对于股票投资者而言,股票价格预测至关重要。许多国内外学者研究并提出了股票价格预测模型,帮助投资者获取超额收益。本文研究股票价格变化规律发现,股票价格预测的关键在于两个方面:走势的判断和价格的预测。首先,股价波动存在明显的上升阶段和下降阶段,抓住走势变化的转折点就能明确股票价格的变化过程,从而对下一次价格的变化方向做出判断;然后,建立模型对价格的变化幅度做出精准预测。而以往的研究中,往往忽略股票走势的重要性,进而影响了预测模型的精度。本文从这两方面入手,提出了股票时间序列重构和混合核CS-SVM价格预测模型。针对走势问题,本文提出了股票走势转折点序列重构。股票价格始终是上下波动的,如果能够判断出走势的高点和低点进行投资,就能获得最佳收益。本文在研究缠中说禅投资理论之后,分析股票K线图的形态特征,提出了以分型结构判断走势转折点,并以此重构序列。针对价格预测问题,本文构造了混合核CS-SVM预测模型。一方面,提出布谷鸟算法(CS)优化支持向量机(SVM)参数。布谷鸟算法是一种新颖的启发式全局搜索算法,将CS-SVM与其他两种智能算法优化的SVM预测模型进行实验对比,结果表明布谷鸟算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。另一方面,将径向基核函数与多项式核函数按照一定权重组合,通过调整权重系数构造适用于重构序列的混合核函数。通过与单一核函数的预测结果对比,证实混合核函数有较好的学习能力和推广能力。