Данная статья посвящена исследованию метода прогнозирования цены акции на основе евклидова расстояния. Описывается широкое использование евклидова расстояния в науке, в частности исследуется применение в геоинформационных системах, физике и машинном обучении. В качестве данных для исследований предлагается использовать изменение цены акции Сбербанка, фондового рынка МосБиржи. Отмечается, что на фондовых рынках для прогнозирования используется фундаментальный и технический анализы. Постулатом технического анализа является утверждение, что в цене и ее истории движения заложена вся информация о рынке. Делается вывод о возможности использования евклидова расстояния для одномерного прогнозирования цены акции. В качестве данных предлагается использовать дневные цены акции, на момент закрытия, за пятилетний период. Формулируется алгоритм прогнозирования, который основывается на известной концепции «история повторяется». Производится предобработка данных: удаление данных за выходные и праздничные дни; перевод в процент изменения цены; обрезка аномальных всплесков; нормализация. Находятся евклидовы расстояния 976 отрезков изменения цены акции, с исследуемым отрезком. Приводится анализ полученных результатов. Прогнозирование на основе самого близкого отрезка дало точность 63,56%, а на основе десяти самых близких – 75,5 %. Отмечаются недостатки данного подхода, такие как не равномерность распределения евклидова расстояния. И отмечаются возможности по улучшению алгоритма, например дополнительное применение алгоритма динамической трансформации временной шкалы. Делается вывод, что тем не менее, полученный результат прогнозирования, например для трейдинга, является приемлемым.