假设雅娜打开比特币图表，想看懂价格变化。她观察价格在哪里停顿、上涨多快、成交了多少。技术分析就从这些市场数据出发。描述已经发生的事、预测未来，以及做成一笔实际可执行的交易，是不同的步骤，需要分别验证。
雅娜看到的是彩色K线，而非一条简单的曲线。每根K线概括一个时间区间：第一笔与最后一笔价格、最高价和最低价；成交量表示交易数量。正确理解它，需要知道产品、交易平台、时区和区间长度。因此，不同图表可能描述不同的交易。Coinbase还提醒，历史数据可能不完整，没有交易的区间可能没有K线。缺少数据，并不意味着价格跌到了零。 [1] [2]
雅娜打开Moving average，也就是移动平均线。它根据选定价格计算出更平滑的曲线，便于看清较大的走势。选用的周期和输入数据会改变结果，但计算本身没有带来关于外部世界的新消息。其他指标，也就是计算出来的量，可以描述变化速度或幅度。几条曲线之所以方向一致，可能只是因为它们用了同一组价格。曲线数量既不等于独立证据的数量，也不能衡量确定性。 [1]
Support指过去下跌曾经止住的区域；Resistance指上涨曾受阻的区域。它们是观察到的价格带，不是市场作出的承诺。连接选定点位的趋势线也一样。雅娜若要检验规则，就应提前说清选哪些点、出现什么情况算形态失效。如果每次失败后都重画线条，让它符合已经知道的过去，就不是检验原来的想法，而是在知道结果后另造一个。 [3] [4]
Backtest，即回测，用历史数据模拟某条规则当时会取得什么结果。但它很容易混入当时尚不知道的信息。K线收盘价只有在区间结束后才最终确定。若雅娜等待这个收盘价，就不能毫无依据地假定自己随后还能以已经过去的相同价格买入。信号，也就是条件满足，必须先于可执行的交易。否则，测试就让交易者获得了预知未来的优势。 [2] [6]
雅娜不断尝试不同的平均周期和入场门槛，直到某个版本表现出色。同一组数据上试得越多，就越容易碰巧找到赢家。这叫过拟合：规则贴合某段特定历史，却未必能用于别处。因此，诚实的记录也要包括失败版本。固定规则应在没有参与选择它的数据上测试。但如果又根据这些数据反复调整，它们便成了另一组调参材料；仅仅划分数据，并不能解决问题。 [5]
Lo、Mamaysky和Wang研究了1962–1996年美国股票的自动形态识别，发现一些形态能提供有关收益分布的额外信息，也就是不同结果如何出现在数据中。这比“看图能赚钱”的说法狭窄得多，并不证明同样方法今天能在比特币上获利。换了市场、时期或成交方式，就需要单独验证。统计关联可以很有意思，但不会自动替人支付手续费。 [4]
即使规则捕捉到了价格变化，雅娜还要规定什么时候买、什么时候卖、持有多大仓位。结果必须考虑手续费和现实可行的成交价。Spread是最优买价与卖价之间的差；滑点是实际成交价与预期成交价的偏差。两者都可能影响结果，大额订单就是一个例子。若测试已经使用实际成交价，同样的影响就不能再扣一次。与合理替代方案比较，以及考虑承担的风险，也很重要。 [6]
不要只看挑出来的成功图表，还要找数据来源、准确规则、测试期间和尝试过的版本清单。分析应该展示成本和亏损阶段。后来改变的规则应标为新版本，而不是宣称从一开始就预测正确。这样才能审查和比较想法。它不能保证未来获利，但有助于分辨针对数据提出的清楚问题，与事后讲得动听的故事。 [5] [6]
雅娜等K线收盘
在这个虚构例子中，雅娜只在K线收盘价高于100 USD之后买入。区间在12:00 UTC结束，收盘价为101 USD；她此时才知道信号成立。随后实际以102 USD买入，再以103 USD卖出。因此每单位成本前差额为103 − 102 = 1 USD，而非103 − 101 = 2 USD。把收盘价直接当作买入价，会无依据地美化结果。这些数字仅用于说明时间顺序，不是实时价格，也不是交易建议。
要获得更完整的理解，请将本词条与以下词条结合阅读： Price action, Backtesting, Overfitting, OHLCV, Moving average, Fundamental analysis. 反向关联还来自： Fundamental analysis, OHLCV, Timeframe, Candlestick chart.
01所有指标都看涨，就更有把握吗？+
不一定。它们可能只是用不同方法重新计算同一段价格历史。组合起来是否增添有用信息，必须按照事先规定的规则验证。数有几条绿色曲线不能代替检验。
02一笔亏损交易就说明技术分析无效吗？+
单笔交易既不能证实也不能推翻一种通用方法。可以评价的是事先明确的具体规则，使用足够的数据，并纳入亏损、成本和不确定性。即便历史表现良好，也不承诺下一次获利。