ARMA模型常用于对短期价格波动的预测和分析，并能够提供相对准确的预测结果。
在股票期货交易中，时间序列分析是一种重要的方法，用于预测未来价格走势和判断市场趋势。下面是一些常用的时间序列分析方法和应用案例。
1. 移动平均法：移动平均法被广泛应用于股票期货交易中的价格预测。它通过计算一段时间内的平均价格来平滑价格波动，并根据移动平均线与实际价格的交叉点来判断买入或卖出时机。
2. 时间序列分解：时间序列分解是将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，以便更好地了解价格的长期趋势和季节性变化。在股票期货交易中，时间序列分解可用于判断市场的长期趋势和季节性特征。
3. 自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型基于时间序列数据的自相关和移动平均性质，可以作为一种预测未来价格走势的工具。ARMA模型常用于对短期价格波动的预测和分析，并能够提供相对准确的预测结果。
4. 随机游走模型：随机游走模型假设价格是随机波动的，并且未来的价格变动与过去的价格变动无关。在股票期货交易中，随机游走模型可以用来判断价格是否存在趋势，以及判断价格与市场基本面之间的关系。
应用案例：
1. 使用移动平均法来预测股票期货价格，根据移动平均线与实际价格的交叉点来判断买入或卖出时机。
2. 对股票期货价格进行时间序列分解，以了解价格的长期趋势和季节性变化，并据此制定交易策略。
3. 基于ARMA模型对短期价格波动进行预测和分析，判断股票期货价格的上涨或下跌趋势。
4. 利用随机游走模型来判断股票期货价格是否存在趋势，并根据趋势判断买入或卖出时机。
这些方法和应用案例只是股票期货交易中时间序列分析的一小部分例子，实际中还有更多的方法和应用。因此，在进行股票期货交易时，投资者可以根据市场情况选择最适合自己的时间序列分析方法。