تقييم أداء مؤشرات التحليل الفني في سوق الأوراق المالية قبل واثناء جائحة كورونا

اطروحة دكتوراه

اسم الباحث : محمد عبدالله عباس

اسم المشرف : علي احمد فارس محمد فائز حسن

الكلمات المفتاحية : التحليل الفني، مؤشرات السوق، جائحة كورونا، المتوسط المتحرك البسيط ، مؤشر القوة النسبية، مؤشر الماكد، مؤشر البولنجر باند، مؤشر تدفق الأموال، الأسواق الآسيوية.

الكلية : كلية الادارة والاقتصاد

الاختصاص : فلسفة في العلوم المالية والمصرفية

سنة نشر البحث : 2025

تحميل الملف : اضغط هنا لتحميل البحث

يشكّل التحليل الفني أحد الأدوات الرئيسة التي يعتمد عليها المستثمرون لفهم سلوك الأسواق المالية واتخاذ القرارات الاستثمارية، لما له من قدرة على تفسير حركة الأسعار استنادًا إلى بيانات السوق التاريخية. ومع ظهور جائحة كورونا التي تسببت في اضطرابات اقتصادية غير مسبوقة، برزت الحاجة إلى إعادة تقييم مدى كفاءة مؤشرات التحليل الفني في ظل الظروف غير الاعتيادية التي سادت الأسواق خلال تلك الفترة.
تهدف هذه الدراسة إلى تحليل أداء مجموعة من مؤشرات التحليل الفني المتمثلة في: المتوسط المتحرك البسيط (SMA)، مؤشر القوة النسبية (RSI)، مؤشر الماكد (MACD)، مؤشر البولنجر باند (Bollinger Bands)، ومؤشر تدفق الأموال (MFI)، وتم ذلك من خلال حساب العوائد اليومية والعوائد المتراكمة ونسبة شارب لكل مؤشر ضمن مدتين زمنيتين هما : ما قبل جائحة كورونا وأثناءها للمدة الممتدة من عام 2017 حتى نهاية عام 2022. كما تسعى الدراسة إلى مقارنة الاستجابة السوقية لتلك المؤشرات بين أربعة من الأسواق المالية الآسيوية المختارة ، وهي: كوريا الجنوبية، ماليزيا، سنغافورا، وتايلند، بالاعتماد على المؤشر العام لكل سوق بوصفه ممثلاُ لأداء السوق الكلي ، بهدف الكشف عن أوجه التشابه والاختلاف في كفاءة هذه المؤشرات عبر الاسواق عينة الدراسة.
تكمن أهمية البحث في كونه يسهم في توضيح مدى موثوقية مؤشرات التحليل الفني خلال فترات الأزمات، مما يوفر خريطة معرفية للمستثمرين والمؤسسات المالية والباحثين ، تم الحصول على اشارات البيع والشراء باستخدام لغة البرمجة بايثون، لما توفره من دقة وسرعة في معالجة البيانات المالية، كما احتسبت العوائد اليومية والعوائد التراكمية باستخدام برنامج (Excel)، مما أتاح إمكانية المقارنة الكمية الدقيقة بين أداء المؤشرات المختلفة.
وأظهرت النتائج تبايناً واضحاً في أداء المؤشرات بين المدتين، إذ تراجعت دقة بعض المؤشرات أثناء الجائحة ؛ نتيجة لارتفاع مستويات التقلب وعدم اليقين، على حين أثبتت مؤشرات أخرى مرونتها وقدرتها على التكيف مع ظروف السوق الاستثنائية ، كما تبين أن فعالية المؤشرات تختلف من سوق لآخر، مما يعكس خصوصية كل سوق من حيث السيولة والزخم و حجم التداول، واستجابة المستثمرين للأحداث العالمية.

Rp-Evaluation of Technical Analysis Indicators' Performance in the Stock Market Before and During the COVID-19 Pandemic.pdf


Technical analysis represents one of the primary tools relied upon by investors to understand the behavior of financial markets and to make investment decisions, due to its ability to interpret price movements based on historical market data. With the emergence of the COVID-19 pandemic, which caused unprecedented economic disruptions, the need arose to reassess the efficiency of technical analysis indicators under the extraordinary conditions that prevailed in the markets during that period.
This study aims to evaluate the performance of a set of technical analysis indicators, namely: the Simple Moving Average (SMA), the Relative Strength Index (RSI), the Moving Average Convergence Divergence (MACD), the Bollinger Bands, and the Money Flow Index (MFI). The evaluation was conducted through the calculation of daily returns, cumulative returns, and the Sharpe ratio for each indicator across two time periods: before and during the COVID-19 pandemic, covering the period from 2017 to the end of 2022. Furthermore, the study seeks to compare the market responsiveness to these indicators across four selected Asian financial markets — South Korea, Malaysia, Singapore, and Thailand — based on each market’s general index as a representative of overall market performance, in order to identify similarities and differences in the efficiency of these indicators among the sample markets.
The significance of this research lies in its contribution to clarifying the reliability of technical analysis indicators during crisis periods, thereby providing a knowledge framework for investors, financial institutions, and researchers. Buy and sell signals were generated using the Python programming language, given its precision and speed in processing financial data, while daily and cumulative returns were calculated using Microsoft Excel, which enabled accurate quantitative comparison among the performance of different indicators.
The results revealed a clear variation in the performance of indicators between the two periods. The accuracy of some indicators declined during the pandemic due to heightened volatility and uncertainty, whereas others demonstrated resilience and adaptability to exceptional market conditions. Additionally, the effectiveness of these indicators varied across markets, reflecting the unique characteristics of each market in terms of liquidity, momentum, trading volume, and investor response to global events.