指标型技术方法是建立在数据统计学基础之上，是对市场客观数据的模型化；具体表现为：以各种技术图形曲线，跟踪趋势的波动和变化。指标型指标属于线性分析方法。

　　指标型技术方法的生成逻辑如下图所示：

　　图中清楚地显示：市场对象数据是指标型技术方法存在的前提条件。市场对象的数据类型决定着指标型技术方法的适用性。

　　指标型技术的主要特点包括以下四个方面(图1-1-B2)：

　　（1）指标型技术的本质是建立在趋势惯性基础之上的趋势跟踪技术。

　　趋势惯性定律认为，趋势运动的本质是在惯性的作用下延续原来的价格运动；任何一轮新的趋势一经启动不会立即结束，必将沿着原趋势方向做惯性运动。指标型技术正是通过趋势惯性原理追踪趋势的发展和变化。

　　（2）指标型技术是建立在数学模型化基础之上的技术方法体系。

　　指标型技术的本质是一种市场统计学方法，通过构建特定的数学模型，引用市场既成事实数据，反映趋势的发展和变化。

　　比如，均线指标MA就是通过构建收盘价的算术平均数学模型，生成图形曲线，反映趋势的变动状态。

　　（3）指标型技术强调所有市场数据对趋势的发展变动产生特定的影响，不同的指标型技术对根据需要侧重不同的市场数据类型。

　　指标型技术最常用的市场数据有"四价一量"，即：开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。

　　（4）指标型技术是建立在反应式方法论基础之上的技术体系。这也是指标型技术市场哲学最重要的本质属性。

　　反应式方法论的市场主旨是通过特定数学模型的计算结果，跟踪趋势的发展和变化，认为当前的市场统计结果决定了趋势的未来发展。反应式方法论也可称为应变式方法论，即未来趋势将跟随着当前市场趋势的变化而变化。从本质上说，反应式方法论是一种以市场事实趋势状态为主体的趋势追踪技术。

　　指标型技术缺失

　　指标型技术作为一种最常用的技术分析方法，其对市场描述的灵活性和拓展性受到了广大投资者的青睐。

　　随着计算机技术的发展，以统计学为基础的指标型技术得到了长足的发展。指标型技术由简单的数学模型化技术，发展至智能化数据化分析和应用的技术体系。如KDD技术等新一代指标型技术应运而生。尽管如此，指标型技术仍无法回避地其自身存在的缺失。这主要表现在：指标型技术运用数学方法研究市场行为存在着极大的局限性。

　　这里引用一位学者对证券研究数学化的批评观点：

　　"在证券市场上，最诱人、最复杂、最精细、最理想、最神气的证券分析理论就是数学在证券分析中的具体化。不过，经验事实却一再表明，经济学教授、数学家和证券分析家所摆出的一系列'符号迷阵'，其实是证券市场上最可笑、最杂凑、最盲目、最虚幻、最无用的证券分析理论。对此做出的分析，必须也必然会碰到悖论。

　　作为机械决定论的最杰出应用者，牛顿《自然科学的数学原理》代表作所包含的一个最重要的物理学原理就是'决定性原理。不宁唯是，一切都是确定的；将来如同过去，我们都可以看得着'，拉普拉斯更把牛顿的决定论思想推向巅峰从而口出狂言：可以将世界的现在看作过去的结果和未来的原因，而一个伟大的智者，只要能够把一切可以考虑的初始条件、自变量与边界条件都通过数据代入一个无所不包的世界方程，那么，不论宇宙间最庞大的物体的运动还是最轻微的原子的运动都没有什么是不可确定的，因为将来的一切甚至好像过去的一样永远展现在智者的眼前。

　　既然如此，自然科学上的辉煌成就可以用精确的数学方程来表示是一种事实，那么，社会科学家乃至证券分析家也就在简单类比推理的基础上，一直企图使证券分析变成一门严密的数量科学。作为技术分析的核心，'价格以趋势方式演变'就是证券分析家对于牛顿惯性定律的拙劣复制品。不过，在证券市场上'无所不包的世界方程'理论显而易见会和证券分析的万能理论一样，碰到自我毁灭的危险，属于一种悖论。"我们认为，上述的观点有失偏颇。以数学为基础的指标型技术与几何学为基础的结构型技术分别代表了市场研究方法论的两个方面。

　　证券市场是一个高度数据化的容器，表现为连续性的线性数据链。这为数学化研究和分析提供了精确化分析和研究的平台。同时，市场趋势的运行表现为显著的时间和空间关系的几何学特征，属于非线性范畴。线性的数学化分析体系对此变得束手无策。

　　为此，证券数学化分析是有效地认知市场行为的手段之一，但绝对不是万能的手段。对于市场行为的研究，数学方法论存在着天然的不足之处，具有较大的局限性。