在金融商品交易的世界裡，首先不可能有無孔不入監理人員，以及完美無瑕的監管機制。隨便舉個例子，例如股本小到讓大型投資機構認為不值得花時間人力去研究評估的股票標的，就會發現有許多人為操縱的痕跡，這類的股票投資標的，也相對容易會出現資訊的不對稱的情況；而大型投資機構的投資標的，其實也並無不同，只是操作手法更為細膩、進出戰術佈局更複雜罷了，有些機構甚至已達到國際戰略的層次，並非一般市井小民所能理解的；再者就是利用人性弱點的操作手法，當投資人在面對恐懼與貪婪的情緒時，並非都能保持理性的行為，所以追高殺低在金融商品交易市場中是稀鬆平常的事情，包括大型投資機構在股價處於頭部或底部時，也常用這類掌握人性的手法提高獲利；再說就連股神巴菲特也是無效市場理論信仰者，因此同樣的歷史會不斷地重演在現實世界中，這就是為什麼自人類有文化能將歷史傳承後，每次改朝換代的原因都大同小異，都是因為「人性」。
技術分析就是將大量的金融商品交易數據經果統計分析及型態觀察，找出具規律性重複發生的樣本及分析其因果關係，來預測未來可能的行情走勢，這也是演算法交易系統中回測功能的主要用途。技術分析是以資料探勘的科學方法，做為解析未來價格可能的趨勢變化方向，再用交易量的大小配合，來推敲其背後可能的邏輯，例如價均線就是在計算過去的某段期間內，投資人的平均持倉成本，所以價均線會經常成為支撐或壓力線。
而基本分析對一般投資人而言，學習門檻是高的，除非是原本就具備財經知識背景的投資人。另外基本分析也無法解釋投資人因非理性行為造成的價量失真，但是技術分析就可以經由價量分析，來解釋投資人當時的心理與變化與行為模式，如組合式K線就是解析當時投資人心態來預測未來行情趨勢。又如多數投資人都相信整數價格是具有支撐或壓力的價位，那麼投資人的想法本身，就會產生讓這個價格成為支撐或壓力的自我實現效應。也因為技術分析只需考慮價量，因此所有的可交易金融標的都能適用。所有技術指標都是以數學為設計基礎，答案明確客觀又容易理解，比基本分析更適合做為交易決策的輔助，同時也可以混合簡單的指標化的基本面參數如本益比、殖利率或股價淨值比等；以及關鍵字化的消息面買賣驅動開關，來提升單純以技術分析的策略勝率。例如原本以定期定額來購買ＥＴＦ或存股的投資族群，也可以試著學習如何融入技術分析，將定期定額的投資模式，改變為定額累存，逢低一次買進的不定期的買入方式，只要時間序列選對就可以增加獲利率喔。
在技術分析中，型態學是一門比較主觀的學說，例如波浪理論、江恩理論、趨勢線、W底、M頭或三重頂等這類分析方法不僅是主觀，通常還容易會淪為事後諸葛的窘境，也因為過去部分學藝不精的老師濫用及誤導，造成許多投資人對技術分析的效益產生誤解。不過現在所有的技術分析理論與指標，都可以經由回測系統來驗證，所以一些無用的理論與指標，最終將會遭到淘汰。當然主觀直覺並非都不好，但是主觀的判斷，最好還是能有客觀的數據分析做為參考，因此建議設計出的任何投資策略，仍是需要經過客觀的歷史回測系統來驗證策略的有效性，投資人應該秉持著客觀科學的態度，才能設計出高勝率的投資策略，在金融商品交易這個殘酷的零和遊戲市場中勝出。
技術分析相信因為「人性」，因此價格趨勢是有規律及重複性的，但這些規律與重複性可能會因為科技的進步、制度的更新、地區的改變，或是投資人的不同等各種因素而改變；例如因為程式交易的日漸興起，市場運行的規律就與過去不同，因為這類新型的演算法交易方式，有些並非以價格為計算基礎，所以形態學的重現性會大幅的降低。又如ＥＴＦ的投資金額大幅成長，因此權值股投資組合或特定題材投資組合都會變得更規律化，因此新的規律及重複性就會逐漸形成；再舉個例子，台灣股市開放當沖交易後，許多大型投資機構為了避免被當沖客摸透習性而從中獲利，因此紛紛修改了程式交易系統的操作程序。因此學習技術分析不能墨守成規，必須隨時因應市場狀態的改變而與時俱進，即時經由歷史回測系統驗證原先設計的投資策略有效性，並適時的做出相應的調整。
技術分析在金融交易市場中已沿用近百年，設計出的技術指標至少有幾千種，但建議投資人只需選出幾種技術指標，並將這幾個指標使用到爐火純青的程度，最好是選擇投資所在地區，多數投資人都愛用的技術指標，這樣在使用上如有任何問題，都可在相關社群或網站上容易找到答案。而K線、均線、KD、MACD、RSI及布林通道，應該是台灣最多投資人選用的技術指標，而且其中五個指標都是由Ｋ線衍生出來的，因此彼此之間的互補性、關聯性很高，比較容易一通百通。
技術分析算是簡單、易懂又好學，且適用各種金融商品交易的國際語言，並可提供明確的買賣訊號，是跨入金融商品交易市場不可或缺的決策輔助工具，尤其建議剛開始跨入投資領域的新手們，更應該先將技術分析的基本知識弄清楚，並依據指標與訊號的特性，學習「進出有所據」、「交易守紀律」兩個必須要養成的好習慣。當然技術分析並非完美無暇，如果能與基本分析、籌碼分析、消息分析等多面向資訊解析結果搭配使用，一定能夠有效提高投資的獲利，成為投資領域的常勝軍。
接下來幾個小節，來談談交易中最常聽到的均值回歸及趨勢跟隨兩種策略，以及如何利用技術分析中的技術指標來擇時與選股，和各個技術指標彼此間的關係，與每一個指標本身在強弱度及度量參數不同時，分別所代表的意義是什麼？而那些指標還可以成為另一個指標的前導訊號，還有如何搭配簡單的指標化的基本面參數讓勝率提升，並以歷史數據回測來驗證其績效。
