Un modelo autoregresivo (AR) (o de predicción lineal) se define como:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
Donde:
- x[n] es el valor predicho de una serie temporal;
- x[n-p]..x[n-1] son valores pasados conocidos de la misma serie;
- a[1]..a[p] son los coeficientes del modelo, y p es el orden del modelo.
Los coeficientes del modelo a[1]..a[p] se pueden ajustar a los datos pasados mediante varios métodos. Este indicador utiliza el método de Burg.
Las entradas del indicador son:
- UseDiff - un interruptor booleano para usar diferencias de precios en lugar de los precios mismos
- Ncoef - número de coeficientes del modelo (orden del modelo)
- Nfut - número de barras futuras
- kPast - número de barras pasadas en incrementos de Ncoef (debe ser >=1)
El indicador traza dos curvas: la curva azul representa las salidas del modelo durante su ajuste, mientras que la curva roja muestra los precios futuros predichos.
UseDiff=false:
UseDiff=true:
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