技術分析在某種程度上是一種有效的投資方法嗎？
我個人認為技術分析（TA）一點用都沒有，但我仍然看到很多關於技術分析的課程，甚至有人在使用它。它們具有易於學習的優點，並且聲稱自己遵循“行為經濟學”理論。
傳統和簡單的 TA 在某種程度上有效嗎？我問的是使用移動平均線、圖表、動量線來嘗試預測市場走勢的那個。
行為經濟學理論是有效的，有兩個人因此獲得了諾貝爾獎，所以我不是在爭論它的有效性，而是它作為一種投資方法的後果或有用性。
請不僅考慮高效市場（例如美國），還考慮其他較小且效率較低的市場（我來自阿根廷）。
Lo、Mamaysky 和 Wang 的論文Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation可能是對這個問題的最佳研究。他發現有些模式似乎很有用，尤其是頭肩模式。
正如我在評論中提到的，我將首先查看 Campbell、Lo 和 MacKinlay 的著作《金融市場計量經濟學》中的第 2 章“資產回報的可預測性”。
此外，您可能想看看的一些論文是 Cochrane 的“The Dog That Did Not Bark: A Defense of Return Predictability”或 Koijen 和 Van Binsbergen 的“Predictive Regressions: A Present-Value Approach”。Cochrane 提出了將“可預測性”與“可預測性”區分開來的觀點。我將不得不閱讀更多內容以獲得更好的想法，但這應該是一個好的開始。
此外，您可能會發現這篇論文很有啟發性：Fama 和 French 撰寫的“互惠基金回報橫截面中的運氣與技巧”。這個想法是試圖找出共同基金阿爾法的分佈，如果基金業績只是運氣的結果，我們希望觀察到這些阿爾法分佈。然後，他們將其與實際觀察到的基金阿爾法分佈進行比較，我們發現基金的表現可能比您僅靠運氣（在分佈上）所期望的要差。正如他們在摘要中所說：
積極管理的美國股票共同基金的總投資組合接近市場投資組合，但積極管理的高成本卻完好無損，因為投資者的回報較低。Bootstrap 模擬表明，很少有基金能夠產生足以支付其成本的經基準調整的預期回報。如果我們加回基金費用比率中的成本，則在共同基金 α 估計的橫截面的極端尾部有證據表明表現不佳和優越（非零真實 α）。