事件驱动投资策略已经发展成与行业配置并驾齐驱的策略研究和资产配置方法。在提前挖掘和深入分析可能造成股价异常波动的事件基础上,把握交易时机可以让投资者在事件驱动型股票上获取超额投资回报。SVM因为能出色地处理非线性关系,近年来被越来越多地被使用在股价预测上。本文用资金流向作为体现事件驱动型股票的观测指标,应用支持向量机分类方法,对个股价格的涨跌进行预测。经过实证分析,该模型的预测准确率约为80%以上。本文第一章是绪论,主要阐述了本文的写作背景和创新点,以及国内外关于相关课题的研究。第二章是本文写作的前提,主要介绍了股票市场上的两个常用指标,价格和股票价格指数,并简单总结了目前股票市场常用的预测分析方法。第三章是有关事件驱动策略的理论分析,解释了事件影响股价的原因,并举出了两只事件驱动策略的基金案例。第四章包括了支持向量机的数学原理以及它是怎样预测股价的。第五章本文的关键,建立了预测股价的模型,并通过实证分析证明了模型的准确性。第六章提出了本文研究的长处和不足。