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运用标准支持向量机预测海量金融时间序列数据会出现训练速度慢、内存开销大的问题,文中提出一种分解合作加权的回归支持向量机,将大样本集分解成若干工作子集,分段提炼出支持向量机,同时根据支持向量的重要性给出不同的错误惩罚度,并将其应用于证券指数预测.与标准算法相比较,文中方法在保证泛化精度一致的前提下,极大地加快了训练速度.