Ein autoregressives (AR) Modell, auch bekannt als lineares Vorhersagemodell, wird durch die folgende Gleichung dargestellt:
x[n] = -Sum(a[i]*x[n - i], i = 1..p)
Hierbei gilt:
- x[n] ist der vorhergesagte Wert einer Zeitreihe;
- x[n-p] bis x[n-1] sind bekannte frühere Werte derselben Reihe;
- a[1] bis a[p] sind die Modellkoeffizienten, und p ist die Modellordnung.
Die Modellkoeffizienten a[1] bis a[p] können durch verschiedene Methoden an die historischen Daten angepasst werden. Dieser Indikator verwendet die Burg-Methode zur Schätzung.
Die Eingaben des Indikators sind:
- UseDiff - ein boolescher Schalter, um Preisunterschiede anstelle von Preisen selbst zu verwenden;
- Ncoef - Anzahl der Modellkoeffizienten (Modellordnung);
- Nfut - Anzahl der zukünftigen Balken;
- kPast - Anzahl der vergangenen Balken in Vielfachen von Ncoef (muss >=1 sein).
Der Indikator zeigt zwei Kurven an: Die blaue Kurve stellt die Modelloutputs während der Anpassung dar, während die rote Kurve die vorhergesagten zukünftigen Preise anzeigt.
UseDiff=false:
UseDiff=true:
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