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本文应用隐马尔可夫模型中对于解码问题、学习问题、和识别问题的解决方案，构建包含三个状态的模型，对股票价格指数进行预测。通过对训练集进行训练，得到局部最优参数估计，训练样本来源于S&P500指数。作为在语音识别领域为人们所认识的隐马尔可夫模型，今天在众多领域都有广泛应用，在股票、股指等价格预测方面，Anderas S．Weigend和Shanming Shi提出了隐马尔可夫专家模型、张迎建将隐马尔可夫模型运用到时间序列分析以及Md．Rafiul Hassan和Baikunth Nath在股票价格上面对于隐马尔可夫模型的应用。本文的实证分析结果表明用此种方法来作预测有较强的优越性和应用价值。