Time Series Forecast

时间系列预测

概述

时间系列预测指标显示了证券价格在给定的时间期间内的统计趋势。这种趋势建立在线性回归分析的基础上。时间系列预测是画出多重线性回归趋势线的下一个点，而不是画一条线性回归趋势直线。所得出来的时间系列预测指标有时也被称做“移动线性回归”指标或者“回归摆动指标”。

释义

对时间系列预测指标的解释与移动平均线是一样的，但是，与经典的移动平均线相比，时间系列预测指标有两个优势。

与移动平均不一样，时间系列预测指标在适应价格变化时较少时滞。既然该指标是把自己“拟合”数据而不是移动数据，因此时间系列预测指标对价格变化更为敏感。

就像指标名称所显示的那样，你可以利用时间系列预测指标来预测下一期的价格。这种估计是基于价格在给定期间内（如20天）的趋势。如果现行趋势继续下去，那么时间系列预测指标值就是下一期价格的预测值。

举例

图182显示了微软公司（Microsoft）价格的25日时间系列预测和25日线性回归指标。线性回归指标显示了25日线性回归趋势线的一系列的终点值，而时间系列预测将这些值一期期推向未来。

计算

时间系列预测指标的计算是将线性回归斜率（参见Linear Regression Slope）加上线性回归指标（参见Linear Regression Indicator）。既然线性回归指标的每一个值都是线性回归趋势线的终点，那么把斜率加上指标值就给你下一天的趋势线的预测值。

时间系列预测指标的计算可以采用forecast()函数（就像线性回归指标一样）。