本文在分析考察传统的金融预测分析方法的基础上，提出了一套面向期货市场分析、预测和决策，针对实盘真实数据操作，由BP神经网络和ARIMA时间序列模型组合的系统应用模板。该系统通过《飞狐交易师》这个广泛使用的行情软件平台提供的DLL程序接口，实时的获取交易所的真实交易数据，进行数据预测处理后仍然送回《飞狐》平台的公式系统进行显示，随盘预测，简单易用，符合常规用户的使用习惯，区别于以往的盘后历史数据分析，贴近于实战，具有一定的使用价值。在初步试验对连豆主力合约进行根盘后，实验表明，在传统的BP网络算法和时间序列算法下，该系统已经表现出较高的成功率，为今后针对期货交易预测的算法实践提供了一套平台。 本文的创新点在于采集处理的是实盘交易数据，在数据的选择，预处理和数据结构上与传统算法不同，在BP网络算法中贯穿时序模型，可以达到常人初级操盘的水平，在增加训练的时间，甚至紧贴期货交易特点，改进网络结构和高频时序模型后，相信系统的预测速度和准确率会更加贴近人类操盘水平，更具有实践意义。