自動回帰（AR）モデル、または線形予測モデルについてご紹介します。このモデルは次のように表されます：
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
ここで、
- x[n] は時系列の予測値です；
- x[n-p]からx[n-1]は、同じ系列の既知の過去の値です；
- a[1]からa[p]はモデルの係数で、pはモデルの次数です。
モデルの係数 a[1]からa[p] は、さまざまな方法で過去のデータにフィッティングできます。このインディケーターでは、バーグ法を使用しています。
このインディケーターの入力項目は以下の通りです：
- UseDiff - 価格の差分を使用するかどうかのブールスイッチ
- Ncoef - モデル係数の数（モデルの次数）
- Nfut - 未来のバーの数
- kPast - 過去のバーの数（Ncoefの倍数、1以上である必要があります）
このインディケーターは2つの曲線をプロットします。青い曲線はフィッティング中のモデル出力を示し、赤い曲線は予測された未来の価格を表します。
UseDiff=false:
UseDiff=true:
