型態辨識（Pattern Recognition）是把圖表形狀——例如頭肩頂、三角形或突破結構——與事先定義的幾何標準做比對的過程。它可以靠眼睛做，也可以靠規則掃描器做，結果都只是一個候選，還需要背景與驗證。
它怎麼運作
規則掃描器編碼一條具體的幾何規則，例如肩部對稱度下限、邊界斜率上限，並對所有商品一致地執行。
一次比對只確認設定的條件被滿足了，不確認這個形狀後面會跟行情、趨勢改變或任何規則沒有度量的結果。
為什麼投資人需要知道
型態辨識適合快速掃描大量圖表，但它的優點是一致性，不是判斷力。
每一次比對，無論來自軟體還是肉眼，都是候選。它需要的審查不會因為來源不同而減少。
一個簡單的市場例子
一台設定為找頭肩頂的掃描器，報出一個肩部與頭部都達到對稱度門檻的形狀。這個訊號只告訴你幾何形狀存在。它重不重要，取決於量能、流動性與周圍的行情背景。
常見誤解
把比對當成驗證。訊號只證明規則觸發了。
以為比對多就代表掃描器更好。報得多通常意味著規則更鬆、假訊號更多。
常見問題
型態辨識等於預測價格嗎？
不是。它只是辨識符合規則的形狀。這個形狀能否預測什麼，取決於背景與驗證，而不是比對本身。
掃描器比肉眼找型態更好嗎？
它更快、更一致，但限制相同：它看不到規則之外的背景。
每次比對都需要人工檢查嗎？
需要。不管是自動還是手動，被標記的型態都要走同樣的證據與失效流程。
僅供教育用途。部分術語在不同國家、機構與市場中的實際用法可能不同。