a:

Een autoregressief voortschrijdend gemiddelde, of ARMA, wordt gebruikt bij het bestuderen van het plotten van tijdreeksen. Modellen die op ARMA zijn gebouwd, vertrouwen op lineaire regressies van een huidige set gegevens tegen een of meer eerdere datasets, waardoor trends worden gecreëerd die willekeurige fluctuaties kunnen 'gladstrijken' die anders een model zouden kunnen verstoren. Technische analisten en traders gebruiken ARMA's als een middel om toekomstige voorspellingen te doen op basis van eerdere tijdreeksgegevens voor een bepaalde beveiliging of index.

In statistisch jargon zijn de handelssignalen gegenereerd door autoregressieve voortschrijdend gemiddelde modellen gebaseerd op logaritmische prijzen. Er wordt een trendlijn vastgesteld die kan worden geplot binnen de prijsbewegingen in een grafiek; wanneer een prijstrend te sterk van de trendlijn afwijkt, kunnen traders hierop reageren.

Het moving time-venster van ARMA's resulteert in een prognosewaarde, die vaak door handelaren wordt gebruikt voor eendaagse voorspellingen over markttrends. Als de voorspellingswaarde hoog is, geeft het model aan dat de kans groot is dat de sessie van de volgende dag op een vergelijkbare manier reageert als de projectie.

Overweeg een voorbeeld waarbij een autoregressieve indicator is gemaakt met behulp van in het verleden en de huidige trends in de S & P 500-index. De twee gewichten in het model worden aangepast op basis van het gekozen voortschrijdend gemiddelde, korte of lange handelsintervallen en genereren vertrouwensbanden. Als de prijs voor een waardepapier, of een ruilprijs voor een valutapaar, de betrouwbaarheidsbanden doorbreekt, kan dit duiden op een overbought- of een oververkochte positie.

Wanneer gebruikt in combinatie met andere technische trendindicatoren, kan een ARMA-model worden gebruikt om trends, vervolgpatronen en omkeringen te helpen bevestigen.