近年,中国经济迅猛发展,人民的生活水平逐年提高,家庭收入逐年递增,老百姓也有更多的闲钱投资股票市场,而且投资热情十分高涨。据统计,2014年底,我国股民已经达到1.2亿户。股票市场的价格走势关乎社会经济稳定和广大老百姓的生活。因此如何准确地预测股票价格或股指走势对于投资者的投资决策具有十分重要的指导意义。美国尤金-法玛(Eugene Fama)教授1970年提出了著名的“有效市场假说”,这一理论奠定了金融学的发展。而随着非线性经济学的兴起,这一学说逐渐减弱。在非线性学说的基础上,分形理论和混沌现象也随后被广泛应用到金融市场研究中。随着数理统计学、运筹学、管理学等和计算机技术的不断发展,人们对股票市场的预测分析方法不再停留在基本面分析等传统方法,转向开始研究股票市场的波动性,希望能探索出预测股票价格和股票指数的波动趋势的方法理论,如果探索成功,对于投资者和经济市场来说,将是一个创举。目前股票市场中应用较多的预测方法有:非线性动态研究、向量机研究、时间序列分析方法、神经网络模型、模糊数学方法和灰色系统理论等。在这些方法中,由华中科技大学邓聚龙教授1982年首次提出了灰色系统理论属于新兴理论,近年来有一些专家学者采用了该理论,取得了一定的成果。该方法的优点是对原始数据分布要求不高,模型所需数据少、信息量小,原始数据只要不少于4个,就能对未来的发展数据进行预测,在社会经济活动多领域的短期预测中有良好的预测效果。2005年,沪深300指数正式颁布,它覆盖了沪深两市约60%左右的市值,而且包含多个行业,很好地代表了市场走势。本文主要研究讨论灰色预测方法及其在金融市场中的应用,运用灰色预测的基本原理与方法,分别对沪深300指数价格进行了长期波形预测、短期波形预测和单日GM(1,1)模型预测。本文收集了2010年初至2014年底共5年的沪深300指数周收盘指数,用前3年数据作为原始数据,建立灰色系统波形预测模型,并对2013-2014年两年的周收盘走势作长期预测,预测结果平均相对误差为9.77%,按照模型精度的检验标准,预测结果检验合格,可作为投资者长线投资的参考。后又选取2014年9月30日至2015年1月16日沪深300指数的日收盘数据作为原始数据,对其中2014年9月30日至2014年12月31日建立模型,预测2015年1月5日至2015年1月16日数据,得到平均误差为2.36%,关联系数0.642,大于0.6,按照检验标准,模型精度较好,适合短期预测,投资者可根据此结果选择合适的买入或卖出点位,也可以对短期内的走势做一个较为可靠地判断,有应用价值。单日GM(1,1)模型预测值的平均相对误差则最低,为1.22%。本文详细地叙述了灰色预测方法在股票价格预测中的应用,希望能够为投资者介绍一种股指预测方法。