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一般说来，若时间序列满足平稳随机过程的性质，则可用经典的ARm模型进行建模和预测，这是常用的研究思路和手段。但是，金融时间序列由于随机波动较大，很少满足经典A砌舱模型的适用条件，无法直接采用该模型进行处理。通过小波分析处理后，将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列，可以采用ARMA模型进行建模和分析。在本文中，采用此思路对沪深j00股指期货日内高频数据进行分析，表明该方法对金融数据建模的有效性。