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एक आटोमैसेजिव मूविंग एवरेज, या एआरएमए, का प्रयोग समय श्रृंखला की साजिश रचने में किया जाता है। एआरएमए पर निर्मित मॉडल एक या एक से अधिक पिछले डेटा सेटों के खिलाफ डेटा के वर्तमान सेट के रैखिक रिग्रेसन पर भरोसा करते हैं, जो कि एक मॉडल को विकृत कर सकते हैं जो यादृच्छिक उतार-चढ़ाव "चिकनी" कर सकते हैं। तकनीकी विश्लेषकों और व्यापारियों ने एआरएमए का उपयोग किसी दिए गए सुरक्षा या सूचकांक के लिए पिछली बार श्रृंखला डेटा पर आधारित भविष्य की भविष्यवाणियां बनाने के साधन के रूप में किया।

सांख्यिकीय शब्दावली में, ऑटोरेग्रेसिव चलती औसत मॉडल द्वारा उत्पन्न व्यापारिक संकेत लॉगरिदमिक मूल्यों पर आधारित हैं एक प्रवृत्ति लाइन की स्थापना की जाती है जिसे चार्ट पर मूल्य आंदोलनों के भीतर रखा जा सकता है; जब भी कीमत की प्रवृत्ति प्रवृत्ति की रेखा से बहुत गंभीर रूप से भटक जाती है, तो व्यापारियों के अनुसार प्रतिक्रिया कर सकते हैं।

एआरएमए की चलती समय की खिड़की भविष्यवाणी मूल्य के परिणामस्वरूप होती है, जिसका इस्तेमाल व्यापारियों द्वारा बाज़ार के रुझानों पर एक-दिवसीय पूर्वानुमान के लिए अक्सर होता है। यदि पूर्वानुमान मूल्य अधिक है, तो मॉडल का अनुमान है कि अगले दिन के सत्र की एक उच्च संभावना इसकी प्रक्षेपण के समान ही प्रतिक्रिया दे रही है।

एक उदाहरण पर विचार करें जहां एसएंडपी 500 सूचकांक में पिछले और मौजूदा प्रवृत्तियों का उपयोग करके एक आटोमैरेसिव सूचक बनाया गया है। मॉडल में दो वज़न चयनित चल औसत औसत, लघु या लंबे समय के अंतराल के अनुसार समायोजित करता है, और विश्वास बैंड उत्पन्न करता है। यदि किसी सुरक्षा के लिए कीमत, या विदेशी मुद्रा जोड़ी के लिए विनिमय मूल्य, आत्मविश्वास बैंड के माध्यम से टूट जाता है, यह एक अतिरंजित या oversold स्थिति का संकेत हो सकता है

जब अन्य तकनीकी प्रवृत्ति संकेतकों के साथ संयोजन में उपयोग किया जाता है, तो एक ARMA मॉडल का इस्तेमाल प्रवृत्तियों, निरंतरता पैटर्न और रिवर्सल्स की पुष्टि करने के लिए किया जा सकता है।