forcost线性回归预测值的计算公式如下：1. 首先，需要明确使用的是线性回归模型。
2. 线性回归模型的一般形式为：Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn，其中Y是因变量，X1, X2, ..., Xn是自变量，β0, β1, β2, ..., βn是回归系数。
3. 确定回归系数后，输入自变量的数值，即可计算预测值。
4. 以forcost线性回归预测值为例，假设forcost是自变量，其他变量保持不变，那么预测值可以表示为：Y = β0 + β1*forcost，其中Y是预测值。
需要注意的是，线性回归模型的预测值具有一定误差，因此预测结果仅供参考，实际情况可能有所偏差。
1、N包含当前k线。
2、N为有效值，但当前的k线数不足N根，该函数返回空值；
3、N为0时，该函数返回空值；
4、N为空值，该函数返回空值；
5、N可以是变量
算法举例：用最小平方法计算FORCAST(C,3)在最近一根K线上的值
1、建立一元线性方程：y=a+b*i+m
2、y的估计值：y(i)^=a+b*i
3、求残差：m^=y(i)-y(i)^=y(i)-a-b*i
4、误差平方和：
Q=m(1)*m(1)+...+m(3)*m(3)=[y(1)-a-b*1]*[y(1)-a-b*1]+...+[y(3)-a-b*3]*[y(3)-a-b*3]
5、对线性方程中的参数a,b求一阶偏导:
2*{[y(1)-a-b*1]+...+[y(3)-a-b*3]}*(-1)=0
2*[y(1)-a-b*1]*(-1)+...+[y(3)-a-b*3]*(-3)=0
6、联立以上两个公式，解出a,b的值：
a=(y(1)+y(2)+y(3))/3-b(i(1)+i(2)+i(3))/3
b=(y(1)*i(1)+y(2)*i(2)+y(3)*i(3)-(3*((i(1)+i(2)+i(3))/3)*((y(1)+y(2)+y(3))/3))/((i(1)^2+i(2)^2+i(3)^2)-3*((i(1)+i(2)+i(3))/3)^2)
7、将a，b，i值带入1，求出y值
