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Una media mobile autoregressiva, o ARMA, viene utilizzata nello studio della compilazione della serie temporale. I modelli costruiti su ARMA si affidano a regressioni lineari di un insieme di dati corrente contro uno o più set di dati passati, creando tendenze che possono "rendere" le fluttuazioni casuali che potrebbero altrimenti distorcere un modello. Gli analisti e gli operatori tecnici utilizzano le ARMA come mezzo per produrre future previsioni basate sui dati della serie temporale passata per una determinata sicurezza o indice.

Nel gergo statistico, i segnali di negoziazione generati dai modelli medi mobili mobili autoregressivi sono basati sui prezzi logaritmici. Viene stabilita una linea di tendenza che può essere tracciata all'interno dei movimenti dei prezzi su un grafico; ogni volta che una tendenza dei prezzi devia troppo dalla linea di tendenza, i commercianti possono reagire di conseguenza.

La finestra temporale in movimento di ARMA produce un valore di previsione, utilizzato spesso dai commercianti per le previsioni di un giorno sulle tendenze del mercato. Se il valore di previsione è alto, il modello indica un'alta probabilità che la sessione del giorno successivo reagisca in modo analogo alla sua proiezione.

Consideriamo un esempio in cui viene creato un indicatore autoregressivo utilizzando le tendenze passate e attuali nell'indice S & P 500. I due pesi del modello si adattano in base agli intervalli di scambio tra i media scelti, brevi o lunghi, e generano fasce di fiducia. Se il prezzo di una garanzia, o il prezzo di cambio per una coppia di forex, scompare attraverso le bande di fiducia, può indicare una posizione overbought o oversold.

Se utilizzato in combinazione con altri indicatori di tendenza tecnica, è possibile utilizzare un modello ARMA per confermare le tendenze, i pattern di continuazione e gli inversioni.