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专家们迎面而来
但反对技术分析的专家并未退却，而是用强大火力——基本上采用了两种技术方法进行反攻。首先是关于股价随机波动的证据。20世纪60年代早期的一些详细的研究更新了早期的发现，证明股票价格的波动是随机的，对技术分析师来说，至关重要的“趋势”的证据并没有被发现。阿诺德·摩尔（Arnold Moore）于1964年，克里夫·格兰杰（Clive Granger）和奥斯卡·摩根斯坦（Oskar Morgenstern）在1963年，以及尤金·法玛（Eugene Fama）在1964年都做过这些测试。比如，法玛在他的博士论文中分析了道琼斯工业指数中的30只股票在1天、2个星期或5年以上的不同时间间隔中的股价。他的结果坚定地支持了随机漫步假说。
如果股价是随机的，那么不论股价和成交量的信息如何，也不论图表看上去多么强大，在作为预测工具时，这张图表都显得毫无意义，因为股价接下来的波动与预测的价格完全不相关。如果一只股票已经连续上升，这一情况对第八天股票的涨跌并无影响。股价可能会上升或下跌，也可能平盘，就像投硬币，连续多次正面朝上之后，下一次正面朝上的概率仍然是50%。
在运用了严格的统计学程序的拓展测试中，在每天、每个星期和每个月之间，都只能观察到与随机的股价波动非常轻微的背离。技术分析师的中心论点——市场和股票可辨别的主要趋势可以被用于预测股票未来波动，被驳倒了。
技术分析师的第二个论点更难处理。“真的，”他们会说，“随机性可能会在每天或者在连续几个星期或几个月中被证明，但技术分析就真得不合理吗？那些实验只计算了大时间段的价格数据然后得出随机的结论。只研究每小时的价格变动而不考虑每天或每星期的价格变动的指标，会不会是一个有用的指标呢？或者可以只用部分特定数据并结合康德拉季耶夫长波（Kondratieff wave）来标出价格—成交量的趋势吗？” [1]
实际上，技术人员会邀请专业研究者只利用技术分析而不是股价的波动来测试系统，按照这个方法对不同的“过滤”系统，即趋势反转技术方法进行了初步测试，结果惨不忍睹。比如，如果一只股票在下跌，过滤系统可能会显示股票正处于底部，应该下单买入，反之亦然。但测试显示，在扣除交易佣金后，这样做并没有带来多少回报。投资者同样要远离买入—持有策略，或者通俗地讲，就是简单地买入然后持有一个投资组合。相对强弱法是指买入在一段时间内表现较好的股票，但测试结果显示这种方法并没有带来更好的收益。接下来受欢迎的道氏理论也接受了科学审查。峰值、低位、支撑位和阻力位，尽管这些指标对于技术分析师来说很重要，但测试结果显示它们并不能预测价格。在“买入”或“卖出”信号出现之后，价格变化仍然是随机的。
计算机是变化无常的，在图表专家手中既有帮助，但也会对图表专家不利。在一个测试中，计算机软件分析了纽交所的548只股票在5年中的交易情况，以检索包括“头肩顶”以及“三重顶和三重底”在内的32种最常见的走势形态。这个程序模拟了图表专家通常在上述形态出现时采取的动作。比如，程序会在三重顶被突破（这是股票会走高的强技术指标）时买入；或者当市场大幅跌破三重底，跌幅可能继续扩大时卖出股票。基于这些信号，计算机操作买卖的结果低于市场的总体表现。买入和卖出信号与股价波动之间并没有相关性。买入—持有策略的效果也一样。
价格—成交量系统的命运相似。尽管这是一个重要的技术工具，但价格多少或成交量大小的改变并不会直接影响未来股价的级别或方向；股票在放量下跌的情况下可能会出现反转，在下一阶段走高，股票放量上涨的情况也是如此。
所有的测试都表明，利用技术分析获得的回报并不比简单的买入—持有策略好。浩如烟海的证据都强烈支持随机漫步假说。需要稍微注意的是，部分测试确实显示出一定程度的相关性（非随机性的股价波动），表明一些边际盈利交易准则和小的过滤系统确实一直都在起作用。问题是这些系统通常包含大量的买卖操作，佣金总额抵消了绝大部分利润。
在这么多的试验中，没有一个证据可以驳倒随机漫步假说。尽管如此，技术分析师还是声称他们的方法很有效，而且如果查看他们所给出的例子，你会发现这些例子完全符合他们的说法。但就像我们看到的，他们能获得成功其实在与平均法则相一致时才会出现。当然，他们的方法在分析过往数据的时候会更有用一些。技术分析师具有人的共性——善于遗忘他们“做错”的事情，只记得“成功”的事例。如果他们错了，原因肯定不是出在基本的技术方法上，而是操作不当或者当时需要其他技术和辅助信息支持。技术分析师声称其方法是有效的，电脑上的证据就表明这些技术与某一段时间的数据相匹配。毫无疑问这些都是真实的，但当部分结果被更深入测试时——使用不同时间段和更广泛的股价信息，相关性就消失了，这再次表明系统所给出的结果本质上还是随机的。
该说的事情都说了，该做的事情都做了，也不可能完全证明随机漫步假说是无效的，这也就意味着不仅仅要检测上百个系统，也要检测其他成百上千的可能的组合，最后由技术分析师自己给出最后的答案。这需要做非常多的测试。技术分析师可以说并不是所有的系统都经过检验，而且他们所做的决定不仅仅基于某一种分析方法，而是基于判断和经验的结果，他们说得非常正确。但是，从所收集的大量证据来看，还没有发现任何一个技术分析系统能够否定随机漫步假说。
尽管专业研究非常不支持技术分析，但图表专家和技术分析师依然很走俏。即使知道这些成果，他们也不认输，因为“他们”的系统与这些发现不同，他们也希望客户忽略这些研究。他们花费了太多精力去反驳，但通常其抗议缺乏有力的证据支持。
当他们不再警告投资者要当心时，学术界看上去会将技术分析师当做隔岸观火、自娱自乐的人，有些人可能被看成是巫医或原始预言家（这里不包括当代的占星师）。在很多年前，这种顽强而专注的金融预测狂就已经成堆了，不仅仅有学术界人士，还有一些支持基本面分析的投资者。我所知道的一些刻薄的基本面分析师甚至建议专家做个新实验：调查身着光鲜的西装、散口的圆领、衣服上还有各式各样破洞的技术分析师这一样本群体，然后将其他的华尔街人士作为对照组。他们认为结果会显示技术分析师的着装是最差劲的，因为他们自以为是。
尽管如此，很多基本面分析师都是技术分析神秘世界中的业余玩家。尽管在华尔街，基本面分析是主流，但还是有不少人时不时偷偷“看看图表告诉了他们什么”。可能在股市危机期间这样会更频繁一些，同时也为买入决定做最后的确认。尽管我们发现这50年来有大量的证据表明技术分析的有害性，但它还是被投资者广泛运用。
[1] 这一类指标非常多。价量指标计算股票的价格是否会根据交易量的上升而上涨或下跌。股价随着交易量上升而上升叫做牛市，股价随着交易量的上升而下跌叫做熊市。尼古拉·康德拉季耶夫是一位因康德拉季耶夫长波而出名的优秀的俄罗斯经济学家，他的主要贡献是发现欧洲经济看上去每50年就会进行自我修正。他曾在列宁政府担任要职，之后被遣送苏维埃的集中营，就再也没有消息了。