技术分析是指运用证券的价格、成交量等历史信息预测证券价格未来走势的投资分析方法，最早源于美国的道氏理论。经过一百多年的应用，技术分析已经与基本面分析一起形成金融市场中两大重要的投资分析流派，而技术指标是技术分析不可缺少的分析工具。虽然实践中很少有投资者完全不使用技术指标，但长期以来由于技术分析缺乏完善的理论基础而给人以主观判断的印象，所以关于技术分析有效性的讨论一直是一个热点问题。早期的理论研究实际上否定了技术指标的应用，但现在看来，下这个结论还为时尚早。本文分别从理论和实证分析的角度，探讨了两个常用技术指标——相对强弱指数(RSI)和乖离率(BIAS)的相关统计性质，考察了它们预测股票价格走势的能力。 在理论上，在股票价格服从几何布朗运动的假设之下，得到了RSI指标和BIAS指标的取值序列具有严平稳性和m步相依性，而且其部分和序列还是渐进正态的。这个理想化的假设蕴涵着资产价格的马尔可夫性，与有效市场假设相一致。在这种情形下，技术指标不能作出有效预测。目前的文献鲜有从理论上对技术指标的统计性质进行研究。 实证分析中，采用美国标准普尔指数和香港恒生指数近二十年的交易数据，对RSI和BIAS的不同的交易规则的预测能力进行了分析和比较。现有的文献中大多对收益率序列作了独立性和正态性假设建立统计模型来做分析，而这些假设在现实中被证明是不合适的。同时为避免得到的结论可能是模型的错误设定所致，本文在实证分析中不作收益率形态假设和模型设定，而是受Bootstrap思想的启发，采用技术指标发出交易信号得到的条件收益率与随机抽样得到的无条件收益率作比较，发现只要选取合适的参数组合，技术指标是可以获得超额回报的，还证实了其预测能力与股票市场的有效性程度是相关的。本文的结论为技术指标的有效性提供了进一步的证据，还可以为学界和证券市场投资者提供一些参考和借鉴。