价格走势分析是金融学和经济学领域中的一个重要研究课题，它涉及到对商品、股票、货币等资产价格变化趋势的预测和分析。以下是一篇关于价格走势分析的学术技术文章的大纲和简要内容：

**标题**: 价格走势分析：方法、模型与应用

**摘要**: 本文旨在探讨价格走势分析的理论基础、常用分析方法和模型，以及它们在实际金融市场中的应用。通过比较不同模型的预测准确性和实用性，为投资者和决策者提供参考。

**关键词**: 价格走势，技术分析，时间序列分析，预测模型

**1. 引言**
– 价格走势分析的重要性
– 研究背景和目的

**2. 价格走势分析的理论基础**
– 市场效率假说
– 行为金融学
– 价格波动的心理学因素

**3. 技术分析**
– 趋势线和支撑/阻力线
– 移动平均线
– 技术指标（如RSI, MACD）
– 图表模式（如头肩顶、双顶/双底）

**4. 基本面分析**
– 宏观经济指标（如GDP, 失业率）
– 公司财务报表
– 行业分析

**5. 时间序列分析**
– ARIMA模型
– GARCH模型
– 机器学习在时间序列分析中的应用

**6. 预测模型**
– 线性回归模型
– 支持向量机（SVM）
– 神经网络

**7. 价格走势分析的应用**
– 股票市场
– 外汇市场
– 商品市场

**8. 案例研究**
– 选取特定资产进行价格走势分析
– 应用技术分析和基本面分析
– 使用时间序列分析预测未来价格走势

**9. 结论**
– 总结价格走势分析的关键点
– 讨论模型的局限性和未来的研究方向

**10. 参考文献**
– 列出引用的学术文献和资源

**附录**
– 数据集
– 代码

**文章正文**:

在引言部分，我们将介绍价格走势分析的重要性，并概述本文的研究目的和背景。理论基础部分将讨论市场效率假说、行为金融学和价格波动的心理学因素。技术分析部分将详细介绍趋势线、移动平均线、技术指标和图表模式等分析工具。基本面分析部分将探讨宏观经济指标、公司财务报表和行业分析对价格走势的影响。时间序列分析部分将介绍ARIMA模型、GARCH模型和机器学习在时间序列分析中的应用。预测模型部分将讨论线性回归模型、支持向量机和神经网络等预测方法。应用部分将展示价格走势分析在不同金融市场中的应用。案例研究部分将通过具体案例展示如何应用这些分析工具和模型。最后，在结论部分，我们将总结本文的关键点，并讨论模型的局限性和未来的研究方向。

请注意，以上内容仅为文章大纲和简要内容，实际撰写时需要更深入的研究和详细的数据分析。