通常认为“市场走熊”与供应过剩意义相同，这种解释看上去有理，但可能会导致不正确的结论。
例如，假设白糖的市场价每磅30美分，供应由紧俏到过剩。在这种情况下，基本面似乎对市场不利，并且预期价格会更低。
如果价格继续下跌，在25美分时基本面是否偏空？很可能。
到20美分？也可能。在某一价格水平，无论有多大的供货量，基本面可能不再偏空。事实是，在供应过剩的情况下，如果价格跌幅太大，有可能代表多头的基本面。因此，基本面本身既没有多头也没有空头的含义，仅是相对当前价格而言。一些分析师对这个事实认识不足，因此经常在行情好的时候认为基本面偏多，而在市场底部时认为偏空。
新闻机构、网络、杂志和相关报纸经常报道、传播一些过时的消息。例如，一则标题为“世界棉花产量预计上升10%”的消息，听起来好像对市场不利，从该消息不可能看出这种估算已报道过4或5遍了。很可能，上个月估算的世界棉花产量可能上升10%，也许，上个月产量可能是上升12%，因此，目前估算值反而对价格走势有利。重要的一点是要记住，许多听起来好像是新闻的消息，实际上是老的传闻，早已被市场消化了。
市场中经常与一年同期情况进行比较，通常根据时间点进行分析。如下列市场评论：“12月猪与生猪报告显示猪肉供应货源充足，农场可上市的活猪将增加10%，计划猪屠宰量增加10%，预计市场价格会下降......”。虽然该分析在某种情况下可能正确，但简单的分析推测容易出现误差。目光敏锐的读者可能会观察到其中的谬误，仅是供货量增加不一定意味着价格会下降，因为市场可能已消化了上述消息。第一，因为12月报表显示活猪数量增加10%，这并不意味着供货量随之增加，也许去年活猪的供应数量很低。第二，活猪屠宰与市场猪合约之间的关系可能变化很大，也许去年活猪屠宰量比例可能很高，在这种情况下，市场增加10%活猪屠宰量可能增加不多。虽然一年同期比较法在某些情况下有助于解释市场运行状况，但不能认为是基本分析的基础方法。
如果是根据问题出现频率排序的话，可能该项要比第一条更重要。基本分析是一种方法，在一定条件下评估一段时期的合理价位，是用来预测某年、某季和某月的价格走向。然而，企图将供求统计数据用于瞬间价格买卖的依据是不可取的，但有些交易者就是根据基本资料选择入场时机。根据报纸文章、新闻报道和小道消息进行交易便会陷入这个误区中，据此进行交易的投机者常以失败告终。而例外的是那些利用这些消息进行反向思维的交易者，例如有人在牛市信号出台后市场仍然没有上涨，便转而做空。基本分析者也要防止在没有确定价格低估或高估时，便凭直觉认为该部位是正确的交易部位而匆忙入市。市场不会认同分析者个人确定的价格，即使该分析是正确的，最好的入市时间可能在三个星期或三个月之后。简言之，预测入市时间，在采用基本面分析时需要一些技术分析技巧。
假设有一天你浏览到报纸的财经版面，注意到一则消息，题为：“政府估算最近发生在中西部的暴风雪将导致10,000头牛被冻死”，这种大量减产的消息难道不是最好的买入机会吗？等一下，你需要仔细算一下有多大的损失，如果在你面前的草坪上有10,000头牛，牛的数量很多。但是，当你认真想一想牛的总头数为一亿头时，损失的数量就不足以对市场造成大的影响。该例子说明供货情况，而国内消费和出口情况的例子可能大同小异。对每一种情况都应问同一个问题：在消息报道中(即，数量减少和出口销量)相对于总体而言，其重要程度如何？
当看到“粮食价格上涨意味着肉价将上涨”的消息时，要认真辨别真假，也就是说继续读下去前要仔细想一想。实际上，这个问题是中性的，因为根据时间来看，多数人回答是真的，因粮食上涨使饲料批发商成本增加，这必将导致鲜肉减产，肉价上涨（生产成本可能是主要的误解）。但短中期来说（时间确实是期货交易者关心的问题）该影响则可能是相反的。如果谷物的价格上涨对牛的饲养影响很大，将造成产量减少，应尽快以较低的价格出售，促使价格下降。但这种影响比较小，增加饲养成本意味着供货流量的改变（因为草料牛重量慢），而不会改变长期的总供货量。有些情况，一个事件会立即诱发价格反应，而另一种情况（如上述例子）几年后可能才会有影响。
这里再重复一遍，生产成本不是价格支撑因素，特别是那些无法储存的商品。一旦生产出商品，市场并不关注生产成本，价格是根据供求关系来决定。如果商品价格降到生产成本价，商品供应仍过剩的话，价格可能继续下降，直到供需均衡。事实是他们没有更多的选择，农产品市场竞争相当激烈，有成千上万的卖家。况且，任何个人都无法将生产成本转嫁到市场，相反，生产者必须接受市场决定的价格。当然，无利可图可能导致产量减少，这种情况至少要一年后才能有所反映。从这种意义上讲，第七种谬误是第六种的结果—忽略了相关的时间。一些价格下跌至成本价以下的例子，包括二十世纪七十年代的活牛市场，1976-1979年的白糖市场等，1975-1978年和1981-1986年期间铜市场，1986-1987年玉米和小麦市场，以及二十世纪九十年代初期的白银市场等。
首先，不能用饲养牛数量推算潜在牛屠宰量，理由是：饲养牛中不包括草料喂养的牛。如果草料喂养的牛占总屠宰比例不变，上述推理就没什么问题。实际上，该比例在预测期间经常发生变化，因此，仅用饲养牛数预测牛的屠宰量，结果可能不准确。例如，在饲料价格偏高的情况下，草料牛的数量可能增加，甚至可能出现饲养数量减少，但牛的总头数增加的情况。
当前的价格不能与历史价格进行比较，不同时期的价格要考虑通货膨胀因素。例如，我们可以从过去的统计数据发现，当前的基本面与1965和1972年的情况类似，这并不意味当前的价格与1965和1972年的价格相同。就实际价格来说，由于通货膨胀的影响，现在的名义价格会比过去的高。应注意的是，从1980年开始，许多商品需求呈现逐步下降的趋势，由于需求数量很难量化，因此通胀调整后的价格可能偏高。总之，预测商品价格要考虑需求变化和通胀因素，否则预测的价格可能不准确。
一般情况下，市场都侧重于未来（下一季或来年）的预期，特别是在供应面由松转紧，或由紧转松的过渡期。例如1990年小麦行情，在1989-1990年间，冬麦收成率较低，结转库存是15年来的最低水平。因此，这意味着下一年小麦供给将短缺。基本面似乎偏多，但小麦价格却从1990年开始下降，这种情况不能用基本面数据解释，只能说明预测不准确。市场的1990或1991年冬麦收成符合预期，事实证明冬麦产量较前期增加16%。这是在种植面积少量增加的情况下，年产量却增加了39%，因此结转库存也恢复了正常水平。上述基本面数据到1990年后期才公布来，但市场在1990年初就做了这方面的预期，因此，为1990年上半年小麦行情提供了有价值的参考数据。
如果忽略了行情的季节性影响，容易对基本面资料产生误解。通常猪的屠宰量4季度要比3季度增加5%，这可能使产量减少，而不是增加的原因，听起来有点矛盾但实际上是活猪产量有很明显的季节性形态。因猪的繁殖在春季达到高峰期，冬季最低。小猪需要6个月左右才能达到交易需要的重量，猪的屠宰量在秋天最多，夏天最低，所以在估算猪的屠宰量是一定要考虑季节因素。棉花的销售量也具有很高的季节性变化，比如，夏季期间，棉花的销量就会降低大约30%，而到秋季后棉花的销量会增加20%。这样的变化比较大的，如果了解棉花的季节性销售特点，就不会准确预估棉花的销售量数据。
从以往的例子可以看出，商品价格预测很难与国际协议制定的目标价格相符。交易协定通常是通过调节出口与库存达到支持交易价格，这种调整手段有时在一定程度上有些效果，短期内可能刺激价格上涨，但很难维持长期的上升趋势。用最近的“国际可可协议”来说明，是无法使价格维持在目标价格区间内。OPEC是国际上最有影响力的价格支持组织，但也不能阻止油价经常跌破目标价格区间的下限。当价格上涨超过价格区间的上限时，这些组织也只能取消所有的管制——让市场进行自由交易。
由于历史数据不充分或不精确，无法根据这些资料预测行情或建立预测模型。例如，《商品杂志》，现改名为《期货杂志》，1972年8月出版的一期有一篇研究棉花基本面的文章，文章指出：自从1953年以来棉花市场仅有2年是名副其实的自由交易市场事实上，正确的结论是，很多时候分析市场行情的基本资料都不充分，如果采用的统计资料不准确或不够多，如何精确预测市场发展趋势呢？遗憾的是，上述文章中的作者仅根据很有限的资料得出结论，比如他说：棉花库存不到31/2百万包，说明供应非常紧张，价格有可能上涨超过30美分。事实证明，他严重低估了市场的上涨潜力。
一年后，棉花的价格达到94美分/磅，创历史新高。
期货领域的一些文献与分析资料中，经常混淆需求（demand）与消费概念。其实两者代表完全不同的概念，由于被视为同一意思，从而造成分析上的错误结论。
