股市中K线特征是股价涨跌的因果信息，基于支持向量机（SVM）的股价预测模型没有考虑K线特征知识，对于股价态势难以有效预测。提出基于K线能量计算的股市生命期支持向量机态势预测算法（LPF-SVM），首先，提取典型K线特征，通过引入特征的孕育成熟度和爆发力定义，给出K线特征支持向量机算法（KLF-SVM）；进而，在KLF-SVM算法基础上定义特征的能量计算模型给出一种K线能量计算的SVM股价预测算法。为了有效地预测态势，引入股价波动的生命期概念，通过K线组合特征判定股价所处的生命期的阶段，进而结合生命期阶段之间的时序影响关系给出一种基于生命期的股价态势预测算法。在上证和深证数据集上的实验结果表明，LPF-SVM算法对于股价上升波段和下跌波段的股价预测取得了很好的效果。
