股市作为我国重要的经济投资市场受到越来越多的人的关注。随着近十几年的快速发展，股票市场信息的披露逐渐被规范化，信息的共享也逐渐多样化，人们开始寻求一些更加科学有效的预测方法来分析股票市场，进行更理性更有效的投资决策。因而对于股票的涨跌趋势进行分析有着很强的应用价值和研究意义。 在本文中，首先介绍了中国股市的发展历程和相关背景，并对国内外应用小波分析和神经网络分析股市的研究现状进行了简述。随后介绍了小波分析的原理以及应用，并以小波分析为工具，以具体的股票价格为实例，将板块股票价格处理为二位灰度图像进行板块效应探究。使用小波分析进行图像处理后，通过观察灰度图像竖直方向的光滑性来确定板块效应强弱。之后将二维灰度图像转化成一维信号，利用极值检测的方法寻找极值从而确定周期分界，明确涨跌周期。 在此之后，考虑到更强的应用性，本文以神经网络作为研究手段尝试对板块的整体涨跌趋势做出预测。分别对单隐层和三隐层BP网络的拟合结果进行了分析，并作出预测试验后与真实值进行了比较分析。最后针对预测结果的表现提出了一些改进建议。