技術分析是回顧過去價格走勢及各項交易數據歷史，尋找交易市場中價格變化的規律，藉此預測未來走勢和變化的分析方法。不同於基本面分析需從多個層面和不同角度去對市場價格進行估值，技術面分析的探究對象較為單純，僅著重觀察市場中的價格行為，以及從大量交易數據中計算得出的各項指標。

技術分析的歷史

技術分析的誕生起源於過去數百年來人類對金融市場的觀察，在 18 世紀的日本就已經有人使用技術分析進行交易。據傳當時一位名叫本間宗久的米商，每天記錄市場上大米的開盤價、最高價、最低價、收盤價，併發明瞭現今被廣泛用於股票、期貨、數字貨幣等金融市場的 K 線圖表。然而較為系統的技術分析理論，則是在 19 世紀查爾斯·道 (Charles Dow) 集多位研究者之大成，提出著名的道式理論後才逐漸完善。道式理論可以說是技術分析領域中一切的基礎，依據先前的價格變化和交易量來判斷未來趨勢走向。技術分析通常採用圖表呈現，在經歷了長時間的演進後，現代的技術分析已經包含了數百種圖像型態和指標。

技術分析的原理及假設

技術分析的研究中有三項非常基本的假設：

1.所有的市場資訊最終都將反應到價格上，且市場充滿效率，價格將如同一面鏡子，實時反映出不同消息因素對價格漲跌所產生的效果。

2.即便是看似隨機的市場價格行為中，仍然可以找出可識別的型態與趨勢，且價格容易受到過往趨勢的影響，並延續其前進方向。

3.由於市場參與者的預期心理，歷史會傾向於不斷地重複循環，使價格呈現出一定的週期性與趨勢方向，而不會突發性地改變。

基於上述論點，技術分析的研究者認為，只要找出隱藏在歷史價格中的變化規律，就能對未來市場的價格趨勢進行預測。

技術分析的應用

在使用技術分析時，一般都分成型態和指標兩種不同的類別進行探討。當價格規律地產生變化時，就會在 K 線圖表上描繪出特定的圖型，像是頭肩頂、頭肩底、W 底、M 頂、上升三角、下降三角，等等。根據不同的圖型形態，可以識別出關鍵的價格帶以作為交易的參考，在技術分析的詞彙中，這些關鍵的價格區域一般又稱為支撐和阻力。

判斷支撐與阻力對於使用技術分析的交易者而言是相當重要的事情，這些價格區間通常都伴隨著大量的籌碼換手，是判別趨勢形成或是趨勢反轉的依據之一。上漲的行情中碰上阻力可能會反轉下跌，而下跌的行情中碰上支撐可能會反彈，因此交易者可以在價格接近支撐位時選擇買入做多，並在價格接近阻力位時選擇賣出做空。

以常見的 W 底型態為例，下跌後的反彈突破前高點後，前高點的價格帶就形成了關鍵支撐，表示該區域的賣壓已經消耗殆盡轉為買盤，為後市看漲的型態；M 頂則是恰好相反，上升後的回調跌破前低點後，前低點的價格帶就形成了關鍵阻力，表示該區域的買盤已經消耗殆盡轉為賣壓，為後市看跌的型態。

技術分析的指標，則是採用統計方法研究歷史交易數據，歸納出用於預測未來市場行情的數學公式。依使用的變數可分成趨勢型、震盪型和成交量型指標，依適用的時間範圍則可分為短期、中期以及長期指標。

一項方便且常用的指標是移動平均線。移動平均線是根據指定週期內的歷史價格計算得出，可以視為過去一段時間內的價格趨勢。根據是否有價格權重，移動平均線又可分成無權重的簡單移動平均線 (SMA) ，較重視近期價格的指數移動平均線 (EMA) ，以及加權移動平均線 (WMA)，後者利用對近期價格的加權，以凸顯出走勢的偏離和趨勢反轉之先機。

(參考圖，綠線 = 100 SMA、紅線 = 100 EMA、藍線 = 100 WMA)

相對強弱指標 (Relative Strength Index, RSI) 也是常用的指標，其透過一系列數學運算，將價格上升對比價格下跌的幅度差異進行標準化，得出一個區間範圍在 0 ~ 100 的數值。在價格漲幅大於價格跌幅的多頭行情中，RSI 數值會較高，反之則較低。一般來說 RSI 高於 70 會被認為市場買氣熱絡，而 RSI 低於 30 則代表市場冷清看跌，可能有超賣的情形。

有些指標則是採用其他指標計算得出，像是異同移動平均線 (Moving Average Convergence / Divergence，MACD) 指標是計算兩個不同時間週期的指數移動平均價格差，以構成 MACD 線 (快線)。計算 MACD 線的指數移動平均可以看出 MACD 線的變化趨勢，又被稱作訊號線 (慢線)。將 MACD 線與訊號線之數值相減，則可得出 MACD 直方圖。當 MACD 線由下往上穿越訊號線時，意味著近期指數平均價格差為正且大於均值，是一個多頭走勢的徵兆； MACD 線由上往下穿越訊號線，則表示近期指數平均價格差為負且小於均值，是空頭行情中常見的樣態。

布林帶 （Bollinger Bands，BB） 也是許多交易者喜歡使用的技術指標，它結合了移動平均和標準差的概念，將可能出現的價格範圍繪製在 K 線圖表上。具體作法是使用過往 n 個價格的簡單移動平均數作為中心，計算此 n 個價格的標準差後向上和向下延伸 m 個標準差作為邊界。布林帶的特色在於當價格沿著均線來回震盪時，可用統計的方法計算不同價格出現的機率，在常態分佈下約有 95% 的數值會落在離中心值 2 倍標準差的範圍內。價格靠近布林帶上緣或下緣時通常都表示與均值間的乖離較大，可能是潛在的買入或賣出時機。

若不想進行復雜的計算，繪製趨勢線也是一種分析行情的簡便方法。上漲的趨勢中會出現不斷增高的局部低點 (Higher Low)，畫一道串連兩個以上局部低點的直線就形成了上升趨勢線，在跌破上升趨勢線之前價格可能將繼續上漲。反之，下跌的趨勢中會出現不斷降低的局部高點 (Lower High)，將兩個以上的局部高點連線可畫出下降趨勢線，在突破下降趨勢線之前價格可能將繼續下跌。

技術分析的侷限性

儘管技術分析在使用上相當的快速方便，仍有部分的限制需要多加留意。首先要了解到技術分析僅是一項工具，對市場行情判斷解讀的還是其使用者。因此，技術分析得出的結果通常都較為主觀，摻雜了個人的立場與偏見。同樣的技術指標交由不同人去分析行情，可能會得出兩種截然不同的看法。相反地，技術分析也有可能創造一個自我實現的預言。當市場上許多參與者都使用相同方法進行交易時，會造成價格往群體預期的方向靠攏，然而這與技術分析理論的正確與否毫無關聯。此外，技術分析忽略了許多基本面分析的要素，且其模型僅基於歷史數據統計，無法排除例外事件發生的可能，無論分析得如何透徹，仍會有盲點，無法保證萬無一失。使用技術分析時需瞭解其限制，以免刻舟求劍反被工具誤導而造成損失。

結論

從傳統金融到加密貨幣，從短期投機炒作到長期價值投資，如何在變幻莫測的金融市場中獲利一直是人們所關心的議題。技術面分析雖然不如基本面分析客觀全面，且其強效率市場和未來是歷史之延伸投影的論點一直都為人詬病，然而其跨領域的泛用性和資訊解讀的便利性，卻也使這門學問歷久不衰，至今仍被許多交易員和投資機構使用。將技術分析視為輔助工具搭配基本面分析，將是提升資產管理績效和財務表現較為恰當的作法。