本文以2000年8月7日至2005年3月9日，沪深股市的上证指数、深圳综指深圳成指的1101个交易日的数据为样本，利用每个交易日指数的最高价、最低价、收盘价的时间序列探讨技术分析对于预测股票市场未来价格走势和波动的有效性。　　 首先通过分析最高价、最低价和收盘价时间序列的特性以及它们对未来价格与波动的影响程度；然后分析市场信息对于不同时间序列的非对称影响，并比较结合了不同时间序列的预测模型对于未来股票市场波动的预测的有效程度，最后通过多变量协整模型分析几种时间序列之间的均衡关系。　　 实证结果表明，最高价与最低价时间序列对于股票价格波动比收盘价时间序列更为敏感，通过比较两个差分时间序列：最高价与最低价的差分序列（交易区间时间序列）；收盘价的差分序列（绝对收益时间序列），我们发现市场信息对最高价与最低价的差分序列的影响要快于对收盘价的差分序列的影响，也就是说最高价与最低价的差分序列要比收盘价的差分序列更早的接受到市场变化的信号，这种非对称的影响在短期交易内是非常明显的。其次，通过对几种包含了最高价、最低价和收盘价时间序列的股票波动预测模型的比较，我们发现那些含有最高价、最低价差分序列的预测模型要比其他价格序列的预测模型更为有效。最后通过多变量模型我们发现最高价最低价收盘价存在着某种长期均衡关系，虽然我们不能准确判断它们之间的因果关系，但至少通过格兰杰因果检验我们不能排除存在着这样的可能性，即：长期来说，收盘价更多的受到过去交易日形成的最高价与最低价的影响。　　 虽然很多观点认为股票价格与波动是无法预测的，但是通过本文分析发现，一个结合了最高价、最低价的股票预测方法是有意义的，特别是至少在短期内股票的绝对收益（收盘价的差分）更多的受到了股票交易区间（最高价、最低价的差分）的约束。