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孙泉，赵旭峰，钱存华（2008）应用模糊理论和马尔可夫链理论建立股票价格的多点加权预测模型，在一定程度上发挥了历史数据的作用，还使各状态间的界限模糊化，提高了预测的准确性。这种方法只是一种概率预测方法，其预测结果只表明预测对象未来将以某一概率趋向于某种状态，而不是绝对地处于这种状态，预测结果的准确性还与所选样本的容量有很大关系，因而该方法还有待改进。李婷婷（2008）采用一种改进的BP神经网络建立时间序列预测模型，以提高金融股票价格预测的准确性，她以中国石化股票收盘价为预测对象进行研究。结果表明基于大数集模糊BP神经网络具有良好的自组织性和自适应性，在股价预测上具有良好的性能，预测结果也行之有效。然而该方法预测的前提是市场处于相对平稳态势，而影响股价的因素众多而复杂，市场环境也不总是平稳的，因而如何考虑这些因素需要进一步研究。苑迪和张立军（2008）利用Elman神经网络具有记忆性的优点，提出动态回归神经网络股价预测模型，该模型有较高的精度，可以有效的进行股价预测，美中不足的是该模型选取的变量过度集中于成交量和历史价格，难以反映影响股价的其它因素。
参 考 文 献
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