a:

Se usa un promedio móvil autorregresivo, o ARMA, en el estudio del trazado de series de tiempo. Los modelos basados ​​en ARMA dependen de regresiones lineales de un conjunto actual de datos contra uno o más conjuntos de datos pasados, creando tendencias que pueden "suavizar" las fluctuaciones aleatorias que de otro modo podrían distorsionar un modelo. Los analistas técnicos y los comerciantes usan ARMA como un medio para hacer predicciones futuras basadas en datos de series temporales pasadas para un índice o seguridad determinados.

En la jerga estadística, las señales de trading generadas por los modelos autoregresivos de promedio móvil se basan en precios logarítmicos. Se establece una línea de tendencia que se puede trazar dentro de los movimientos de precios en un gráfico; cada vez que una tendencia de precio se desvía demasiado de la línea de tendencia, los operadores pueden reaccionar en consecuencia.

La ventana de tiempo de movimiento de ARMA da como resultado un valor de pronóstico, que a menudo es utilizado por los operadores para las predicciones de un día sobre las tendencias del mercado. Si el valor pronosticado es alto, el modelo indica una alta probabilidad de que la sesión del día siguiente reaccione de forma similar a su proyección.

Considere un ejemplo en el que se crea un indicador autorregresivo usando las tendencias pasadas y actuales del índice S & P 500. Los dos pesos en el modelo se ajustan según la media móvil elegida, los intervalos de negociación cortos o largos y generan bandas de confianza. Si el precio de un valor o precio de cambio para un par de divisas rompe las bandas de confianza, puede indicar una posición de sobrecompra o de sobreventa.

Cuando se utiliza junto con otros indicadores de tendencia técnica, se puede usar un modelo ARMA para ayudar a confirmar tendencias, patrones de continuación y reversiones.