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根据中国股票市场的随机波动性特点,提出一种基于灰关联神经网络与马尔可夫模型的股票价格预测模型.首先利用灰色关联分析来遴选反映价格波动趋势的关键性技术指标,然后利用误差后向传播的人工神经网络对收盘价格作粗预测,最后再用马尔可夫模型对收盘价格作精预测.实验结果表明,与传统预测模型相比,该模型能有效地提高股票价格短期预测的精度,且计算复杂程度较低.