技术分析最早起源于1868年，是日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动，后因其细腻独到的标画方式由美国期货投资专家史蒂夫·尼森出版《日本K线图技术》正式的出现在公众的视野。同时也进入了百家争鸣阶段，最著名的道氏理论，江恩理论，波浪理论等等也相继而出形成了第一代技术分析方式。

目前市面大多的技术分析都是通过总结历史数据来预测未来的走势，我们暂且称之为第二代技术分析方式。他们大致可以分成俩类：

一类是先确认短期趋势再寻找点位，当然也有用基本面来确定短期趋势的方式。

第二类是多个指标再一个周期或不同周期出现共振入场，通常考虑日内趋势

确立趋势和入场点位的方式方法太多这里没办法详细的总结，大致可以总结成，形态、位置、空间、时间这三种。这种技术分析优点在于简单易学易懂，但是当行情整体节奏出现变化的时候可能就会出现失效的情况。即使是高手,也时常会困惑：难道市场原趋势改变了吗？为什么出现了意想不到的上涨或下跌？谁在买入和卖出？大资金是在洗盘还是震仓,是增仓还是出货？

所以2003年演变出第三代技术分析方式以订单流和盘口分析为代表的新型技术分析方式。

订单流的基础在于足迹图和VP的使用，虽然可以看到每根K线的多空博弈情况，但是依然没有解决隐藏在水下冰山订单的情况，因为看不见的潜在的伏击者，机构交易员们2004年就演出生第四代技术分析版本。DOM（盘口分析）他弥补了订单流的弊端，可以实时查看Comex的主动被动订单，市场深度挂单，撤单等更详细的的数据。DOM的出现虽然可以更好的弥补订单流的缺点，但是DOM（盘口分析）应用起来的难度也很大，导致很多人使用出现千人千观（观点）的情况。

再到2016AI的出现，AI也是演变俩条路一种是量化AI，一种是神经递进算法AI，一般来说量化分析我认为还是没解决一个根本问，它只是统计了更大更多的数据，但是未来的金融行为能被量化吗？所以量化的缺陷没有很好的解决行情随机性的问题。神经递进算法数据目前还是处于发展的初期逻辑上他比量化更加兼顾性的考虑到交易市场的随机性和交互性，简单的建模为状态奖励策略状态动作价值函数到最后的性能评估。（如下图）

不过运行初期神经网络的过程中发现一个很有意思的情况，就是经过不断训练的神经网络越来越不愿意交易，甚至到最后不在交易了。其实也不难理解，我们身处于二级市场，天然就弱势于一级市场，弱势于庄家、游资或者利用专属网络剥头皮交易的人。毕竟牛顿说过我能算出天体的运行轨迹但我算不出人类的疯狂。