پیش بینی بازارهای مالی یکی از سرفصل های مهم در حوزه مالی و مطالعات پژوهشی است. اهمیت پیش بینی از یک سو و پیچیدگی آن از سوی دیگر باعث شده است که تحقیقات زیادی در این زمینه انجام شود. در این پژوهش از یک روش ترکیبی شامل تبدیل موجک، مدل ARMA-EGARCH و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی یک دوره ای قیمت سهام در بازارهای ایران و آمریکا استفاده شده است. ابتدا به کمک تبدیل موجک سری زمانی را به چند سری جزئی و یک سری تقریبی تجزیه شده و سپس مدل ARMA-EGARCH برای پیش بینی سری های جزئی و شبکه عصبی مصنوعی برای پیش-بینی سری تقریبی بکار گرفته می شوند. در این مدل علاوه بر سری تقریبی، برخی از شاخص های تکنیکال نیز برای بهبود شبکه عصبی به آن داده می شوند. ارزیابی مدل پیشنهادی برای پیش بینی قیمت در بازار ایران و آمریکا با مدل های شبکه عصبی مصنوعی، ARIMA-EGARCH و ARIMA-ANN نشان داد که مدل پیشنهادی عملکرد بهتری نسبت به سایر مدل ها برای پیش بینی قیمت سهام در بازار ایران و آمریکا دارد.