证券走势预测是当前一个炙手可热的课题,其研究意义显而易见。目前国内证券市场呈现明显的非线性特性,因此可以利用时间序列预测的方法,在大尺度、长周期的条件下完成对于股票走势一定精度的预测。本文详细介绍了一个基于非线性时间序列相关选择算法对证券走势进行长周期预测的分析系统设计。出于保护知识产权的目的,首先利用RSA算法生成软件身份证并设计了一个应用时间加密算法的加密系统。算法的实时性好、安全性高。其次,课题设计了程序的数据接口平台。数据接口用于本设计与外部数据的对接工作。由于股票数据量巨大,并且长期处于不断地更新和涌现之中。因此,如何将数据通过程序接口导入到本设计中起到十分关键的作用。第三,利用非线性时间序列相关算法,计算时间序列的相关程度,找到与已知的证券数据模板走势相同的证券样本,从而预测样本走势。实验表明,在设置了合适的相关门限的情况下,选择的样本与模板的相似程度很高,可以作为证券走势预测的一个参考方面。最后,课题研究了支持向量机算法在长周期证券走势预测中的应用,实验表明该方法的预测准确率令人满意。本系统是在VB6下完成的,具有简单易用的优点,对于实际应用有一定的指导意义。