專家們迎面而來
但反對技術分析的專家並未退卻，而是用強大火力——基本上採用了兩種技術方法進行反攻。首先是關於股價隨機波動的證據。20世紀60年代早期的一些詳細的研究更新了早期的發現，證明股票價格的波動是隨機的，對技術分析師來說，至關重要的“趨勢”的證據並沒有被發現。阿諾德·摩爾(人mold Moore )於1964年，克里夫·格蘭傑(Clive Granger)和奧斯卡·摩根斯坦(Oskar Morgen-stem)在1963年，以及尤金·法瑪(Eugene Fama)在1964年都做過這些測試。比如，法瑪在他的博士論文中分析了道瓊斯工業指數中的30只股票在1天、2個星期或5年以上的不同時間間隔中的股價。他的結果堅定地支持了隨機漫步假說。
如果股價是隨機的，那麼不論股價和成交員的信息如何，也不論圖表看上去多麼強大，在作爲預測工具時，這張圖表都顯得毫無意義，因爲股價接下來的波動與預測的價格完全不相關。如果一隻股票已經連續上升，這一情況對第八天股票的漲跌並無影響。股價可能會上升或下跌，也可能平盤，就像投硬幣，連續多次正面朝上之後，下一次正面朝上的概率仍然是50%。
在運用了嚴格的統計學程序的拓展側試中，在每天、每個星期和每個月之間，都只能觀察到與隨機的股價波動非常輕微的背離。技術分析師的中心論點—市場和股票可辨別的主要趨勢可以被用於預測股票未來波動，被駁倒了。
技術分析師的第二個論點更難處理。“真的，”他們會說，“隨機性可能會在每天或者在連續幾個星期或幾個月中被證明，但技術分析就真得不合理嗎?那些實驗只計算了大時間段的價格數據然後得出隨機的結論。只研究每小時的價格變動而不考慮每天或每星期的價格變動的指標，會不會是一個有用的指標呢?或者可以只川部分特定數據並結合康德拉季耶夫長波(Kondratieff wave)來標出價格一成交最的趨勢嗎?”實際上，技術人員會邀請專業研究者只利川技術分析而不是股價的波動來測試系統，按照這個方法對不同的“過濾”系統，即趨勢反轉技術方法進行了初步測試，結果慘不忍睹。比如，如果一隻股票在下跌，過濾系統可能會顯示股票正處於底部.應該下單買人，反之亦然。但測試顯示，在扣除交易佣金後，這樣做並沒有帶來多少回報。投資者同樣要遠離買人一持有策略，或者通俗地講，就是簡單地買人然後持有一個投資組合。相對強弱法是指買人在一段時間內表現較好的股票，但測試結果顯示這種方法並沒有帶來更好的收益。接下來受歡迎的道氏理論也接受了科學審查。峯值、低位、支撐位和限力位.儘管這些指標對於技術分析師來說很重要，但測試結果顯示它們並不能預測價格。
