Ставицький, Андрій ВолодимировичАндрій ВолодимировичСтавицькийТараба, В.В.Тараба2026-05-222026-05-222020Ставицький, А., & Тараба, В. (2020). Аналіз ефективності методів технічного аналізу при прогнозуванні фондових індексів. Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Економіка, (211), 53–62. https://doi.org/https://doi.org/10.17721/1728-2667.2020/211-4/51728-2667УДК 330.47JEL classification: G1710.17721/1728-2667.2020/211-4/5https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/21870Проаналізовано прибутковість методів технічного аналізу для семи фондових індексів за останні десять років, а також розглянуто загальну динаміку фондових індексів. Відповідно до отриманих результатів прибутковість технічного аналізу зросла останнім часом через зміну умов на ринку, натомість для періоду 2010–2018 років прибутковість методів технічного аналізу була значно нижчою. Аналіз показав, що найкращі результати розглянуті методи технічного аналізу продемонстрували на китайському, індійському та гонконгському фондових індексах, найгірші – на американському, європейському та японському фондових індексах. Проте стійкість розглянутих методів, як виявилося, досить низька. Це пов'язано з тим, що їхня прибутковість сильно змінюється зі зміною вибірки. Розглянуто також питання агрегування сигналів технічного аналізу та сигналів ARIMA-моделей. Для цього для кожного з розглянутих у роботі фондових індексів підібрано оптимальні ARIMA-моделі, і відповідно на основі прогнозів за цими моделями для кожного індексу отримувалися сигнали на відкриття чи закриття короткої або довгої позиції. Зазначено, що для трьох із семи індексів оптимальною ARIMA-моделлю виявилася модель "білого шуму": у такому випадку отримана модель не використовувалася для побудови прогнозів та подальшого отримання сигналів. Агрегування сигналів дозволило отримати прибутковість, вищу за середньоринкову на п'яти з семи розглянутих фондових індексів: американському, європейському, китайському, гонконгському та корейському фондових індексах. Для тестування методів технічного аналізу на історичних даних, підбору оптимальних ARIMA-моделей та тестування стратегії, що базується на агрегуванні сигналів, використано Python та R. Отримані результати можуть бути використані для розробки торгових стратегій.The article analyzes the profitability of technical analysis methods for the seven stock indices during the last ten years. According to the analysis, the profitability of technical analysis has increased recently due to changes in market conditions. However, the efficiency of technical analysis methods was much lower during 2010-2018. The analysis showed that technical analysis methods demonstrated best results on the Chinese, Indian, and Hong Kong stock indices, the worst – on the American, European, and Japanese stock indices. However, the stability of these methods is quite low: their profitability varies greatly with the change of the sample. The issue of aggregation of technical analysis signals and ARIMA-model signals is also considered in this paper. The optimal parameters for the technical analysis methods were selected by testing on historical data; optimal ARIMA models were selected for each index. For 3 out of 7 indices the optimal model is WN (white noise). Most technical analysis methods showed poor results on the American (S&P 500) and European (Euronext 100) stock indices (except for the last two years). The results can be used to develop trading strategies.ukфондові індекситехнічний аналізARIMA-моделіstock indicestechnical analysisARIMA modelsСтаття