Существующие методы технического анализа являются эмпирической квинтэссенцией биржевой игры и подтверждают свою эффективность только методами математической статистики. Фактически методы технического анализа позволяют повысить вероятность заключения прибыльных сделок. Таким образом, возникает необходимость создать обработчик функции изменения цены для фильтрации случайной составляющей и выделения детерминированной составляющей с целью выделения точки смены тренда и оптимизации временной точки открытия и закрытия позиции. В качестве решения поставленной задачи был разработан обработчик стохастической функции, определяющей изменение цены актива, методом марковской теории нелинейной фильтрации. Оценка эффективности синтезированного приемника проводилась на основании цифрового моделирования процесса обработки смеси детерминированного сигнала и белого гауссовского шума. Показано, что разработанный обработчик позволяет осуществлять фильтрацию случайной составляющей цены ликвидных акций котирующихся на бирже ММВБ, с целью разработки прибыльной трейдерской стратегии. Полученный график оценки марковского случайного процесса λ(t) на выходе фильтра периодически пересекает график исходного случайного процесса. При этом пересечения графиков происходит только в момент изменения направления движения (тренда) оценки λ(t). Таким образом, в идеальном случае, если предположить, что сделку можно совершать точно в момент пересечения графиков, то каждая сделка является как минимум безубыточной. Ставится задача о приближении реальных условий совершения сделок к идеальным. Для этого необходимо разрешить вопрос о фрактальных свойствах рынков и о предельных возможностях использования высокочастотных торговых роботов и алгоритмов.