在**程序化交易**領域，大多數時候，我們能夠在線圖上看到趨勢開始、發展或停止時的特徵。但是這些特徵並不足以支撐預測趨勢未來的變化。很多成功的趨勢發展都來自於突破，但是一般在突破後出現的大型趨勢機率卻不如我們心中所預期的那樣高。
假如交易者在某一個商品每次突破時都做順勢的買進或者賣出，那麼在經歷過多次假突破後，耗損所用的虧損資金可能會超過成功的獲利。在上下影線同樣也會發生這樣的問題，上漲趨勢的開端往往來自於大型的下影線。一般認爲這種K棒型態是空方力道衰竭，並且目前的價格滿足市場認同的買入點位所以形成強力的支撐。
但是如果我們仔細觀察就會看出，在一些明顯上漲的趨勢發展過程中也會有很多存在中型以上的上影線。在K棒出現上影線後積極的買盤然後再立即向上突破高價位，讓價格持續走揚，下跌的趨勢也是這種情況。
在2000年到2014年，如果我們用綜合多樣指數商品，如：恆生指數、小道瓊、日經225指數等做爲統計大樣本，來統計突破和影線兩個特徵，就會得出幾個數值：10日以上的橫盤後突破橫盤低點，真正發展成一般波段交易可獲利區間概率是18.3%；10 日以上的橫盤後突破橫盤高點，真正發展成一般波段交易可獲利區間概率是26.2%。
對於中、大型漲勢所呈現出的中型上影線，真正轉折翻空一般波段交易可獲利區間概率是13.0%；中型下影線在中、大型跌勢中所出現，真正能夠轉折翻大多數是一般波段交易可獲利的區間機率爲 16.9%。
綜上所述，趨勢反轉點並不能夠用單一價格現象所出現的形態來準確判斷。這時，我們可以利用多佐證來提高成功率。
參考相關係數高的同質商品是否共同出現特徵，是主觀建議者最常用的多佐證方式。多國市場發生指數型商品的中、大型趨勢的機率很高。還是以之前的測試區間爲例，當出現上述多個商品共同出現突破的情況時，趨勢發展的真實性明顯提高許多。
我們在此時套入同樣的突破條件，如果同時所有指數商品向上突破高點。那麼，對於43.1%能發展成爲可獲利波段、向下突破成功率是37.2%。
同樣，除多市場外，常被引用的突破附帶條件也有成交量。當市場參與者平均持有成本的成功地朝突破方向推移時，就會造成反向止損的容忍區間會離新價格較遠，接下來突破獲利者止盈的壓力就會更容易被市場接受，價格就會有比較低的概率移回盤整區間。
對於程序化交易者來說多佐證方式可以先不考慮價格移動的方式。因爲突破本身已經是價格的型態，如果在此時再嵌入一層價格濾網，效果並不會非常明顯，因此建議交易者可以充分利用波動率等方式進行堆疊判斷。
我們在此以ATR爲例，如果短期ATR瞬間突破長期ATR ，再根據向上突破成功的機率由原本 43.1% 增加爲 52%、向下則由 37.2% 增加爲 47.1%。
在許多波段交易者眼中，獲利因子往往比勝率更被重視。但是對於突破型態的策略就必須要特別注重這個數值，尤其是在搭配獲利加碼的突破策略的情況下。
很多投資者都習慣於從歸類和線圖中找出趨勢的徵兆，而且許多波段都有類似的特徵。但是這些投資者卻忽略了，這些特徵也常常會發生在未改變趨勢的時候。因此在錯誤中不斷嘗試，因爲止損而侵蝕資本。
交易過程往往是枯燥的，因爲未必每天都會出現合適的交易機會，程序化交易投資者如果能夠耐心等待，用多層次來分析確認趨勢的形式，即便可能會失去在第一個瞬間入場的機會，但是卻能夠在長期的交易中節省大量不要的交易成本和虧損，這些省下來的金錢會大於多佐證所流失的獲利。