В статье рассматриваются проблемы применения метода комитетов для принятия решений в условиях поступления различных сигналов от технических индикаторов фондового рынка. Метод комитетов является методом классификации данных с учетом нелинейных зависимостей и предусматривает построение группы линейных классификаторов. В рамках данного исследования основой для построения комитетов служит единая модель частично-целочисленного программирования, в рамках которой реализованы различные логики комитетных конструкций. В качестве предмета исследования выступает взаимосвязь показателей технических индикаторов фондового рынка с ценами биржевых финансовых инструментов. Цель исследования – показать эффективность построения комитетных конструкций для решения задач прогнозирования стоимости финансовых инструментов, котирующихся на фондовых рынках. Для достижения указанной цели были собраны основные биржевые данные по акциям ПАО «Сбербанк» (Московская фондовая биржа) за период с 2010 по 2019 годы, на основании которых были рассчитаны технические индикаторы и ряд взаимосвязанных с ними параметров. Эти показатели были использованы в качестве данных для комитетных моделей с различным числом членов комитета и логик голосования. В результате были получены решающие правила, применение которых при ведении спекулятивных торгов на фондовой бирже способно приносить стабильную прибыль. Для сравнения также приведены решения аналогичной задачи классическими методами классификации. Проведенное сравнение показало, что результаты, схожие с комитетным решением по качеству классификации, могут быть получены в рамках методов, способных работать с нелинейными зависимостями данных. Исследование может представлять интерес для профессиональных трейдеров, инвестиционных аналитиков, специалистов по анализу данных и студентов математических и финансовых специальностей.