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将非线性和混沌的理论和方法应用在金融时间序列的研究中，识别金融时间序列是否为混沌时间序列是研究者面临的一个首要的问题，各个学科领域根据所研究的具体对象发展出了不同的算法，这些算法对金融hen序列的研究有借鉴作用。然而，金融时间序列的小数据量与混合噪声的特征使得混沌识别更加困难．目前广为应用的金融时间序列的混沌识别方法是Gencay-Dechert法，替代数据法等，这些算法仍然处于发展完善中。