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股票价格走势的预测是投资和证券理论界普遍关注的课题，灰色理论主张用单因素GM（1，1）模型进行灰色预测，然而GM（1，1）模型形状简单不能够反映不规则的任一波形，故原始数据频频波动时，通常采用拓扑预测。本文采用改进的灰色拓扑方法研究了股票价格走势预测模型，并通过实证研究说明了该模型具有预报应用价值。