PINE LIBRARY

FunctionSMCMC

Cập nhật
Library "FunctionSMCMC"
Methods to implement Markov Chain Monte Carlo Simulation (MCMC)

markov_chain(weights, actions, target_path, position, last_value) a basic implementation of the markov chain algorithm
  Parameters:
    weights: float array, weights of the Markov Chain.
    actions: float array, actions of the Markov Chain.
    target_path: float array, target path array.
    position: int, index of the path.
    last_value: float, base value to increment.
  Returns: void, updates target array

mcmc(weights, actions, start_value, n_iterations) uses a monte carlo algorithm to simulate a markov chain at each step.
  Parameters:
    weights: float array, weights of the Markov Chain.
    actions: float array, actions of the Markov Chain.
    start_value: float, base value to start simulation.
    n_iterations: integer, number of iterations to run.
  Returns: float array with path.
Phát hành các Ghi chú
v2
outsourced the probability distribution sample selection to a external library:
-
FunctionProbabilityDistributionSampling

arraysdecisionmarkovmarkovchainMATHMCMONTECARLOpathprobabilityrandom

Thư viện Pine

Theo tinh thần TradingView thực sự, tác giả đã xuất bản mã Pine này dưới dạng thư viện nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng của chúng tôi có thể sử dụng lại. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này riêng tư hoặc trong các bài đăng nguồn mở khác. Tuy nhiên, bạn cần sử dụng lại mã này theo Quy tắc nội bộ.

Thông báo miễn trừ trách nhiệm