자기회귀(AR) 모델은 일반적으로 선형 예측 모델로 알려져 있습니다. 이 모델은 다음과 같이 표현됩니다:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
여기서:
- x[n]은 시간 시계열의 예측값입니다;
- x[n-p]..x[n-1]은 동일 시계열의 알려진 과거 값들입니다;
- a[1]..a[p]는 모델 계수이며, p는 모델 차수입니다.
모델 계수 a[1]..a[p]는 여러 방법을 통해 과거 데이터에 맞춰질 수 있습니다. 이 지표는 버그(Burg) 방법을 사용합니다.
지표의 입력 값은 다음과 같습니다:
- UseDiff - 가격 대신 가격 차이를 사용할지 여부를 설정하는 불리언 스위치
- Ncoef - 모델 계수의 수(모델 차수)
- Nfut - 예측할 미래 바의 수
- kPast - Ncoef의 배수로 설정된 과거 바의 수 (1 이상이어야 함)
이 지표는 두 개의 곡선을 플로팅합니다: 파란색 곡선은 모델 피팅 중의 출력값을 나타내고, 빨간색 곡선은 예측된 미래 가격을 보여줍니다.
UseDiff=false:
UseDiff=true:
