股市素来被誉为“宏观经济的晴雨表,国民财富的聚宝盆”,国家的经济发展与股市密切相关。从微观方面说,股市是广大投资者重要投资手段,具有“高风险、高收益”的特征,因此也吸引了机构投资者和广大散户的追捧。对于散户来说,没有庄家庞大的资金为后备,如何从几千支股票中选取超额收益股票成为一个值得深入研究的问题。本文试图采用支持向量机的方法研究股票选取问题及高频交易问题。对股票选取问题本文从基本面分析方面进行研究,筛选相关财务指标作为特征属性,对上证A股844支股票进行数据筛选、主成分分析降维,并采用基于支持向量机的方法对2011年财务数据进行训练,并运用网格搜索算法进行参数寻优,对2012年、2013年股票收益率进行预测,最终选择出15支表现较为优异股票,其年收益率均值三年均超过大盘,从一定程度上证明了基于支持向量机的方法在选股方面表现优异。另一方面,本文创新性的对A股市场进行高频交易相关研究。对我国A股市场进行高频交易条件假设,提出高频交易策略设计,并使用基于支持向量机的方法对股票日内交叉买卖价差进行预测。基于我国订单指令簿level-1数据,以指令簿5档买卖价格和买卖数量等相关指标作为特征属性,使用支持向量机方法,预测股票日内交叉买卖价差的变化,做出买入(卖出)股票,并在短时间后卖出(买入)股票或者不交易股票的决策。以东风汽车为例,对连续两天的交易数据进行训练和预测,结果表明在股票上涨和下跌时,基于支持向量机的预测方法均有较好的表现。