目前,随着中国证券市场在社会主义经济建设中扮演着越来越重要的作用,证券投资逐渐成为人们一种重要的投资方式。在这种现实背景下,智能选股和股价预测系统的研究和开发,具有重要的社会和经济意义。本文在深入分析股票投资理论和股价预测方法的基础上,从实用的角度出发,提出了运用神经网络做预测的思想和方法。本系统下载股票的历史交易数据和实时交易数据、计算各技术指标值,并将他们写入数据库。从技术指标形态特征上研究和总结出了几种股票选取方案,通过查询数据库中股票的技术指标来选取满足条件的股票,并根据其技术压力位和支撑位来预测股票的短期走势和股价。在股价预测时,绘出股票的K线图和各技术指标图,通过调整股票的价格来模拟第二天的行情交易,这时,观察K线图和各技术指标图的实时变化,可以测算出第二天的大致走势和股价。大量的仿真结果表明,神经预测在证券系统中有一定的实用性,进一步深入的研究必将为投资者提供准确的决策和丰厚的回报。本系统将Delphi的灵活高效的编程能力与Matlab的强大计算能力有机的结合起来,具有运行稳定快速、操作简单及功能强大的特点。