股票市场的系统性风险作为金融系统的主要风险之一,长期受到人们的关注和研究,而目前我国的股票市场风险状况仍然不容乐观,影响股票市场的系统性风险依然存在。本文针对股票市场系统性风险做了三方面的工作。首先通过标准化原始数据、在计算出价格上升期间所需成交量后,对所需成交量以及价格进行拟合,得到系统性风险发生前交易量和价格的关系;其次,将标准化的数据以周、月为单位进行合并创造出新的具有统计意义的K线数据K1,并对K线数据K1进行拟合,得到早于原始数据价格见顶的K线数据K2;第三,本文又进一步根据K线数据K1和K2创造出12个特征,并使用SVR和Liner Regression方法对特征数据进行拟合,获得可以预测未来一年价格增长率的线性拟合函数。通过真实的股票数据验证表明,这三方面的工作都是有效的,且有助于帮助广大投资者了解股票市场的变化情况,本文的工作对于预测和防范股票市场的系统性风险也提供了一种可行的方法。