Un modello autoregressivo (AR), noto anche come modello di previsione lineare, è definito dalla seguente equazione:
x[n] = -Somma(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
Dove:
- x[n] è il valore previsto di una serie temporale;
- x[n-p]..x[n-1] sono i valori passati noti della stessa serie;
- a[1]..a[p] sono i coefficienti del modello, e p è l'ordine del modello.
I coefficienti del modello a[1]..a[p] possono essere adattati ai dati passati utilizzando diversi metodi. In questo caso, l'indicatore utilizza il metodo di Burg.
Le impostazioni dell'indicatore sono:
- UseDiff - un interruttore booleano per utilizzare le differenze di prezzo anziché i prezzi stessi;
- Ncoef - numero di coefficienti del modello (ordine del modello);
- Nfut - numero di barre future;
- kPast - numero di barre passate in incrementi di Ncoef (deve essere >=1);
L'indicatore disegna due curve: la curva blu rappresenta i risultati del modello durante il suo adattamento, mentre la curva rossa mostra i prezzi futuri previsti.
UseDiff=false:
UseDiff=true:
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