本发明涉及一种基于特征加权支持向量回归的股指预测方法、装置及介质，方法包括：利用训练好的支持向量机模型对股票指数进行动态预测；支持向量机模型的训练过程包括以下步骤：采集某一交易日的股票指数以及该交易日前的若干个交易日的技术指标数据集，构成训练集，技术指标数据集包括若干项技术指标数据；2)对训练集进行归一化处理；通过因子模型筛选算法从若干项技术指标数据中筛选出若干项参考技术指标数据，并构建表征各项参考技术指标数据的权重的特征权重矩阵；利用特征权重矩阵对支持向量机模型的核函数映射过程进行加权。与现有技术相比，本发明具有精度高、鲁棒性高、自动化、节约人力资源等优点。