近几年中国量化市场发展迅速,公募市场上掀起量化产品投资热,以指数主动量化、指数增强、量化对冲为代表的主动量化投资,资产规模已经近千亿,每年公开的业绩跑赢市场平均水平的不在少数。而主量化投资不仅从宏观微观市场中寻找超额收益因子同时也会赋予于价格和成交量等技术指标做选股因子,尤其注重对买卖时点的把握。技术分析方法有广义和狭义之分。狭义技分析主要是借助各类技术指标如MACD、RSI和布林线以及MA等构择股模型,预测入场和离场点进行买卖。而广技术分析则是通过挖掘市场历史数据并运用复杂的数学工具和现代金融理论从中探寻价格的运行规律。因此,用量化建立的投资策略其有效性的前必然要面对一个核心的问题:价格序列是不是随机的?本文样本的采集数据是上证综指2014年1月到2016年6月收盘价格,然后利用均线理论,通过统计学计算出多头均线排列的股价出现的概率,来验证分析A股价格是否服从随机游走的特征。实验结果显示,8均线多头排列和空头排列占比均接近10%,说明股A的价格存在趋势性规律。同时本文利用同时间周期的沪深300为基准收益作为参考对象,模型采用目前较为成熟的理论成果MACD分段识别技术,在测试单指标的选股效果的基础上,构建双指标选股策略。成交量和MACD采用等权组合方法构建投资模型,采用量化思想通过python语言实现,可以规避人为主观因素的影响。2014年1月6到2017年6月16号数据来源同花顺,通过历史回测,双技术指标的累积收益达114%,同期沪深300的累积收益为39%,而单技术策略累积收益也高于基准收益,说明技术分析在A股投资中是有效的。MACD分段是吧技术,对已有价格走势进行分段识别之后,通过分析各个日线价格拐点特征,加入成交量后明显提高了预判当下拐点出现的择时能力,收益率大幅提升,噪声信号减弱明显。