自我国股票市场成立20多年来,已经取得了巨大的成就,成为我国资本市场格局中的核心部分。但是我国股票市场存在时间稍短、发展不够成熟、受政策干扰性大等原因,股票市场价格波动幅度剧烈,表现为非线性、非平稳的强噪音市。股市的稳定和国家经济的稳定有很大的关系,研究和把握股市价格波动的规律,对投资者、政府监管和决策部门和学术界来说,有着及其重要的现实意义和理论价值。本文基于中国股票市场实际数据,采用EEMD的方法对沪深两市的日收盘价数据进行经验模态分解,都得到11个不同频率的分量和1个残差剩余项,经过信号重构得到日收盘价数据序列的高频分量、低频分量和趋势分量,分别对应与股市波动相关的市场波动项、影响股市重大事件项和股票市场整体趋势项。接着从引起股票价格波动的影响因素出发,对沪深股市的基本面和资金面进行分析,即上市公司、市场投资者、国际资本市场和国内宏观环境等不同因素,得出沪深两市的股价波动主要有以下三个方面决定:1.股市波动受国家重大政策冲击引起的低频振动影响;2.股市波动受整个证券市场股价的正常波动项引起的高频振动影响;3.股市波动受整个国内市场的整体趋势走向的长期趋势影响。最后,本文利用分解重构后的序列,建立相应的EEMD-SVM模型,对利用EEMD分解重构后沪深股市日收盘价的高频分量、低频分量和趋势分量分别利用支持向量机的算法进行短期预测,预测序列重构得到新的总的预测序列,并将EEMD-SVM模型得到预测序列与用SVM模型得到的预测序列进行误差比对,结果表明EEMD-SVM模型的预测效果更优。