1、越來越多的人開始進行股票投資，為了獲得超額利潤，對股票價格進行預測將是人們關心的問題。股票市場是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，利用現在比較常見的馬氏鏈預測技術、神經網絡預測技術、灰色模型理論預測技術、時間序列預測技術以及最普通的線性回歸方程預測技術很難達到利用預測結果指導股票進行操作而獲利的目的。 為了更好的對股票市場的價格規(guī)律進行分析，達到實用化的目的，本文提出并實現了一種以使用支持向量機的分類方法為基礎的股票波段式預測方法。其主

2、要思想分為兩個步驟：一，把需要訓練和測試的股票走勢k線圖進行分段。為了達到對日k線數據進行分段的目的，本文提出并實現了一種簡單的基于層次聚類的算法以對日k線數據進行自動劃分，并依次把上升波段的前兩個樣本點劃為上升起點類，把上升波段的剩余樣本點劃為普通上升類，把下降波段的前兩個樣本點劃為下降起點類，把下降波段的剩余樣本點劃為普通下降類。二，根據分段后的波段特征信息進行分類并預測后市的波段走勢。而為了達到更加準確的分類操作，在挑選樣本屬性時