技術分析的理論依據
基於使用不同指標（如 rsi、隨機指標、macd 等）的技術分析來操作交易算法的理論依據是什麼？還是他們真的不工作？
您關於技術分析的理論依據的問題的答案取決於所分析的價格序列。有一些證據表明一些技術指標具有預測價值。但總的來說，除了訴諸心理學之外，技術分析背後幾乎沒有理論。
指標
技術分析師使用了許多指標。通常，指標描述了一個信封：一組定義包含價格的區域的線。基本指標包括：
- 阻力線：表明價格難以升至某一水平以上的線；
- 支撐：暗示價格難以跌破某個水平的線；
- 趨勢：線表示支撐和/或阻力水平上升或下降；
- 擴大：暗示阻力/支撐或趨勢的線在未來會進一步分開；
- 三角旗：暗示未來會聚的阻力/支撐或趨勢的線；
- 突破：價格可能會穿過三角旗線交叉的阻力/支撐線的想法；和，
- 頭肩頂：價格上漲和下跌形成三個駝峰，中間的駝峰最高。
還有其他指標著眼於移動平均線，移動平均線的交叉點，交易量分析等。這些背後的理論更少。
理論上支持的指標
我只知道有兩個指標可以得到一些一般性的理論支持。首先是資金流向，即買價與賣價的名義交易量。這與某些微觀結構模型（如Glosten 和 Milgrom (1985)）中的不對稱資訊測量有關。
具有理論支持的第二個衡量標準是橫截面動量，即Carhart (1997)因子：做多股票表現相對較好，做空股票表現相對較差（又名 WML=“winners-minus-losers”）。Sinha (2016)表明，橫截面動量可以通過新聞情緒（資訊）的擴散來解釋。
技術分析應該適用於哪些價格？
對於商品、商品價差和外匯匯率，阻力和支撐的想法是非常明智的。
商品是實物商品，這意味著它們具有用於提取或創造、提煉和運輸的實物基礎設施。像這樣的物理基礎設施變化非常緩慢，因此整個行業的生產成本分佈穩定。此外，隨著價格上漲，更昂貴的生產商將進入市場。供應的增加將使價格下跌。同樣，價格下跌會導致一些生產商停止生產——供應減少會使價格上漲。
商品價差可能類似。煉油廠購買每桶原油並將其提煉成 RBOB 汽油、柴油（以及類似的中間餾分油，如噴氣和煤油）、液化石油氣和石化產品、燃料（殘渣、重質燃料油）和瀝青。這些產品的銷售價值與投入品（原油）成本之間的差額就是生產者毛利（GPM）。GPM 趨向於回歸一個行業的長期平均 GPM。
基於緩慢變化的關係（購買力平價差異、相互貿易）和更快速變化的利率關係，*外匯(FX) 匯率可能會恢復到典型水平。*價格和供應之間沒有很強的聯繫：高匯率不會自動導致更多昂貴貨幣的創造。因此，外匯匯率可能不是強均值回歸（或根本不回歸）。因此，阻力、支撐和趨勢的想法可能並不明智。
除了一些（模型所說的）公允價值的想法之外，股票沒有理由恢復到任何水平。同樣，房地產價格也沒有理由恢復到典型水平。（“典型”級別甚至是一個困難的概念，因為沒有兩個屬性是相同的。）
債券可能會恢復到其面值，尤其是在它們接近到期時。然而，這不是一個新穎的概念，也不是不太可能已經被扣押在債券價格中的資訊。
實證學術研究
我說我只能想到兩個有一般理論支持的指標。我還提到，一些技術分析可能適用於商品和外匯，可能存在行業結構或貿易/PPP 的原因。然而，我們可能想知道技術分析在經驗上的表現如何。
Lo、Mamaysky 和 Wang (2000)對技術分析進行了最嚴格的實證研究。我建議閱讀這篇論文，因為它揭示了研究技術分析規則是多麼困難。
簡而言之，他們創建了電腦程序來進行技術分析；將這些結果帶給技術分析師，看看分析師是否同意這些計劃；並且，繼續這樣做，直到程序和分析師達成一致。
然後，他們使用這些經過校準的程序對 31 年的股票數據進行技術分析。他們發現，一些指標，頭肩和阻力，似乎具有統計學意義。其他指標似乎就像Anchorman中神話般的古龍水：“60% 的時間……它每次都有效。” （換句話說，隨機工作=不重要。）
Kidd 和 Brorsen (2002)研究了商品價格的技術分析，發現基於技術分析的交易回報已經下降。
然而， Menkhoff 和 Taylor (2007)發現技術分析對於外匯匯率是有利可圖的。他們認為這是由於技術分析揭示了“非基本面影響”。
您還詢問了比上述指標更複雜的指標。關於使用這些指標的研究很多；然而，這些研究中的大多數得出的結論是，這些指標並不重要或可疑。例如，Cohen 和 Cabiri (2015)發現 RSI 在 6 年中有 5 年具有預測性——這一水平沒有上升到統計顯著性。也許最有希望的研究是Chong 和 Ng（2008 年），他們研究了 RSI 和 MACD，發現它在某些情況下比倫敦證券交易所股票的買入和持有表現更好，以及Chong、Ng 和 Liew（2014 年） )發現 RSI 和 MACD 在意大利市場和美國道瓊斯 30 指數股票中表現良好。
雖然最後的作品很有希望，但我記得還有許多其他的研究沒有希望。不幸的是，大多數研究支持的大多數技術指標都沒有令人信服的論據。
真是個好問題。在學術環境中學習過金融學後，您總是會被告知技術分析是無稽之談。在純學術的世界裡，有效市場假說仍然是首選的思維方式。此外，學者們會指出，經驗數據和歷史回溯測試徹底駁斥了技術分析（這在長時間的每日樣本中是正確的）。
當我開始交易時，我有這種心態，完全忽略了技術。此外，有許多交易者完全不了解技術分析，他們是非常成功的交易者。
儘管如此，我想說，對於某些資產類別，主要是現貨外匯，當沒有基本面推動市場時，技術分析可能會很有用。我多次注意到，在重要的宏觀數據（GDP、CPI、就業人數等）出來的日子裡，技術水平毫無作用。但是在市場“死”的某些日子裡，沒有消息流，也沒有其他事情發生，交易員和算法都在關注技術水平，我已經多次看到，在這些平凡的日子裡，外匯對會慢慢向（比如說）50 天均線漂移，只是恰好“反彈”到那個水平。
我知道這聽起來很愚蠢。但根據我的經驗，我還是會總結以下總結：
(i) 在我看來，市場通常以三種模式執行：(a) 冒險，(b) 避險，(c) 中性
(ii) 在風險承擔或風險迴避期間，技術面幾乎沒有影響，市場由基本面和新聞流（轉化為訂單流）驅動
(iii) 在中性模式下，您經常會看到主要股指（DAX、SPX 等）在開盤價的幾個基點內收盤（即在查看每日收盤時它們幾乎沒有變動），但仍有盤中波動性，有時甚至 +/- 0.5%。我認為這是完全的噪音和“為交易而交易”。我想說的是，理論上，在沒有重大新聞且沒有太多事情發生的那一天，工具幾乎不應該移動：但它們仍然會移動（黃牛仍然試圖剝頭皮，算法仍然試圖捕捉低效的報價等）。在這樣的日子裡，根據我的經驗，外彙和主要股票的移動平均線似乎發揮了顯著的作用。
編輯：我還附上了一張圖表，描繪了 SPX500 上的“阻力”線，該線可以追溯到幾年前：這條阻力線非常臭名昭著，因為它已經被大量宣傳，例如彭博社的頂級分析師 Cormac Mullen次數。因此，許多交易者已經意識到這一點。關注它的交易者傾向於在水平達到“阻力”線時賣出 SPX 期貨：事實上，這顯示了 TA 的真正運作方式：如果有足夠多的市場參與者關注某個特定水平，它就會變成一個自我實現預言，因為訂單流將變得足以影響價格行為。
（PS：是的，奇蹟般地，隨著 Covid 的出現，阻力也在 2020 年 3 月“起作用”，而 SPX 非常嚴重地“反彈”了阻力線：但這當然是巧合）。
