技术分析是投资者较早使用的证券投资分析方法之一。它是利用股市过去和现在的市场行为,找到典型的规律,预测未来走势的一种分析方法。技术分析的有效性强弱是指我们使用技术分析指导投资能否获得比不使用技术分析更高的收益率。技术分析的有效性一直是众多学者研究的对象,至今仍无定论。本文通过核回归和模式识别的技术手段,研究在我国股市技术分析是否有效。核回归是一种优秀的数据平滑算法,其基本思想是加权平均,权重由核函数确定,为动态权重。我们通过对股票价格数据进行核回归平滑,找到隐含在股价中的非线性关系。模式识别是训练机器对事物自动识别的过程,是人工智能的重要领域。本文试图使用Lo.(2000)文献中的自动检测方法和神经网络方法,分别在平滑后的股价序列中识别出特定的技术形态的位置,从而计算形态产生后收益率情况,考察技术形态能否带来超额收益。本文采用KS检验法和基于Bootstrap的检验法对条件和非条件收益率进行检验,以探究技术分析的有效性。本文选取了A股市场上有代表性的84只股票在2011年至2015年的收盘价数据进行实证分析,结果表明,我国股票市场仍未达到弱有效状态,某些技术形态能够带来超额收益。另外,在模式识别过程中,相比自动检测方法,神经网络方法能找到更广泛的技术形态位置,并能克服其敏感性过强的问题。