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传统人工神经网络的软件实现速度慢,可以利用FPGA的并行性加速其实现。本文在软件上采用PSO优化ANN,得到最优权值,最优权值和测试样本保存在FPGA片上ROM,然后用FPGA-ANN实现股票预测。Sigmod函数的逼近采用分段近似和查找表相结合的方法。利用ANN层与层之间在FPGA中的流水线处理以及每一层内神经元与神经元之间的并行处理,使用国际通用股票预测数据集Nasdaq-100 index of Nasdaqsm进行仿真实验得知,该方法显著提高了股票预测的速度。