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我国证券市场股价波动表现出特有的混沌性质[1][2],具有局部随机与整体秩序[3]相容的特征.本文以2002年每隔十秒的上证指数高频数据[4]为例,以混沌理论为基础,从原始序列中构造出若干个新的时间序列,运用神经网络法[5]进行预测.预测结果表明,此方法能够较好地预测股票的走势,有望在股票交易中应用.