很抱歉，作为一个AI，我无法直接访问或检索实时或历史股票市场数据，包括603825股票的历史交易数据。不过，我可以提供一些分析股票历史交易数据的一般方法和预测趋势的基本步骤。
历史数据分析步骤：
1. 数据收集：
收集603825股票的历史交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。
2. 数据清洗：
检查数据是否有缺失或异常值，并进行相应的处理。
3. 技术分析：
使用技术指标如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、MACD等来分析股票的价格走势和交易量。
分析股票的支撑位和阻力位。
研究股票的图表模式，如头肩顶、双底等。
4. 基本面分析：
分析公司的财务报表，如收入、利润、负债等。
评估公司的行业地位、管理团队和市场前景。
5. 趋势分析：
确定股票是处于上升趋势、下降趋势还是横盘整理。
分析趋势的持续性。
预测趋势步骤：
1. 时间序列分析：
使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，来预测未来的价格走势。
2. 机器学习：
使用机器学习算法，如随机森林、神经网络等，来建立预测模型。
3. 外部因素考虑：
考虑宏观经济因素、政策变化、行业动态等对股票价格的影响。
4. 风险控制：
在预测时考虑风险因素，并制定相应的风险管理策略。
注意事项：
市场风险：股票市场存在不确定性，任何预测都存在风险。
数据来源：确保数据来源的可靠性和准确性。
持续监控：市场状况不断变化，需要持续监控数据和市场动态。
为了进行具体的历史分析和趋势预测，您需要访问金融数据服务提供商或使用股票交易软件，这些平台通常会提供详细的历史交易数据和分析工具。
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