股票的价格不仅可以全面的反应一家上市公司的现状，其对上市公司的未来发展也会产生很大的影响。首先，股价的高低将直接影响股东的财富，直接影响股东对公司的干预程度。如果股价下跌，其次，股价的高低关系到首席执行官的工作，因为首席执行官的工作就是提高公司市值，帮助股东增加财富，所以股价的高低是CEO最重要的业绩。最后，上市公司的股权可以用来并购，抵押担保，和股权激励。在行使这些职能时，自然是股价越高越好，股价越高，并购付出的成本也越低，抵押担保的金额也会越高。

所以，股价的预测对公司，国家和投资者三者来说都至关重要，我们想要对公司的现状进行有效的评估，未来进行很好的规划，股价的预测不可或缺。

1。2  论文的主要研究内容

为了了解一个公司的运营状况，我们可以通过不同的途径，但对于一个上市公司来说股价是反映其近期收益和经营状况最好的方式。所以在预测一个公司的股价即分析其发展现状之前，我们需要明确以下三点股市运作的规律：

1）市场的行为决定股价的变化

未来股价趋势基本取决于供求双方力量的变化。如果供大于求，则股价下跌，供求差额越大，价格下跌幅度也越大；反之，则价格上涨的幅度越大。一旦政治、社会、经济、心理等其他各方面影响供求力量变化的因素产生波动，其产生的影响会立即反应在股票价格以及成交量的变化中。并不是所有股民马上能够收集到足够的信息，但是所有的股民都可以通过分析市场的行为来得到相关信息。[1]

2）股价的变化是有迹可寻的

在股市里，对于一支正处于上升通道的股票来说，如果所有的潜在投资者都对其丧失信心，那么这支股票必然将存在下跌的趋势，这主要是受股民心理因素的影响。[2]一旦股民觉得某只股票可能会上涨，这种判断绝对不会是昙花一现，投资者将持续关注一段较长的时间，反之，这只股票则只能处于下跌状态。

3）历史往往都会重演

这一点主要属于心理学的范畴，即同一时代的人们在不同的时间点上，当他们面对相同境况时，会做出相似的行为。而在股票市场中，经过长期数据统计和计算验证，我们不难发现股票市场具有许多规律性和经验性的东西，一旦这些规律和现象再一次出现时，人们就会对其做出相近的预测，从而做出类似的投资行为。

为了预测股价，前人根据对于股价变动趋势的不同看法，将投资者分成以下两个流派：

其一，基本面学派，在他们看来股票的价格是由具体现实意义的，根据上市公司的整体经营能力，业绩和财务状况，股价会向着这个真实值不断靠近。

其二，技术分析学派，分析学派的基本假设基于上述股票市场运作规律的第三点，即历史是会不断重演的，投资人会重蹈覆辙，他们认为股票价格的变动有迹可循。[3]可以利用成交量，成交价，曲线走势等历史资料来预测股价。

本文就是基于上述技术分析学派的观点，企图通过对成交量，历史成交价和日波动性等历史资料来建模，并预测未来股价的。本文先分析了现有的4种不同建模手段，分析各自的利弊和实现难度，找出之中一种最适合的，准确度最高的方法，即BP神经网络建模方法。之后将对现有的股价趋势进行分析，通过技术分析，回顾历史持股量变动和成交量变动的方法，找出股价，机构持股，流通市值，成交量三者之间的经济关系，分析影响价格变化的根本因素，并通过这个因素总结出对应的数学模型。最后使用BP神经网络在matlab的仿真环境下通过两种不同的方法实现上述模型，之后用实时数据分析模型在短期和长期两个方面进行预测的可行性。并根据得出的数据分布图像，提出改进方法，调整建模函数的相关参数，修正训练数据和测试数据的比例关系，提高模型的精确度。