外汇市场上风云变幻，难以琢磨，高收益与高风险并存。在每天的交易中，为了控制风险，交易员和客户要随时掌握各种货币的汇率和走势的实时行情及外汇市场的多种消息等等。只有对市场的汇率走势有正确的预测和判断，才能做出正确的交易对策，获得高额的利润。因此外汇交易风险管理的关键，是对各种汇率走势的正确预测。在本论文的项目中将进行个人外汇交易风险管理的消息层面分析，即利用路透汇市消息、采用贝叶斯网络等数据挖掘的技术进行汇率的趋势预测，辅助客户和交易员做出正确的决策，规避交易风险。 本文在前人提出基于消息进行汇率的趋势预测以及将贝叶斯网络作为建模手段的基础上，将重点放在建立汇率预测的贝叶斯网络模型以及贝叶斯网络算法选择上。其主要特色如下： (1)提出并设计了基于消息的欧元汇率趋势预测的贝叶斯网络模型和日圆汇率趋势预测的贝叶斯网络模型以前的汇市预测大多采用轻模型而重数据的方法，而贝叶斯网络方法重视模型的作用，它使用领域专家知识来构建贝叶斯网络模型，并用数据来学习这个贝叶斯网络模型从而将专家知识和数据很好的结合起来。通过分析汇市领域知识、研究路透中文消息以及咨询汇市方面专家等手段，我们精心构造了关于欧元、日圆汇率的贝叶斯网络预测模型。我们的模型包括了各个汇率的影响因素，各个因素的属性取值以及这些因素间的相对偏序关系等。实验的结果最终也证明我们的模型是成功的。同时，通过这种建模的过程，我们也实现了一种贝叶斯网络建模的有效方法。 (2)对现有的贝叶斯网络学习、预测算法进行适应性改进对贝叶斯网络的理论研究已经进行了很长的一段时间，也提出不了不少贝叶斯网络的学习、预测算法，这些算法在理论上证明是成功的，但在实际的使用时，我们要根据具体情况进行适当的改进，从而更好得解决实际问题。本文中，在确定贝叶斯网络节点偏序关系的算法中，我们充分利用了领域知识；在学习贝叶斯网络算法中，我们通过改进K2算法，实现了在学习贝叶斯网络结构时使用先验知识来添加边；在实现贝叶斯网络的预测算法时，我们又使用关联算法来获取事实节点。所有这些改进最终也证明是成功的。 (3)扩充了消息摘要翻译系统的语料库，不仅提高了翻译系统的准确度更重要的是扩大了我们模型节点的可选择空间语料的多少直接决定了中文摘要分析系统所能识别的中文消息摘要的数量，也决定了本预测系统所能利用的消息量。通过仔细分析路透中文消息摘要，我们扩充了语料库，使预测系统能够充分利用路透的消息摘要提供的消息，从而不仅保证了翻译系统的准确度，更重要的是我们可以将更多的消息节点加入我们的贝叶斯网络预测模型，从而保证了模型的准确性。