Extrapolator - MetaTrader 5脚本

原作者:

弗拉基米尔

外推是在时间序列预测领域长期研究的成果。该指标预测未来价格的行为。该指标画两条线：蓝色线显示在训练柱线上的模型价格，红线显示被预测的未来价格。

该指标基于可以由Method输入变量选择的几种方法：

1. 傅立叶的外推系列;使用奎因 - 费尔南德斯算法计算频率;
2. 自相关方法;
3. 加权伯格方法;
4. Helme-Nikias加权函数伯格法;
5. Itakura-Saito (几何) 法;
6. 被修改过的协方差法.

方法二到方法六为线性预测法。线性预测是基于未来值是以前值的线性函数的发现。假定我们有x[0]..x[n-1]的价格范围，其中下标越大对应的价格最近。

x[n]未来值的预测基于：

其中：

• a[i=1..p] - 模型比例;
• p - 模型结构.
  

命名方法2-6通过减少在最后训练的n-p个柱线上的平方根错误来寻找a[]比率。当然，在训练柱线上的零错误预测可以通过在n=2*p使用莱文森 - 德宾算法直接解答前面提到的线性方程组来获得. 这样一个预测方法称为Prony方法. 它的缺点是对未来范围值预测的不稳定性. 所以, 这个方法没有被包括进来.

其他的输入数据有：

• LastBar - 最后柱线在前一数据上的下标;
• PastBars - 被用于预测未来价格的历史柱线数量;
• LPOrder - 线性模块结构，作为前几个柱线 (0..1)的一部分;
• FutBars - 在一次预测中未来柱线的数量;
• HarmNo - 方法1的频率的最大数值 (为0时选择所有频率);
• FreqTOL - 方法1的频率预测的不准确性（>0.001可能不收敛）;
• BurgWin - 方法二的加权函数下标 (0=矩形, 1=海明, 2=抛物线);

这个指标起初使用MQL4实现并于2008年12月9日发布到mql4.com上的代码基地.