Caginalp và Balenovich vào năm 1994[69] đã sử dụng mô hình các phương trình khác biệt dòng tài sản của họ để cho thấy rằng các hình mẫu chính của phân tích kỹ thuật có thể được tạo ra với một số giả định cơ bản. Một số hình mẫu như một sự tiếp nối tam giác hoặc hình mẫu đảo chiều có thể được tạo ra với giả định của hai nhóm riêng biệt các nhà đầu tư với những đánh giá khác nhau. Các giả thuyết chính của các mô hình này là tính hữu hạn của tài sản và việc sử dụng xu hướng cũng như định giá trong việc ra quyết định. Nhiều trong số các hình mẫu theo như những hậu quả hợp lý toán học của các giả định này.

Một trong những vấn đề với phân tích kỹ thuật thông thường là khó khăn trong việc xác định các hình mẫu trong một cách mà cho phép trắc nghiệm khách quan.

Các hình mẫu nến Nhật Bản liên quan đến các hình mẫu của một vài ngày mà trong một xu hướng tăng hay giảm. Caginalp và Laurent[70] là những người đầu tiên thực hiện một thử nghiệm quy mô lớn thành công của các hình mẫu. Một tập hợp toán học chính xác các tiêu chí đã được thử nghiệm bằng cách đầu tiên sử dụng một định nghĩa của một xu hướng ngắn hạn bằng cách làm mịn dữ liệu và cho phép một độ lệch trong xu hướng trơn. Sau đó, họ đã xem xét tám hình mẫu đảo ngược nến ba ngày chính một cách phi tham số và xác định các hình mẫu này như một tập hợp các bất phương trình. Kết quả là dương tính với một sự tự tin thống kê áp đảo cho mỗi hình mẫu bằng cách sử dụng bộ dữ liệu của tất cả 500 cổ phiếu S&P hàng ngày trong giai đoạn 5 năm 1992-1996.

Trong số những ý tưởng cơ bản nhất của phân tích kỹ thuật thông thường là một xu hướng, một khi được thành lập, có xu hướng tiếp tục. Tuy nhiên, việc thử nghiệm cho xu hướng này thường dẫn các nhà nghiên cứu kết luận rằng cổ phiếu là một bước đi ngẫu nhiên. Một nghiên cứu, được thực hiện bởi Poterba và Summers,[71] tìm thấy một hiệu ứng xu hướng nhỏ mà là quá nhỏ để có thể có giá trị giao dịch. Như Fisher Blacklưu ý,[72] "nhiễu" trong dữ liệu giá trao đổi làm cho nó khó khăn để kiểm tra giả thuyết.

Một phương pháp để tránh nhiễu này được phát hiện vào năm 1995 bởi Caginalp và Constantine[73] người sử dụng một tỷ lệ của hai quỹ đóng cơ bản giống nhau để loại bỏ bất kỳ thay đổi trong định giá. Một quỹ đóng (không giống như một quỹ mở) giao dịch độc lập với giá trị tài sản ròng của nó và cổ phần của nó không thể được mua lại, mà chỉ trao đổi giữa các nhà đầu tư như bất cứ cổ phiếu nào trên sàn giao dịch. Trong nghiên cứu này, các tác giả thấy rằng ước tính tốt nhất giá ngày mai không phải là giá của ngày hôm qua (như giả thuyết thị trường hiệu quả có thể cho thấy), cũng không phải là giá xung lượng thuần túy (cụ thể là, sự thay đổi giá tương đối giống nhau từ hôm qua đến hôm nay vẫn tiếp tục từ hôm nay tới ngày mai). Nhưng đúng hơn đó là gần như chính xác nằm giữa hai ngày.

Một cuộc khảo sát nghiên cứu hiện đại của Park và Irwin[74] cho thấy hầu hết tìm thấy một kết quả tích cực từ phân tích kỹ thuật.

Trong những năm gần đây, Caginalp và DeSantis[75] đã sử dụng các bộ dữ liệu lớn của các quỹ đóng, trong đó so sánh với định giá là có thể, để xác định một cách định lượng, liệu những khía cạnh quan trọng của phân tích kỹ thuật như xu hướng và kháng cự có giá trị khoa học hay không. Sử dụng bộ dữ liệu của hơn 100.000 điểm họ chứng minh xu hướng có tác động ít nhất là một nửa quan trọng như định giá. Những ảnh hưởng của khối lượng và biến động, đó là nhỏ hơn, cũng thấy rõ và có ý nghĩa thống kê.

Một khía cạnh quan trọng của công trình của họ liên quan đến hiệu ứng phi tuyến của xu hướng. Các xu hướng tích cực xảy ra trong khoảng độ lệch chuẩn 3,7 có tác động tích cực. Đối với các xu hướng lên mạnh hơn, có tác động tiêu cực trở lại, cho thấy việc chốt lời xảy ra như độ lớn của sự gia tăng xu hướng lên. Đối với các xu hướng xuống tình hình cũng tương tự ngoại trừ việc "mua trên thị trường yếu" không diễn ra cho đến khi xu hướng giảm là một sự kiện độ lệch chuẩn 4.6. Những phương pháp này có thể được sử dụng để kiểm tra hành vi của nhà đầu tư và so sánh các chiến lược cơ bản giữa các lớp tài sản khác nhau.