云计算作为一种新兴的计算模式一经提出便得到工业界、学术界的广泛关注，它能够为用户提供灵活的、按需分配的、廉价的服务。云计算具有变革互联网服务的潜在能力。各个国家都在积极建设面向社会开放、功能齐全的云计算公共服务平台。随着世界经济和股票市场的发展，越来越多的人将股票投资作为一种理财方式。在我国，股票证券交易不过十几年时间，但是发展却非常快。然而，面对海量的股票交易数据，人们往往不能很好利用这些数据去为自己的决策提供支持，而是通过决策者的直观感受来做出决定，没有有效的工具和技术来从海量的数据中提取有价值的信息。国内市场也有不少的股票分析软件，但都大同小异，在大数据的环境下没有帮助股民进行智能分析的能力，对股票的价格走向的预测有时完全不准确。因此建设基于云计算的智能股票分析系统具有重大的意义,研发一个面向大数据的智能股票分析云平台面向社会服务是一个急需解决的问题。本课题主要研究基于云计算平台的并行计算对股票交易数据进行实时分析和预测，与此同时对云平台的计算资源进行远程管控。本论文的主要研究内容如下：首先,建立了云平台门户系统,该系统面向各种用户形成各种子系统的统一门户，实现了对云计算环境下的资源管控。其次，建立了基于云计算的数据安全管理系统，该系统解决了用户数据的存储、传输的加解密问题保证了数据的安全性，实现了对云计算环境下的安全管控。最后，建立了基于云计算的智能股票分析系统，对神经网络、主成分分析等数据挖掘算法进行了相应的研究，设计实现了基于BP神经网络的股票价格预测分析方法。该系统通过和集群进行实时通信，得到详细股票数据情况，并进行图形化展示，这充分利用了云平台的计算性能。该课题研究与实现了云计算环境下的股票数据分析系统，满足了对股票等大数据处理和分析的需要，所建立的财务分析、智能选股、量价分析、信息检索等模型对股票投资有一定的指导和参考价值。这对于企业和个人都具有十分重要的意义。