| В основе индикатора положено несколько методов, которые могут выбираться входной переменной Method: Method 1: Экстраполяция Фурье ряда; частоты вычисляются используя Quinn-Fernandes Algorithm
Method 2: Autocorrelation Method
Method 3: Weighted Burg Method
Method 4: Burg Method with Helme-Nikias weighting function
Method 5: Itakura-Saito (geometric) method
Method 6: Modified covariance method
Методы 2-6 являются методами линейного предсказания (linear prediction). Линейное предсказание основано на нахождении будущих значений как линейных функций прошлых значений. Допустим имеется ряд цен x[0]..x[n-1] где более старший индекс соответствует более недавним ценам. Предсказание будущей цены x[n] находится как
x[n] = -Sum(a[i]*x[n-i], i=1..p)
где a[i=1..p] - коэффициенты модели, p - порядок модели. Перечисленные методы 2-6 находят коэффициенты a[] путем уменьшения средне-квадратичной ошибки на тренировочных n-p последних барах. Конечно можно достичь нулевой ошибки предсказания на тренировочных барах если решать приведённую выше систему линейных уравнений напрямую при n=2*p методом Левинсона-Дурбина. Такой метод предсказания называется Prony Method. Его недостатком является нестабильность при предсказании будущих значений ряда. Поэтому атот метод не включён.
Другими входными данными являются:
LastBar - номер последнего бара в прошлых данных
PastBars - количество прошлых баров используемых для предсказания будущих значений
LPOrder - порядок линейной модели как фракция от количества прошлых баров (0..1)
FutBars - количество будущих баров в предсказании
HarmNo - максимальное количество частот для Метода 1 (0 выбирает все частоты)
FreqTOL - погрешность вычисления частот для Метода 1 (>0.001 может не сойтись)
BurgWin - номер взвешивающей функции для Метода 2 (0=Rectangular 1=Hamming 2=Parabolic)
| 
