推测，要进行准确预测是很不容易的。
股票价格预测尤为如此且不说我国股市自身发展的特殊性，单从股市本身的变幻莫测来说，面对瀚如烟海的数据、众说纷纭的信息，就让人们茫然失措。
那么，这是否意味着我国股市的不可预测？答案是否定的。
正如恩格斯所指出的：在表面上是偶然性在起作用的地方，这种偶然性始终是受内部的隐蔽的规律支配的，而问题只在于发现这些规律。
预测研究的任务，就在于透过事物的现象探讨其内在规律，并利用这些规律来为人们服务。
（3）预测方法和种类预测科学应用于不同领域，则分别形成各具特色的预则技术。
在经济领域的应用，形成经济预测技术；在人口领域的应用，形成人口预测与控制技术等等。
预测技术的丰富和发展促进着预测方法体系的完善。
目前各种领域的预测方法已近三百种，但大部分方法专业限制严格，有些方法还处于试验研究阶段，真正在实际中广泛应用的大约只有一二十种如回归分析法、时间序列方法、投入产出法、马尔科夫法、德尔菲法等。
根据预测目标和特征的不同，以及预测用户的需求的不同，可以把预测划分为不同的种类。
根据预测的目标的不同，可以分为事件结果预测、事件发生时间预测；根据预测的基本特征的不同，一般可以分为定性预测和定量预测；根据预测用户的需求不同，可分为点预测、区间预测和密度预测。
（4）预测的步骤预测要遵循一定的科学程序或者步骤，预测的基本步骤归纳起来有如下几步：○1确定预测目标和预测期限。
不论是宏观预测，还是微观预测，确定预测目标和预测期限是进行预测工作的前提。
○2确定预测因子。
根据确定的预测目标，选择可能与预测目标相关或者有一定影响的预测因素。
○3进行市场调查，收集各因素的历史和现状的信息、数据、资料，并加以整理、综合和分析。
○4选择合适的预测方法。
有的预测目标，可同时使用多种预测方法独立的进行预测，也可以把几种独立的方法综合起来进行组合预测。
然后对各预测值分别进行评估和判断，选择合适的预测值。
○5对预测的结果进行分析和评估。
如预测误差是正偏还是负偏，相对误差与绝对误差的大小、范围等等。
○6指出根据最新的经济动态和新来到的经济信息或者数据，看能否重新调整原来的预测值，以期提高预测的精度。
1.3 股票基础知识(1)股票价格指数股票价格指数既是人们常说的指数。
是由证券交易所或金融服务机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。
由于股票价格起伏无常，投资者必然面临市场价格风险。
