この指標は、Method入力変数によって選択できるいくつかのメソッドに基づいています。
方法1：フーリエの外挿周波数は、Quinn-Fernandesアルゴリズムを使って計算されます。
方法2：自己相関メソッド
方法3：重み付けブルグ法
方法4：Helme-Nikias重み付け関数を使用したBurg法
方法5：板倉さいとう（幾何）法
方法6：修正共分散法
方法２〜６は線形予測の方法である。線形予測は、過去の値の線形関数として将来の値を見つけることに基づいています。いくつかの価格x [0] .. x [n-1]があると仮定します。ここで、より高いインデックスは最近の価格に準拠しています。将来の価格の予測x [n]は次のように計算されます。
x [n] = -Sum（a [i] * x [n-i]、i = 1..p）
ここで、a [i = 1..p] – モデルの係数、p – モデルの次数。列挙された方法２〜６は、トレーニングの最後のｎ − ｐバー上の平均二乗誤差を減少させることによって係数ａ ［］を見つける。もちろん、Levinson-Durbin法によってn = 2 * pで上記の方程式のセットを直接解くと、予測のゼロ誤差に達することができます。このような予測方法は、Prony Methodと呼ばれます。その不利な点は、系列の将来の値を予測する間の不安定さです。そのため、このメソッドは含まれていません。
他の入力パラメーターは以下のとおりです。
LastBar – 過去のデータの最後の小節の番号
PastBars – 将来の値の予測に使用される過去のバーの数
LPOrder – 過去のバーの数からの分数としての線形モデルの次数（0..1）
FutBars – 予測における将来のバーの数
HarmNo – 方法1の最大周波数数（0はすべての周波数を意味します）
FreqTOL – 方法1の頻度計算の不正確さ（0.001より大きい場合は収束できません）
BurgWin – 方法2の重み関数の数（0 =長方形1 =ハミング2 =放物線）
インディケータは2本の線を引きます。青い線はトレーニングバーのモデルの価格を示し、赤い線は予測される将来の価格を示します。
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