Liệu phân tích kỹ thuật có thực sự hoạt động hay không là một vấn đề tranh cãi. Các phương pháp khác nhau rất nhiều, và các nhà phân tích kỹ thuật khác nhau đôi khi có thể đưa ra các dự đoán trái ngược nhau từ cùng một dữ liệu. Nhiều nhà đầu tư cho rằng họ trải nghiệm hoàn vốn tích cực, nhưng việc đánh giá học thuật thường thấy rằng nó có rất ít sức mạnh dự đoán.[51] Trong 95 nghiên cứu hiện đại, 56 kết luận rằng phân tích kỹ thuật đã có kết quả tích cực, mặc dù thiên vị rình mò dữ liệu và các vấn đề khác làm cho các phân tích khó khăn.[13] Dự đoán phi tuyến sử dụng mạng thần kinh đôi khi tạo ra các kết quả dự đoán mang ý nghĩa thống kê.[52] Một bài báo của Cục Dự trữ Liên bang[21] liên quan đến các mức hỗ trợ và kháng cự tỷ giá hối đoái trong ngắn hạn "cung cấp bằng chứng rõ ràng rằng các mức này giúp dự đoán các gián đoạn xu hướng trong ngày," mặc dù "sức mạnh tiên đoán" của những ngưỡng này đã được "tìm thấy thay đổi theo tỷ giá hối đoái và được kiểm tra ngặt nghèo".

Các chiến lược trao đổi kỹ thuật đã được thấy có hiệu quả trong thị trường Trung Quốc bởi một nghiên cứu gần đây khẳng định, "Cuối cùng, chúng ta thấy hoàn vốn tích cực đáng kể đối với các trao đổi mua được tạo ra bởi các phiên bản trái ngược của quy luật cắt chéo trung bình động, quy tắc bùng nổ kênh, và quy tắc trao đổi dải Bollinger, sau khi hạch toán chi phí giao dịch 0,50 phần trăm."[53]

Một nghiên cứu có ảnh hưởng năm 1992 bởi Brock et al. xuất hiện để tìm hỗ trợ cho các quy tắc trao đổi kỹ thuật đã được thử nghiệm đối với can thiệp dữ liệu và các vấn đề khác trong năm 1999;[54] việc lấy mẫu của Brock et al. là đủ mạnh đối với can thiệp dữ liệu.

Sau đó, một nghiên cứu toàn diện về câu hỏi này bởi nhà kinh tế trường phái Amsterdam Gerwin Griffioen kết luận rằng: "đối với các chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, Nhật Bản và Tây Âu hầu hết các thủ tục dự báo không-theo-mẫu đệ quy không cho thấy khả năng có lợi nhuận, sau khi thực hiện các chi phí giao dịch ít. Hơn nữa, đối với chi phí giao dịch đủ cao nó được tìm thấy, bằng cách ước tính các CAPM, mà trao đổi kỹ thuật cho thấy không có sức mạnh dự báo không-theo-mẫu được điều chỉnh rủi ro có ý nghĩa thống kê đối với gần như tất cả các chỉ số thị trường chứng khoán."[16] Chi phí giao dịch đặc biệt áp dụng đối với "các chiến lược xung lượng"; một đánh giá toàn diện năm 1996 của các dữ liệu và nghiên cứu kết luận rằng ngay cả chi phí giao dịch nhỏ sẽ có thể dẫn đến không có khả năng để nắm bắt bất kỳ dư thừa nào từ các chiến lược như vậy.[55]

Trong một bài báo được công bố trên Tạp chí Tài chính, Tiến sĩ Andrew W. Lo, giám đốc Phòng thí nghiệm Kỹ thuật tài chính của MIT, làm việc với Harry Mamaysky và Giang Wang phát hiện ra rằng "

Phân tích kỹ thuật, còn được gọi là "lập biểu đồ," đã là một phần của hoạt động tài chính trong nhiều thập kỷ, nhưng môn học này đã không nhận được cùng một mức độ giám sát và chấp nhận học thuật như các phương pháp tiếp cận truyền thống hơn chẳng hạn phân tích cơ bản. Một trong những trở ngại chính là bản chất rất chủ quan của phân tích kỹ thuật – sự hiện diện của các hình dạng hình học trong các biểu đồ giá lịch sử thường là trong mắt của khán giả. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một cách tiếp cận có hệ thống và tự động tới việc nhận dạng mẫu kỹ thuật bằng cách sử dụng hồi quy hạt nhân phi tham số, và áp dụng phương pháp này cho một số lượng lớn chứng khoán Mỹ từ năm 1962 đến năm 1996 để đánh giá hiệu quả của phân tích kỹ thuật. Bằng cách so sánh phân bố thực nghiệm vô điều kiện của hoàn vốn chứng khoán hàng ngày với phân phối có điều kiện – điều kiện trên các chỉ báo kỹ thuật cụ thể như đầu-và-vai hoặc đáy kép – chúng tôi thấy rằng qua 31 năm giai đoạn lấy mẫu, một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có giá trị thực tế.[56]

Trong cùng bài báo đó Tiến sĩ Lo đã viết rằng "một số nghiên cứu học thuật cho thấy rằng ... phân tích kỹ thuật cũng có thể là một phương tiện hiệu quả để trích xuất thông tin hữu ích từ giá cả thị trường."[57] Một số kỹ thuật như Hình học Drummond cố gắng khắc phục thiên vị dữ liệu quá khứ bằng cách dự phóng các mức hỗ trợ và kháng cự từ các khung thời gian khác nhau vào tương lai ngắn hạn và bằng cách kết hợp điều đó với đổi trở lại các kỹ thuật ý nghĩa.[58]

Giả thuyết thị trường hiệu quả

Giả thuyết thị trường hiệu quả (EMH) mâu thuẫn với các nguyên lý cơ bản của phân tích kỹ thuật bằng cách nói rằng giá quá khứ không thể được sử dụng để dự đoán giá trong tương lai theo cách có thể mang lại lợi nhuận. Do đó nó cho rằng phân tích kỹ thuật không thể có hiệu quả. Nhà kinh tế Eugene Fama đã xuất bản bài báo chuyên đề về EMH trên Journal of Finance trong năm 1970, và cho biết "Trong ngắn hạn, bằng chứng hỗ trợ của mô hình thị trường hiệu quả là rộng lớn, và (phần nào đó duy nhất trong kinh tế học) bằng chứng mâu thuẫn là thưa thớt."[59]

Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng EMH bỏ qua cách thị trường làm việc, trong đó nhiều nhà đầu tư đặt cơ sở kỳ vọng của họ trên các thu nhập trong quá khứ hay hồ sơ theo dõi, ví dụ. Bởi vì giá cổ phiếu trong tương lai có thể bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những kỳ vọng nhà đầu tư, các nhà kỹ thuật cho rằng nó chỉ theo sau các giá trong quá khứ đó ảnh hưởng đến giá trong tương lai.[60] Họ cũng chỉ tới nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính hành vi, đặc biệt là những người không phải là người tham gia hợp lý mà EMH đã loại họ ra. Các nhà phân tích kỹ thuật từ lâu đã cho rằng hành vi con người không hợp lý ảnh hưởng đến giá cổ phiếu, và rằng hành vi này dẫn đến kết quả dự đoán được.[61] Tác giả David Aronson nói rằng lý thuyết tài chính hành vi pha trộn với sự thực hành phân tích kỹ thuật:

Bằng cách xem xét tác động của cảm xúc, lỗi nhận thức, ưu tiên không hợp lý, và sự năng động của hành vi nhóm, tài chính hành vi cung cấp các giải thích ngắn gọn của biến động thị trường dư thừa cũng như hoàn vốn vượt quá thu được của các chiến lược thông tin cũ.... lỗi nhận thức cũng có thể giải thích sự tồn tại của các không hiệu quả thị trường đẻ ra các chuyển động giá có tính hệ thống cho phép các phương pháp TA [phân tích kỹ thuật] khách quan làm việc.[60]

Những người ủng hộ EMH trả lời rằng trong khi những người tham gia thị trường cá nhân không phải lúc nào hành động hợp lý (hoặc có thông tin đầy đủ), các quyết định tổng hợp của họ cân bằng lẫn nhau, dẫn đến một kết quả hợp lý (người lạc quan, mua cổ phiếu và mời thầu giá cao hơn bị đối lập bởi những người bi quan, bán cổ phiếu của họ, mà giữ giá trong trạng thái cân bằng).[62] Tương tự như vậy, thông tin đầy đủ được phản ánh trong giá cả bởi vì tất cả người tham gia thị trường mang kiến thức cá nhân của mình, nhưng không đầy đủ, lại với nhau trên thị trường.[62]

Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên

Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên có thể được bắt nguồn từ giả thuyết thị trường hiệu quả dưới hình thức yếu, mà dựa trên giả định rằng những người tham gia thị trường xem xét đầy đủ mọi thông tin chứa trong các biến động giá trong quá khứ (nhưng không nhất thiết là thông tin công cộng khác). Trong cuốn sách A Random Walk Down Wall Street, nhà kinh tế học Princeton Burton Malkiel nói rằng các công cụ dự báo kỹ thuật như phân tích hình mẫu cuối cùng phải tự đánh bại: "Vấn đề là một khi một quy luật như vậy được biết tới những người tham gia thị trường, mọi người sẽ hành động theo cách như vậy để có thể ngăn chặn nó xảy ra trong tương lai."[63] Malkiel đã tuyên bố rằng trong khi xung lượng có thể giải thích một số biến động giá cổ phiếu, không có đủ xung lượng để làm ra các lợi nhuận siêu ngạch. Malkiel đã so sánh phân tích kỹ thuật với "chiêm tinh học".[64]

Trong cuối những năm 1980, giáo sư Andrew Lo và Craig McKinlay xuất bản một bài báo nghi ngờ về giả thuyết bước đi ngẫu nhiên. Trong một phản ứng năm 1999 đối với Malkiel, Lo và McKinlay đã thu thập các bài báo thực nghiệm đã hỏi khả năng ứng dụng của giả thuyết[65] mà đề nghị một thành phần không ngẫu nhiên và có thể tiên đoán cho chuyển động giá cổ phiếu, mặc dù họ đã cẩn thận chỉ ra rằng việc từ chối bước đi ngẫu nhiên không nhất thiết phải làm mất hiệu lực EMH, đó là một khái niệm hoàn toàn tách biệt với RWH. Trong một bài báo năm 2000, Andrew Lo phân tích lại dữ liệu của Hoa Kỳ từ 1962-1996 và thấy rằng "một số chỉ báo kỹ thuật cung cấp thông tin gia tăng và có thể có một số giá trị thực tiễn".[57] Burton Malkiel đã bác bỏ những bất thường được đề cập bởi Lo và McKinlay do là quá nhỏ để có lợi nhuận từ đó.[64]

Các nhà phân tích kỹ thuật nói rằng các lý thuyết EMH và bước đi ngẫu nhiên cả hai đều bỏ qua tính thực tế của thị trường, trong đó những người tham gia không phải là hoàn toàn hợp lý và các di chuyển giá hiện tại không là độc lập của các di chuyển trước đó.[29][66] Một số nhà nghiên cứu xử lý tín hiệu phủ nhận giả thuyết bước đi ngẫu nhiên mà giá cả thị trường chứng khoán tương tự như các quá trình Wiener, bởi vì những khoảnh khắc thống kê của các quá trình như vậy và dữ liệu chứng khoán thực tế thay đổi đáng kể với kích thước cửa sổ liên quan và biện pháp tương tự.[67] Họ cho rằng các biến đổi tính năng được sử dụng cho sự mô tả về âm thanh và các tín hiệu sinh học cũng có thể được sử dụng để dự đoán giá thị trường chứng khoán thành công đó sẽ mâu thuẫn với giả thuyết bước đi ngẫu nhiên.

Chỉ số bước đi ngẫu nhiên (RWI) là một chỉ báo kỹ thuật mà cố gắng để xác định xem liệu biến động giá của một cổ phiếu là ngẫu nhiên trong tự nhiên hay là kết quả của một xu hướng có ý nghĩa thống kê. Chỉ số bước đi ngẫu nhiên cố gắng để xác định khi nào thị trường đang trong xu hướng tăng mạnh hay giảm mạnh bằng cách đo các dao động giá qua N và nó khác với những gì được mong đợi bởi một bước đi ngẫu nhiên (ngẫu nhiên đi lên hoặc xuống) như thế nào. Việc phạm vi lớn hơn cho thấy một xu hướng mạnh hơn.[68]