股市投资已经成为人们生活中的重要组成部分，在股票市场中人们最关心的就是股票价格的变化，因此对股票价格进行正确的预测具有重要的意义。基于股票市场中随机因素很多，对股指、价格的影响显著，表现出很强的非线性、不确定性。本文提出了利用灰色理论进行对股票价格的预测，在股票价格定量预测的道路上以尽微薄之力。 在社会经济、工业、农业、生态等系统中广泛存在着灰色系统，要把握灰色系统内各因素之间的联系以及系统的变化趋势一个重要基础是建立系统的数学模型，利用数学模型可以对灰色系统做预测、控制和决策。灰色理论善于解决的就是小样本，贫信息不确定的问题，并依据信息覆盖，通过序列生成寻求现实规律，其特点是少数据建模。现有的灰色系统理论已经解决了许多实际问题，取得了满意的效果。本文就是在灰色系统理论GM模型的指导下，对股票价格进行建模，建立了一阶模型和二阶模型进行比较，由于数据的多少以及数据的序列的光滑度对模型也有很大的影响，本文采用小波对股票的价格做出简单的处理以提高预测值的精度。 实验表明，灰色系统理论对股票日价格的预测实际效果并不是很好，但是对于股票一段时间内均价的预测有很好的参考价值，所以对股票日价格的定量预测还任重而道远。