我国的股票市场，从沪、深两个交易所成立日算起，已有十多年的历史。虽然中国股票市场具有与生俱来的制度性缺陷，但我们不能否定股票市场对中国经济增长的积极作用，它的跨越式的发展为国有企业改革和国民经济的持续健康发展做出了积极的贡献。随着证券市场监管力度的加大以及扩容速度的增加，中国的证券市场会越来越规范，人为操纵价格的现象会大幅减少，对于股票市场的分析变得越来越重要。但目前流行的股票软件都是以简单的技术分析为主，进行价格预测的较少，使用了神经网络的就更少了。我们所研发的系统就是一个既能对股票进行常规的技术分析又能利用先进的神经网络方法进行预测的软件，并且预测的是股票价格而不是趋势。二十一世纪是一个信息化的网络时代，人们获得股票数据和进行股票操作主要是通过互联网进行的。在设计时，我们的系统考虑到了应该实现以资源共享为核心的全新的股票分析和预测方式，这必将在一定程度上冲击传统的股票市场，并成为新世纪的主流。传统的股票分析软件，对初入股票市场的用户来说是不太适合的。因为软件要求用户自己有对所提供的数据进行预测的能力，并对各股市场行情有充分的了解，但这常常是不可能做到的。此外，考虑到当前的软件相应的术语比较多，不利于初入股票交易市场的人使用，在用户操作上也有一定的难度，这就要有一个智能化的操作简单的软件产品来帮助这些用户来完成他们的需要。所以我们就想开发一个比较适合初入股票市场者使用的软件，在使用上基于用户的操作方便为前提，并且便于一般人群的掌握，即使是不懂股票知识的人使用起来也没有任何困难。 我们考虑到系统实现的方便性，在系统设计上采用了层次架构的方式，在体系结构中采用了C/S结构，这样既考虑到用户使用的灵活性和可扩展性，又兼顾了系统的安全性、稳定性与可靠性。在功能模块中主要是按照服务器端和客户端分别实现不同的功能来完成的。下面就具体介绍一下本系统所实现的功能。服务器端共有七个功能模块： <WP=48>1、数据采集接收由卫星传送来的数据信息，得知各股信息。2、技术分析 　对数据进行处理,得出股市动态。3、预测主要是根据前面数据情况，来预测出股票在以后的价格。4、系统维护此功能主要是为保证系统的正常运行。5、备份对股票信息进行备份，可以做为以后的参考。6、帮助为用户使用提供方便，有不了解的问题可以进行查询。7、退出指本系统需要结束时，退出本系统。客户端有五个功能模块：数据采集（从服务器端采集数据）通过自己定义的接口，从服务器端采集数据用户接口接收用户的请求并把结果返回给用户，以及用户间的交流3、备份用户对股票信息进行备份，可以作为以后的参考。4、帮助为用户使用提供方便，有不了解的问题可以进行查询。5、退出指本系统需要结束时，退出本系统。本系统主要的功能有二个方面：一是分析，二是预测。作为股票的技术分析这一个主要模块，目前在国内流行的软件中，在技术实现上比较成熟，也被大多数人所接受，所以本系统也遵循了一般的人们习惯，没有给予很大变化，只是在界面上给人的感觉更方便，更便于操作，比较适合于初学者使用。 <WP=49>本系统的独特之处在于，在股票价格预测模块中采用了神经网络这种先进的智能计算工具，我们采用了RBF（Radial Basis Function）网络这种性能良好的前向网络,它具有很强的生物背景和逼近任意非线性函数的能力。与其它前向网络相比，RBF网络在结构上具有训练速度快速、易行的特点。为检验本系统中预测模块的效果，我们选择了从01/04/1999到06/30/2000之间连续300多个交易日的数据。考虑到收盘价是当日行情的最后价格，又是下一个交易日开盘价的重要参考，可以用它来预测未来股票市场行情，所以我们采用了收盘价作为计算依据。我们所使用的股票数据是日收盘价，是上海股票交易所的综合指数（Composite Index in Shanghai Stock Exchange, CISSE）。通过这些真实的数据检验，证明了神经网络能够进行具有很高精度的预测。从而为客户更好地把握股价的波动提供了强有力的手段。对于本系统的不足之处，有待于进一步改进。