自回归（AR）模型是一种线性预测模型，其基本公式如下：
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
其中：
- x[n] 是时间序列的预测值；
- x[n-p] 到 x[n-1] 是已知的过去数值；
- a[1] 到 a[p] 是模型系数，p是模型的阶数。
这些模型系数 a[1] 到 a[p] 可以通过多种方法拟合历史数据。本指标采用了Burg方法。
该指标的输入参数包括：
- UseDiff - 布尔开关，选择使用价格差而非实际价格
- Ncoef - 模型系数的数量（模型阶数）
- Nfut - 未来K线的数量
- kPast - 过去K线的数量，需要以Ncoef为增量（必须大于等于1）
该指标绘制了两条曲线：蓝色曲线代表模型在拟合过程中的输出，红色曲线显示预测的未来价格。
UseDiff=false：
UseDiff=true：
