Kadar ocenjeno gibanje cene, ki ga izvede programska oprema ali druga analitična tehnika, ne sledi dejanskemu gibanju cene, je to znano kot napačen signal. Obstaja veliko dejavnikov, ki lahko povzročijo lažni signal, kot so napačni podatki, slabi algoritmi ali nepričakovani dogodki. Če nekdo trguje na podlagi teh informacij, lahko vlagatelj izgubi veliko denarja, zato je pomembno poznati lažne signale od resničnih signalov. Da bi zagotovili, da so vrednosti čim bolj natančne, bodo analitiki običajno uporabili faktorje za preverjanje signala, vendar tudi to ni vedno natančno.
Obstaja veliko načinov za analizo in oceno gibanja cen delnic na borzi in mnogi vlagatelji se ozirajo na te informacije, ko načrtujejo trgovanje, nakup ali prodajo delnic. Te informacije so običajno točne, a če je signal napačen, je ocena zelo napačna. To lahko pomeni, da je realna cena bistveno višja ali nižja od ocenjene cene. Oboje lahko vlagatelje stane veliko denarja, odvisno od tega, kako uporabljajo napačne informacije.
Lažni signal se običajno pojavi zaradi vrste različnih dejavnikov. To je lahko posledica napačnega podatkovnega rudarjenja, kot so podatki, ki pravijo, da se bo cena dvignila, ko bo cena res padla. Nepričakovani dogodek lahko povzroči tudi hitro rast ali upadanje cen, na primer, da izdelek ne uspe ali se resnično dvigne. To lahko analitikom oteži odpravo te težave in vedno pravilne ocene.
Dajanje lažnega signala je lahko huda napaka, saj lahko vlagatelj na koncu porabi ali izgubi veliko denarja. Na primer, če analiza borznega trga navaja, da se bo cena delnice dramatično znižala, se bo vlagatelj morda počutil nagnjenega k prodaji te delnice, da ne bi izgubil denarja. Če se v resnici cena dvigne, vlagatelj izgubi dobiček od zdaj višje cene.
Čeprav se napačnemu signalu ni vedno mogoče izogniti, lahko analitiki naredijo več stvari, da se to ne zgodi. Ko začnejo informacije videti nedosledne, analitiki pogosto preučijo, kaj se v resnici dogaja na trgu, da bi ugotovili, ali sta ocena in dejanska vrednost sočasni. Obstajajo tudi algoritmi in kazalniki, ki jih je mogoče uporabiti za uravnoteženje ocene in realne vrednosti, kar lahko pomaga preprečiti lažni signal.