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针对金融时间序列分析中注重快速作出趋势判断的特点，利用数据挖掘的思想和工具，提出一种金融时间序列模式快速发现算法．与传统的预测算法相比较，该算法对数据的分布和平稳性等方面的要求不高，不基于任何假设，能够非常快速地发现时间序列中的频繁模式，经过模式匹配后，可以用于金融时间序列的分析与预测．以实际汇率数据为例，证明了该算法的有效性．