需要注意的是，股市预测是一个非常复杂和不确定的问题，机器学习算法只是一种预测方法，对于股市行情的预测仍然存在一定的风险和不确定性。
股市行情预测法基于机器学习的技术分析是一种利用机器学习算法对历史股市数据进行分析和预测的方法。该方法主要包括以下步骤：
1. 数据收集：收集和整理历史股市数据，包括股票价格、成交量、市值等指标。
2. 特征工程：对股市数据进行特征提取和选择，选取与股票价格相关的特征指标，如移动平均线、相对强弱指标等。
3. 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、归一化等。
4. 算法选择：选择适合股市预测的机器学习算法，如随机森林、支持向量机、神经网络等。
5. 模型训练：使用历史数据对选定的机器学习算法进行训练，建立股市预测模型。
6. 模型评估：通过使用测试数据集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率等指标，评估模型的性能。
7. 预测与决策：使用训练好的模型对未来股市行情进行预测，根据预测结果制定投资策略。
需要注意的是，股市预测是一个非常复杂和不确定的问题，机器学习算法只是一种预测方法，对于股市行情的预测仍然存在一定的风险和不确定性。因此，在进行股市投资决策时，还需要考虑其他因素，如基本面分析、市场情绪等。