The purpose of work consisted in check of a hypothesis of efficiency of the financial markets and hypotheses of a possibility of forecasting of dynamics of the markets by the technical analysis. Methods of artificial intelligence and data of the day prices of closing of all actions entering S&P 500 used from the moment of their placemen — 3 242 204 prices of closing t. The model of the signs used in the technical analysis, with use of these 400 incidentally chosen actions «studied», the model with use of the remained actions entering S&P 500 for the entire period of stock quotation checked. The quantity of subjects of the technical analysis in the studied set was made to 20 000. To accuracy of the estimates based on the methods of the technical analysis realized by method of artificial intelligence it was close to 50%. The received results call into question a possibility of the technical analysis to define, the action price will raised or will go down, and confirm the theory of efficiency of the financial markets, on extremely measure for the stock market, entering S&P 500.
efficiency of the financial markets, technical analysis, model, artificial intelligence, S&P 500.
Теория эффективности финансовых рынков предполагает, что вся имеющаяся и доступная участникам рынка информация отражена в цене актива (акции, облигации или иного финансового актива) [1, 2]. Движение цен случайно, инвесторы не могут добиться доходности, превышающей общую доходность рынка. Некоторые экономисты, специализирующиеся в работе с финансовыми рынками, предполагают, что эффективность финансовых рынков — лишь гипотеза. Они предполагают, что с помощью анализа, называемого техническим, возможно прогнозировать направление изменений цен финансовых рынков. Технический анализ предполагает, что цены активов имеют тенденцию изменяться в определенном направлении. Соответственно, определив это направление, можно предсказать, будет ли увеличиваться или уменьшаться цена актива в ближайшем будущем, и, таким образом, получить доходность, выше общей доходности рынка [3].
1. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. Eugene F. Fama. The Journal of Finance. Vol. 25, No. 2, Papers and Proceedings of the Twenty-Eighth Annual Meeting of the American Finance Association New York, N.Y. December, 28-30, 1969 (May, 1970), pp. 383-417.
2. Ivo Welch. Corporate Finance. 2nd edition, 2011. - 768 p.
3. Charles D. Technical Analysis. Kirkpatrick II. Pearson Education Inc., 2011. - 320 p.
4. William O´Neil The How to Make Money in Stocks Complete Investing System: Your Ultimate Guide to Winning in Good Times and Bad Paperback. Au McGraw-Hill Education, 2010. - 500 p.
5. Marco Taboga. Lectures on Probability Theory and Mathematical Statistics. - 2nd Edition. CreateSpace Independent Publishing Platform, 2012. - 656 p.
6. Corinna Cortes, Vladimir Vapnik. Support-vector networks. Journal of Machine Learning. September 1995, Vol. 20, Issue 3, pp. 273-297.
7. The MNIST database of handwritten digits. YannLeCun, Corinna Cortes, Christopher J.C. Burges. URL: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
