股指作为股票市场上的综合指标,能够反映市场的变化趋势,代表着大部分个股的走势。作为代表性的统计指标,它的涨跌起伏状况既体现了了大致的市场行情,牵动着投资者利益,又反映了市场景气度,是国民经济的晴雨表。因此,对股指收盘价的预测和研究,进而对其能够进行有效的预测,无论在理论上还是现实上具有非常大的意义。我国现在对股指的预测所选取的影响因素大多为GDP、利率、通货膨胀率等宏观经济指标,由于我国市场的不成熟性,采用基本面作为因素的预测效果一般,本文创新性的运用了 K线形态、MA、PSY、KDJ、CCI、OBV、布林线、波浪理论、MACD、市场环境指标对股指预测。文研究运用因子分析和BP神经网络对上证综指的预测以及指标分析,真正从股票市场入手,本着“市场永远是对的”理念,以股票市场的指标对上证综指进行预测,用BP神经网络取得了非常好的效果。预测效果上,基于因子分析的BP神经网络比单独使用BP神经网络有所降低。但是计算量上有了显著的降低,这也为在大数据和云计算等计算量非常大的的计算上提供了一条思路,能够用有限的资源和设备得到理想的效果。另外在利用因子分析进行指标分析时我发现:K线形态、MA指标对股指的变化的影响有重要影响;KDJ、CCI指标对股指变化有一定的影响力,“物极必反,否极泰来”的规则在股市中依然十分适用;成交量指标如VOL、OBV,并不能很好地反映和预测股指的变化,和普遍认识相悖。