在利用不同的技術指標對證券市場進行分析時,有時也會產生相互矛盾結果。某些技術指標發出賣出信號，但另一些技術指標卻發出買入信號；上升的技術形態但股價卻下跌，而下降的技術形態但股價卻上升。如何才能剔除虛假信號，把握住真正的變化趨勢就是組合技術分析和相互驗證原則。
由於指標技術分析與形態技術分析都只是從單一方面對證券市場的狀態進行分析，要想全面正確的分析證券市場就必須全方位研究證券市場。因此要將各種技術指標和技術形態組合在一起，利用相互驗證的原理，才能對證券市場進行立體全方位分析。
最基本的組合技術分析可以分成三類：
1．不同時域技術指標的組合。
2．不同類型技術指標間的組合。
3．指標分析與形態分析的組合。
不同時域技術指標的組合
所有的技術指標均要考慮時間因素，根據選取時間間隔的長短，技術指標分成短期技術指標、中期技術指標、長期技術指標三種。短期技術指標反應最為靈敏，但最容易發出虛假信號，長期技術指標反應最為遲鈍，但發出的信號也最為準確。短期技術指標、中期技術指標、長期技術指標三者相結合，大勢看長期技術指標，操作看中、短期技術指標。
不同類型技術指標間的組合
技術分析指標一般分為四大類：趨勢類、能量類、擺動類和其他類。
從重要性來看趨勢類指標最重要，能量類指標次之，擺動類指標居第三。
可以從每類技術指標中各選出一個（或多個）技術指標，將這多個技術指標綜合進行分析。根據相互驗證原理，在它們同時出現買入（或賣出）信號比僅某一類技術指標出現買入（或賣出）信號時的準確性要高得多。
指標分析與形態分析的組合
由於指標技術分析與形態技術分析都只是從單一方面對證券市場的狀態進行分析，因此要將技術指標和技術形態組合在一起，利用相互驗證、相互背離的原則把數量（指標分析）與圖形（形態分析）結合一起，綜合進行分析。
最重要也最常使用的指標分析與形態分析的組合分析方法就是相互背離，所謂背離就是技術指標和股價趨勢的不一致。背離分成頂背離和底背離兩種，出現背離現象時，一般是轉勢信號，而且準確性高。
相互驗證和相互背離原則
所謂相互驗證，是指把所有技術信號（形態分析信號和技術指標信號）都進行對照，保證其中大部分技術信號相互吻合，指示的方向共同。
在形態分析中，相互驗證，意味著應當對同一市場的各種圖表形態進行分析比較。在某一種圖表上的看漲或看跌的形態，應該在其餘圖表上得到驗證，以確保它們的相互一致。
相互驗證原則還要考察分析的結果是否與市場的大方向一致。如果市場總體上處於下降趨勢中，那麼，對任何個別市場的看漲分析，都需要把它的權重降低。因此，必須明確市場的總體環境到底是牛市、還是熊市。
相互驗證原則還要求在更長的週期圖表上（例如週線圖和月線圖）得到驗證。然後，把所有技術指標，例如移動平均線、擺動指數、趨勢線、成交量等，也與分析的結果進行驗證，以保證結果的一致性。
總之，分析者關於市場的分析結論所擁有的技術證據越多，則越具信心，正確決策的把握就越大。
相互背離原則與相互驗證原則相反，相互背離原則是指在同一市場的不同圖表或技術分析指標之間，其分析結果不能相互吻合的情形。相互背離原則在市場分析中極有價值，是趨勢即將反轉的較好的先期警訊之一。
相互驗證和相互背離原則具有極為重要的實際意義。
技術分析新發展
1．對技術指標曲線的形態分析。與K線相同，技術指標曲線同樣有各種形態，而且其指標的形態往往比K線的形態更加清晰。尤其是現代數學工具模糊數學和數值模擬的引入，使計算機實現形態分析成為可能，從而使其研判更加客觀、可靠。
2．在指標參數的選取方面，主張不同週期採用不同參數組合分別研判買賣信號。通過實證研究，人們發現如果始終運用同一參數組合來分別研判買賣信號，會使買賣信號的準確度有所不同，因而萌發了根據不同研判目的運用不同參數的想法。如吉拉?艾波（Gerald Appel）在對MACD指標進行研究時建議研判買入採用"8/17/9天EMA"的參數組合，但賣出信號採用"12/25/9天EMA"。這種參數的取定方法比較新穎的。通常人們認為市場上漲過程比較緩慢，而下跌過程比較迅速，所以很自然的認為賣出信號應取較短週期。但經過吉拉?艾波對美國股市近百年數據的實際測算得到的實際結果卻與人們的這種推理背道而馳。
3．對技術指標曲線進行擬合處理。用擬合線的趨勢來預測技術指標曲線的走勢，從而突破了就由技術中無法預測指標未來走勢的屏障。
4．引入全新的數學工具，從全新的視角對股市走勢加以分析。例如，數學對於混沌和分形的研究。我們通常進行的指標分析的數學模型有很多都是建立在傳統概率統計理論基礎上的。它們假設各個事件都是獨立事件。但是自然界中的實際事件卻多數是非獨立的，例如，今年某地區洪水泛濫，則該地區的地下水水位和日平均蒸發量均會上升，下一年洪水爆發的概率就相應增大。股市也同樣如此。一段時間某只股票上漲，股東的平均成本就增加，人們對股票本身的心理定位也同時受到影響而上升。無論是自然界中還是股市，憑經驗我們都知道現象之間是相互影響的，即事物之間是存在聯系的。但對於其相關程度我們卻缺乏精確的描述。正是針對這種現象，分形科學的Hurst指數被運用於股市的研判之中，來刻畫本期趨勢與未來一個時期趨勢的相關程度：序列相關程度高，則說明趨勢在一定程度上會延續，因而此時適於應用趨勢類指標進行研判；序列相關程度低，則說明趨勢可能發生變化，此時適於應用擺動類指標進行研判。