Autoregressive

Autoregressive adalah sebuah model statistik yang digunakan untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan pola-pola yang terjadi pada masa lalu. Dalam dunia trading dan investasi, model Autoregressive sering digunakan untuk melakukan analisis pergerakan harga aset, di mana model ini biasanya disebut dengan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average).

Dalam ARIMA, model Autoregressive digunakan sebagai komponen pertama (AR) yang merujuk pada nilai-nilai masa lalu sebagai prediktor nilai masa depan. Sedangkan, komponen kedua adalah Moving Average (MA) yang menunjukkan perubahan rata-rata pada waktu tersebut. Sedangkan, komponen terakhir adalah Integrasi (I) yang merujuk pada integrasi data dengan meminimalkan atau menghilangkan trend dalam data. Ketiga komponen tersebut digunakan untuk menentukan parameter dan memberikan prediksi pergerakan harga aset di masa depan.

Dalam praktiknya, model Autoregressive sangat bermanfaat dalam membantu investor dan trader untuk mengambil keputusan dalam melakukan transaksi aset. Dengan mengetahui trend pergerakan harga aset dengan lebih akurat, investor dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam melakukan trading atau menentukan strategi investasi yang tepat. Oleh karena itu, pemahaman dan penerapan model Autoregressive menjadi penting bagi para investor dan trader yang ingin berhasil dalam industri trading dan investasi.