技术分析作为一种经典的投资分析工具,在现实中经久不衰,蒙受了大量投资者的青睐。但是由于理论依据的缺乏和方法上的主观性,加之与弱式有效市场假说的矛盾,技术分析在金融学术界中始终备受争议。理论与现实形成了鲜明的对比,这一反常现象至今尚未有充分合理的解释。本文采用了理论建模和实证检验相结合的研究方法,探寻了技术分析被广泛使用的深层次原因。通过建立三个简单的资产定价模型,本文从多角度解释了技术分析能够产生经济收益的可能原因,其中：信息发现模型假设市场中存在信息不对称以及信息传播上的摩擦,技术分析可帮助推测市场中与基本面价值相关的非公开信息；趋势追随模型假设市场中存在大批非理性的噪音交易者,技术交易规则捕捉到了他们的趋势交易行为,并确有可能获利；羊群效应模型假设大量技术交易者使用同质的交易规则,他们自身的羊群买卖行为推动了价格走势向着他们所期望的方向“自我实现”。基于2000-2012年中国A股市场的实证结果表明,双重移动均线和交易区间突破两类规则可产生最为显著的经济收益,年化超额回报率分别达到了5.18%和2.85%。而相对价格指数、亚历山大过滤、价格形态以及K线图等规则,在考虑了交易成本后,并不能产生稳健的超额回报率。本文采用了多种较为前沿的计量技术和先进的实证方法来解决数据过度挖掘和风险调整的问题。基于898家上市公司股票的面板数据回归分析结果进一步表明,信息不透明程度较高、技术交易者数量较少、投资者情绪较弱的公司股票,所录得的技术分析超额回报率较高,支持了信息发现模型的预测,但是与趋势追随模型和羊群效应模型的预测相抵触。这说明技术分析并非是盲目的噪音交易行为,而是市场暂时失效时,投资者获取信息的一种必要手段。