本文以台灣期貨市場為研究目標，利用無母數計量模型-核迴歸(kernel regression)平滑每日結算價格，並建立一電腦化、自動化的系統來辨識各種技術型態的形成，包括頭肩頂、三角形、雙重底、…等十種，期望能去除人為主觀意識對型態辨識的影響，並檢定技術型態是否含有預測未來報酬的訊息性。 從實證結果中發現，出現次數最頻繁的技術型態並不一定具有訊息性，如頭肩頂與頭肩底；而在型態形成並辨認後兩周之內，矩形、倒矩形、雙重頂、雙重底等四種型態則持續顯著地具有訊息性。 另外，核迴歸中平滑因子越小會使型態出現次數越多；平滑因子越大則使型態出現次數越少，平滑程度的改變對頭肩頂及頭肩底型態的訊息顯著性有一定程度的影響，但是對矩形、倒矩形、雙重頂、雙重底等四種型態的訊息顯著性並無影響。 最後，技術型態的訊息顯著性並不會因為期貨商品的不同而有差異，技術型態在不同的期貨市場中仍會保有同樣特性；而個別期貨商品下的檢定結果都比全體期貨市場的結果來的差，此情況可能與樣本數較少的原因有關。

技術分析一直以來是國內投資人在進行股票交易時極為重要的參考依據。學術界對於技術分析的研究常止於指標的獲利性，然而對於技術分析師所倚重的技術型態，則由於涉及指標量化的問題，所以少有學者對此進行研究。Lo, Mamaysky, and Wang﹙2000﹚以核迴歸來平滑股價的波動，並對技術型態加以量化，開啟了學術界研究技術型態的大門。 本研究參考Lo, Mamaysky, and Wang﹙2000﹚的股價平滑模型，並配合價量關係，研究技術型態在臺灣股票市場的有效性。本研究目的在於探討技術型態出現時的報酬率分配是否會和技術型態未出現時的報酬率分配有所不同，並且能否進一步依照不同的報酬率分配來訂定不同的投資策略。除此之外，本研究還探討成交量是否會對股價變動造成影響。 本研究實證結果發現： 1.技術型態出現時的報酬率分配的確和未出現時的報酬率分配之間存有顯著差異。 2.成交量會對股價變動造成影響。本研究發現，在實證模型中加入成交量因子後，技術型態出現時及未出現時的報酬率分配其兩者之間的差異會更加顯著。 　3.利用交易策略形成期所模擬出的技術型態交易策略，在未來五年內可以獲得穩定的報酬，並且可擊敗買入持有策略。 　4.技術型態的有效性，不會因為類股或股票的不同而有所差異，這是因為技術分析是反應投資人心理狀態及資訊分析後的結果，並不會因為股票特性的不同而改變。