自从2008年黄金期货在上海期货交易所（SHFE）正式挂牌交易以来，黄金期货作为投资市场上的一个交易品种，其投资和保值的作用显得越来越重要，近几年来，投资界和学术界对于黄金期货价格的研究，也越来越重视。而黄金期货市场是一个非常复杂的非线性动力系统，如果采用建立在计量经济学基础上的模型来研究，必然存在着各种困难。本文提出了用神经网络来预测黄金期货价格波动的方法，但是，传统的BP神经网络在预测期货价格方面，存在着诸多的限制和不足。本文加以分析，并且提出了改进办法：采用Elman神经网络构建价格预测模型。本文构建了Elman神经网络的价格预测模型，并且用实际数据样本验证了模型的精度，最终得出结论，Elman神经网络构建的黄金期货价格预测模型可以得到较好的价格预测效果。本文的主要贡献如下：（1）通过分析期货的属性以及黄金期货的特点，提出影响黄金期货价格波动的十个主要因素。（2）介绍了神经网络的基本知识，并且通过分析传统神经网络的不足，提出用Elman神经网络构建黄金期货价格预测模型。（3）鉴于神经网络在复杂系统建模时，如果维数变大，则计算量也会随之变大的现象，提出了采用投影寻踪法，来确定影响黄金期货价格的各因素的权重，适当减少神经网络预测模型的输入层个数。（4）最终构建了Elman神经网络的预测模型，并通过实验，预测了连续10个交易日的黄金期货收盘价，证明了Elman神经网络构建的预测模型的效果。