Тема выпускной квалификационной работы: «Технический анализ на рынке ценных бумаг». Цель данной работы заключается в изучении и последующем применении на практике методов технического анализа на рынке ценных бумаг. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение теоретических основ и методов технического анализа, видов графиков и правил их построения. 2. Исследование особенностей применения технических индикаторов в качестве инструмента анализа и моделирования рыночного поведения. 3. Анализ и прогноз курса акций ПАО Сбербанк методом исторического моделирования. Методы исследования: идеализация, системный поход, анализ и синтез. В работе проведен анализ текущей ситуации акций ПАО Сбербанк на рынке с применением трендового и ценового индикаторов. Также уделяется внимание их особенностям. Исходя из полученных результатов исследования, предложены вероятные варианты движения цены анализируемого актива. Построенная модель прогноза на основе исторических данных в комбинации с выбранными индикаторами, может быть успешно применена на фондовом рынке.

The subject of the graduate qualification work is “Technical analysis in the securities market”. The purpose of this work is to study and subsequently put into practice the methods of technical analysis in the securities market. Tasks that were solved during the study: 1. The study of the theoretical foundations and methods of technical analysis, types of graphs and the rules for their construction. 2. The study of the features of the use of technical indicators as a tool for analysis and modeling of market behavior. 3. Analysis and forecast of the stock price of Sberbank by historical modeling. Research methods: idealization, system approach, analysis and synthesis. The paper analyzes the current situation of Sberbank shares in the market using trend and price indicators. Attention is also paid to their features. Based on the results of the study, probable options for the price movement of the analyzed asset are proposed. The constructed forecast model based on historical data in combination with selected indicators can be successfully applied in the stock market.