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前言股票市场是一个神奇的世界，它作为高风险高收益的投资领域，一直倍受投资者的关注。研究表明，用传统的回归统计模型对股市进行预测，由于受其非线性映射性能弱以及难以确定合适的模型结构的双重制约，因而对股票市场的相关预测大多很难取得理想的效果。神经网络作为一种现代的智能信息处理方法，具有依据数据自适应学习、可并行计算、非线性映射性能强的特点，适用于股票市场这类的复杂非线性问题，具有一定的实用价值。