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Uma média móvel autorregressiva, ou ARMA, é usada no estudo do processamento de séries temporais. Modelos baseados em ARMA dependem de regressões lineares de um conjunto de dados atual contra um ou mais conjuntos de dados passados, criando tendências que podem "suavizar" as flutuações aleatórias que de outra forma podem distorcer um modelo. Analistas técnicos e comerciantes usam ARMAs como um meio de fazer previsões futuras com base em dados da série temporária passada para uma determinada segurança ou índice.

No jargão estatístico, os sinais de negociação gerados por modelos de média móvel autorregressiva são baseados em preços logarítmicos. Uma linha de tendência é estabelecida que pode ser plotada dentro dos movimentos de preços em um gráfico; sempre que uma tendência de preços desviar-se muito severamente da linha de tendência, os comerciantes podem reagir em conformidade.

A janela de tempo de mudança de ARMAs resulta em um valor de previsão, que é freqüentemente usado pelos comerciantes para previsões de um dia nas tendências do mercado. Se o valor da previsão for alto, o modelo indica uma alta probabilidade de a sessão do próximo dia reagir de forma semelhante à sua projeção.

Considere um exemplo em que um indicador autorregressivo é criado usando tendências passadas e atuais no índice S & P 500. Os dois pesos no modelo se ajustam de acordo com a média móvel escolhida, intervalos de negociação curtos ou longos e geram bandas de confiança. Se o preço de uma garantia, ou preço de troca para um par de divisas, rompe as faixas de confiança, pode indicar uma posição de sobrecompra ou sobrevenda.

Quando usado em conjunto com outros indicadores técnicos de tendência, um modelo ARMA pode ser usado para ajudar a confirmar tendências, padrões de continuação e reversões.