在国际金融外汇市场上,各个国家的金融机构或个人投资者通过对各国货币的买卖行为来获取投资利益.为了控制风险,交易员(或客户)要随时了解各种货币的汇率及其变化趋势的实时行情,以及与外汇市场有关的各种消息.只有对外汇市场的汇率走势有正确的预测和判断,才能做出正确的交易决策,获得高额的利润.因此需要建立一个基于外汇市场的汇率数据和相关消息的决策支持系统,以帮助交易员对外汇市场汇率的变化趋势做出正确的预测. 在本文建立的个入外汇交易风险管理系统《汇市信息管理与决策支持系统》中，首先采用文本挖掘技术对大量的与外汇市场有关的消息进行预处理，并将其转换具有一定格式的目标语言形式（Bayesian语言），然后针对这些Bayesian语言语句，通过训练构造出预测模型，最后根据当天收集到的汇市消息和预测模型来预测下一天的汇率变化趋势。 本文的第二部分介绍了系统的总体结构，第三部分介绍了在数据预处理过程中所采用的文本挖掘技术，第四部分介绍了Bayesian网络的选择标准，第五部分介绍了用于趋势预测的椎导算法，最后给出了对实现系统的一个总结。