پیش بینی قیمت سهام در بورس اوراق بهادار از اهمیت خاصی برخوردار است، زیرا نشان دهنده وضعیت کلی مطلوب یا نامطلوب سرمایه گذاری برای سهامداران و سرمایه گذاران است. در میان روش های پیش بینی، شبکه های عصبی مصنوعی و منطق فازی در بسیاری از زمینه های کاربردی استفاده شده اند و هر کدام آن ها دارای محاسن و معایبی هستند. این مقاله به دنبال ترکیب تئوری استدلال فازی با روش شبکه های عصبی جهت بهبود دقت و سرعت همگرایی مدل پیش بینی است. بنابراین، یک مدل ترکیبی شبکه های عصبی و تئوری استدلال فازی بر اساس مدل استدلال تاکاگی سوگنو در نظر گرفته شده است. در این تحقیق، مدل شبکه های عصبی فازی پیش بینی قیمت سهام طراحی شده و از لحاظ شش معیار ارزیابی عملکرد با روش ARIMA مقایسه شده است، نتایج تحقیق بیانگر این حقیقت است که شبکه های عصبی فازی در تمامی شش معیار ارزیابی عملکرد بر روش ARIMA برتری داشته است و دارای ویژگی های منحصر بفرد همگرایی سریع، دقت بالا، و توانایی تقریب تابع قوی هستند و برای پیش بینی شاخص قیمت سهام مناسب می باشند.