随着中国证券市场的不断完善,规模的不断扩大,证券技术分析理论变的越来越重要,已经应用到金融实践中许多年了.俗称"图表法"的技术分析并没有象一些更传统例如基本分析一样的方法受到学院派的青睐和接收.一个主要的原因是技术分析的高度主观色彩——历史价格图表中几何形状的识别往往高度依赖观察者的眼睛.该文我们基于非参数局部多项式回归模型提出了技术形态识别的一种系统的自动方法,我们把这种方法应用到中国股票市场从93年到01年的大量数据来给出技术分析的效力的估价.通过比较股票日收益的无条件经验分布和基于特定的例如头肩顶或双底等技术形态下的股票日收益的条件经验分布,我们发现在讨论的9年期间,大部分技术指标能够提供附加信息,也许,这些信息能带来一些现实的价值.该文还给出了股票市场技术分析一般理论的一个大体介绍并对形态理论给出了较为详细的讨论.基于以上研究,该文还将滑动异同平均线的日期选择和局部多项式模型中的窗宽选择联系起来,并将非线性预测的问题和相依数据的回归联系在一起.把以上理论和方法应用在大盘和个股分析中,也许我们可能定义所谓"最优形态"来探测金融时间序列现象的本质属性,例如,这种最优形态可以更好的描述运动的随机波动率和漂移率.这样,适当的应用我们的理论方法就可以帮助我们更好的把握大盘和个股的走向和变动幅度.另外,我们还研究了服从一个具有随机变动的波动率的扩散过程的股票价格分布.然后,给出了最终发布闭形式的解,并将其应用于欧式看涨期权定价,这里可以允许波动率,市场出清利率和股票价格均服从一个具有均值回复现象的相互独立的扩散过程.最后,我们总结了我们的分析,对一个服从具有均值回复的扩散过程的未知市场因子影响下的欧式看涨期权进行模拟定价.我们的结论无论对股票价格理论还是投资者形成自己的股票投资策略都具有明显的意义.