当今经济日益开放条件下，无论是企业、银行、政府以及个人都不得不面对外汇交易这个客观存在，都会主动或被动地受到汇率变动的影响，当持有硬货币时，汇率的上涨会带来收益；当持有软货币时，汇率的下跌会带来损失。为了克服人性的弱点，消除在实际交易中情绪的负面作用，有相当多的交易者(包括政府、企业、个人等)开发研制各种各样的机械交易系统，期待通过机器交易实现确定性盈利目标。机械交易系统主要分为三个子系统，一是市场交易信号决策子系统，二是风险管理子系统，三是资金管理子系统。其中市场交易信号决策子系统是另外两个子系统的基础，其他两个子系统根据交易信号决策子系统输出交易信号来进行风险管理及投资管理。本文对机械交易系统中的核心部分，即交易信号，进行有益探索；短线外汇交易中，运用目前流行的神经网络(RRL、BP、SOM神经网络)来建立预测模型，并通过比较试验来确定使用哪种神经网络来预测一定交易时间间隔的交易信号(买入或卖出)。