股市中的“暴涨暴跌”现象一直以来饱受学术界及实务界关注,特别是对于“暴跌”现象。股市“暴跌”现象不仅会阻碍经济发展,也会让广大投资者的信心蒙上一层阴影。因此,若能建立起有效的牛熊市预测模型,对于投资者或者监管者来说都具有重大意义。以往对于股市牛熊的预测主要选取宏观经济变量,但宏观经济变量普遍存在时间滞后的问题。同时,现实中依然存在一些无法利用传统金融理论进行解释的金融异象,而行为金融学的兴起使得人们对有效市场假说的合理性产生质疑,大量学者又重新从技术分析角度出发进行研究。基于此,本文将从技术指标这一视角出发,对亚太9个股票市场牛熊市的可预测性进行研究。首先,本文选取了简单移动平均（MA）、动量规则（MOM）和指数移动平均（EMA）三类技术分析指标。参考Neely等人（2014）做法,通过比较各类技术指标在短期与长期间的大小来产生买入或卖出信号,从而构建出8个技术指标。随后通过主成分（PC＿TECH）和等权重（EW＿TECH）两种结合信息的方法对8个技术指标所包含的信息进行结合。而对于牛熊市识别方法上,本文采用马尔科夫转换模型（Markov-Switching Model）的参数方法来对亚太9个市场股市牛熊市状态进行识别。结果表明,相对于线性模型,马尔科夫转换模型展现出较好的优越性,并能够准确识别1997年亚洲金融危机以及2008年金融危机期间熊市的到来。其次,将各市场的熊市概率作为被解释变量,技术指标作为解释变量,分别建立线性回归（OLS）预测模型。并在不同预测区间下对技术指标能否预测亚太市场股市熊市进行样本内检验。实证结果表明,技术指标可以有效的预测未来股市熊市。具体来说,技术指标对于新加坡、印尼和中国台湾3个市场在所有的预测区间上均能预测未来股市熊市;对于中国大陆、中国香港和美国3个市场的预测能力主要集中在短期;而对于泰国市场的预测能力则集中在特定时期（H=5-6）。再者,本文通过MSPE-adj统计量以及累计预测误差平方和之差（CSSED）2种方法,对利用单独的技术指标、结合信息的技术指标（CI）以及组合预测的技术指标（CF）能否预测股市牛熊进行样本外检验。研究结果表明,不管利用何种方法,技术指标均具有较好的样本外预测能力,这与样本内分析结果基本一致。进一步对结合信息（CI）和组合预测（CF）的技术指标预测能力进行比较发现这两种方法并无明显区别。随后,在样本外检验的基础上构建三种市场择时的投资策略来对技术指标是否具有经济价值进行检验。研究结果表明,在以样本内熊市概率均值（滚动窗口）作为划分牛市与熊市的阈值下,所研究的大部分市场均可获得比买入并持有策略更高的累计收益,这一结论在考虑50个基点的交易成本后依旧成立。最后,本文通过分样本检验、其它组合权重、将技术指标与投资者情绪相结合、对技术指标能否预测亚太市场共同熊市进行检验以及在投资策略中更换划分牛熊市阈值5种方法进行稳健性检验。研究结果表明,技术指标能够预测亚太市场股市熊市这一结论在一系列稳健性检验后依然成立。进一步研究发现,技术指标对于股市熊市的预测能力主要集中在高情绪时期;并且日本、新加坡、印尼、中国香港以及美国5个市场的技术指标也能够较好的预测亚太市场共同熊市。