社交网络在最近几年发展迅速,国内的新浪微博覆盖面广,其内容产生便捷,传播迅速,提供了海量的直接或间接数据,故本文选取新浪微博作为数据来源,通过抽取新浪微博中的文本数据,结合上证综指的涨跌信息,发掘二者之问的相关性,并尝试建立预测模型,进而为股市投资者提供一定的参考信息。新浪微博文本数据的抓取,主要是通过自己编写网络爬虫来实现的。其中,重点分析并解决了用户登陆、高级搜索、单位时间内IP访问次数限制、文本析取、文本清洗、指标提取等问题。将整理后的新浪微博文本信息以及上证综指收盘价信息,结合人工神经网络算法,最终建立了新浪微博对上证综指收盘价的预测模型。本文主要创新点有：1.国内利用新浪微博数据预测上证综指走势的研究尚未发现,本文以此为出发点,利用新浪微博数据预测上证综指走势。2.新浪微博文本内容的抓取过程中,引入分布式系统的机制,解决了新浪微博在用户层次和IP层次上设置的反网络爬虫限制。3.本研究属于时间序列分析,文中创新的解决了新浪微博的搜索,在指定时间区间并指定微博相关关键词的条件下,成功抓取到微博内容。4.个性化的改进人工神经网络算法,加入可变数据集和自动修正特征,提高了模型预测精度。