混沌是自相对论和量子力学之后人类科学的又一伟大发现,是对人类整个知识体系的又一次巨大冲击。它改变了自牛顿体系确定以来人们对于整个知识体系的认知,扩展了人们对于自然界的认识。混沌是一种低阶确定性的非线性动力系统所表现出来的非常复杂的行为,动力系统长期演化中任一变量的演化过程都包含了系统所有变量的信息,通过单变量时间序列反向构造出原系统相空间结构。中国股票市场自20世纪90年代成立,经过20多年的发展,曾经历了几次暴涨暴跌。国内外研究表明,股票市场存在混沌现象,而中国股票市场是一个具有分形维结构的混沌系统。而与股票市场有着重要关系的国际原油市场也被研究证明了是一个存在混沌现象的复杂系统。本文在对股票市场研究预测模型进行了简单概述后,使用BP神经网络训练预测模型对中国股票市场上证指数收盘价进行训练预测,同时对国际原油期货价格市场WTI即美国西德克萨斯轻质原油价格使用了同样的BP神经网络模型进行了训练预测分析。本文对混沌现象发现过程进行了梳理,从图灵模式到别洛乌索夫反应,从《确定性的非周期流》到逻辑斯蒂方程,从费根鲍姆常数到曼德勃罗集,从自组织到自相似。对混沌学理论基础做了理论分析。之后简述了中国股票市场发展历史,对股票指数的计算方法和对中国股票市场预测研究现状做了简述。最后使用混沌理论方法对上证指数收盘价和WTI原油价格进行混沌分析,互信息函数方法求取延迟时间,CAO方法求取嵌入维数,对其进行了相空间重构。并对上证指数收盘价根据G-P算法对上证指数收盘价计算其关联维为非整数,使用最小数据量方法计算对这两个经济数据计算最大Lyapunov指数都大于零,由此可以得出我国股票市场和国际原油市场是一个存在混沌现象的复杂系统,并对其建立了基于最大Lyapunov指数混沌预测模型。通过和BP神经网络训练模型进行对比分析,发现基于最大Lyapunov指数混沌预测模型具有较好的预测效果。