a:

Rata-rata bergerak autoregressive, atau ARMA, digunakan dalam kajian penggambaran siri masa. Model-model yang dibina di atas ARMA bergantung kepada rezim linier set data semasa terhadap satu atau lebih set data masa lalu, mewujudkan trend yang boleh "melancarkan" turun naik rawak yang mungkin sebaliknya mengganggu model. Penganalisis teknikal dan peniaga menggunakan ARMA sebagai cara membuat ramalan masa depan berdasarkan data siri masa lalu untuk keselamatan atau indeks tertentu.

Dalam jargon statistik, isyarat dagangan yang dihasilkan oleh model purata bergerak autoregressive adalah berdasarkan harga logaritma. Garis trend ditubuhkan yang boleh diplot dalam pergerakan harga pada carta; apabila trend harga menyimpang terlalu teruk dari garis trend, peniaga boleh bertindak balas dengan sewajarnya.

Tingkap masa bergerak ARMA menghasilkan nilai ramalan, yang sering digunakan oleh para pedagang untuk ramalan sehari mengenai trend pasaran. Sekiranya nilai ramalan adalah tinggi, model menunjukkan kemungkinan besar sesi hari berikutnya bereaksi dengan cara yang serupa dengan unjurannya.

Pertimbangkan contoh di mana penunjuk autoregressive dicipta menggunakan trend lalu dan semasa dalam indeks S & P 500. Kedua-dua berat dalam model menyesuaikan mengikut purata bergerak yang dipilih, jangka panjang atau jangka panjang perdagangan, dan menjana jalur keyakinan. Jika harga untuk keselamatan, atau pertukaran harga untuk pasangan forex, merosot melalui jalur keyakinan, ia mungkin menandakan kedudukan terlebih beli atau oversold.

Apabila digunakan bersama dengan penunjuk arah teknikal yang lain, model ARMA boleh digunakan untuk membantu mengesahkan trend, corak kesinambungan dan pembalikan.