【摘要】为了能更好地对证券市场价格进行合理预测,利用模糊粗糙集以及数据挖掘技术对证券市场中的股票价格在给定时间内进行预测。首先利用模糊集和粗糙集方法将股票价格进行预分类,并按时间属性进行分组,而后通过给出的模糊相似关系下的模糊粗糙集计算每组的真值,通过数据挖掘方法获得候选属性,最终得到相应时间段内的有用规则,根据所得规则预测某一时间段内股票价格的变化趋势。测试结果表明,该方法能获得较高的准确率,证明其有效性较好。