圖形辨識策略有什麼理論基礎嗎？
均值回歸和趨勢跟踪策略背後有某種理論，可以解釋為什麼如果實施得當，它們可能會起作用。另一方面，圖形辨識似乎只不過是數據探勘和過度擬合。模式可能有任何預測價值嗎？換句話說，歷史數據中觀察到的模式是否會在未來重複出現，除了隨機機會或自我實現的預言，因為有足夠多的交易者使用它，模式“起作用”的地方有什麼理論上的原因嗎？
弱形式市場效率表示您無法根據過去的價格預測價格。或者技術分析不起作用。我認為弱形式市場效率的檢驗是相當有結論性的，表明美國股市是弱形式有效的；至少在超過幾分鐘的時間線上。
這並不是說市場是“有效的”。半強形式效率的測試（即，不能從所有公共資訊中預測價格）仍然存在一些爭議，但我認為大多數人會說市場不是半強形式有效的。你可以做基本面分析有機會確定贏家和輸家。市場絕對不是強形式有效的（即，無法從所有資訊中預測價格，公共和私人）。
那麼技術分析有用嗎？我不這麼認為。有些人可能會獲得異常回報，但他們可能會承擔圖表中不明顯的風險。或者在均值回歸的情況下，是的，大多數情況下事情都會恢復到均值，但在您對疼痛的容忍度範圍內，它們可能不會恢復到均值。我認為關於均值回歸主題的最佳讀物是“當天才失敗時”。他們在非流動和流動美國國債上的趨同交易是“正確的”，但在破產後趨同之前，它們離均值更遠。
對一個非常普遍的問題的一般回答：
如果您發現區分結構和雜訊的重要模式，您就會了解該系統。你有一個關於它的模型，所以你可以推斷和預測。在此基礎上，您可以使用此模型賺錢。從這個意義上說，均值回歸和趨勢跟踪也是“唯一”使用從數據（或任何地方）派生的模型的策略。
以進化為代表：生物體也有一個關於其環境的模型（這也是部分隨機的）。成功的生物利用它來生存和繁殖。
順便說一句：就哲學基礎而言，您可以說這是過去對未來有意義的信念（歸納論證）-但這只是一種本身無法證明的信念（說它在過去本身就是歸納性的，因此我們在這裡有一個 catch-22）