股票交易多主张要跟踪趋势而不是预测趋势。跟踪的优点在于成功率高，但是因为是跟踪,所以总有一定的滞后性。预测股价的未来走势成功率低，但是却占有一定的先机。经典的技术分析，都是在跟踪走势。而量化的交易手段很多都可以用来预测短期股价的走势，例如，马尔科夫链模型Markov Chain Model，ＡＲＩＭＡAutoregressive Integrated Moving Average Model等。
一种预测后一个交易日的股价走势的方法就是分析前一日或前几日的日内走势的分时图。例如，市场轮廓理论（market profile四度空间图），就是分析股价走势的时间顺序来预测未来走势的一种方法。当然，在分析之前的日内走势时，也不一定要看全天的走势图，也可以只重点分析一段时间的走势特点，例如，收盘前３０分钟，开盘后３０分钟，或是两者的关系等。在不同的交易时间段中，有不同交易者在参与。所以不同时间段走势的特点，可以反映他们不同的心理以及对合理价格的认识。
在分析中可以根据价格的波动幅度，走势形态来分类，然后来比较下一个交易日的收益情况。这样就可能用某一类的走势，来预测明日的股价走势。这样的分析方法，应该算是一种数据发掘Data Mining。
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