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I problemi con correlazione seriale in azioni sono fondamentali per il dibattito implicito tra analisi tecnica e analisi fondamentale. La correlazione seriale, nota anche come autocorrelazione, misura la relazione tra una variabile e se stessa su periodi di tempo diversi; in altre parole, la correlazione seriale esamina quanto si ripete la storia dei prezzi di un magazzino. Per chi studia la metodologia dell'investimento, la correlazione seriale può essere considerata come confusione di correlazione con la causa e più che un po 'arbitrario.

Il concetto di correlazione seriale gioca pesantemente nell'analisi tecnica, che cerca di individuare modelli prevedibili nei prezzi indipendenti dai rendiconti finanziari di un'azienda o dalle operazioni correnti. Sebbene possa esistere una grande sovrapposizione tra analisi fondamentali e tecniche, gli analisti fondamentali addebitano che le previsioni del modello possono andare avanti finora, perché non esistono due periodi di tempo esattamente esattamente in gioco e le differenze tra due periodi non sono sempre quantificabili.

La correlazione seriale può anche combattere con determinanti arbitrari. Dovrebbe essere elencato un grafico di borsa per due settimane o quattro mesi? Quanto deve pesare alcune variabili? Quali tipi di modelli, forme o soglie formulaiche dovrebbero essere utilizzate per attivare l'attività commerciale?

Questi tipi di domande pestano anche l'analisi fondamentale. Questo è uno dei motivi principali per investire in azioni è rischioso; nessuno sa cosa succederà con certezza. Sono state effettuate ricerche approfondite sulle proprietà della serie temporale dei rendimenti delle azioni in base al fatto che i prezzi si discostino da quello che si conosce come "camminata casuale" o una successione di movimenti completamente casuali. Diverse conclusioni sono state prese in base a diversi approcci per risolvere il problema, e rimane un punto di contesa tra gli analisti di mercato e teorici.