Library "FunctionADF"
Augmented Dickey-Fuller test (ADF), The ADF test is a statistical method used to assess whether a time series is stationary – meaning its statistical properties (like mean and variance) do not change over time. A time series with a unit root is considered non-stationary and often exhibits non-mean-reverting behavior, which is a key concept in technical analysis.
Reference:
-
- rtmath.net/assets/docs/finmath/html/93a7b7b9-e3c3-4f19-8a57-49c3938d607d.htm
- en.wikipedia.org/wiki/Augmented_Dickey–Fuller_test
adftest(data, n_lag, conf)
: Augmented Dickey-Fuller test for stationarity.
Parameters:
data (array<float>): Data series.
n_lag (int): Maximum lag.
conf (string): Confidence Probability level used to test for critical value, (`90%`, `95%`, `99%`).
Returns: `adf` The test statistic. \
`crit` Critical value for the test statistic at the 10 % levels. \
`nobs` Number of observations used for the ADF regression and calculation of the critical values.
Augmented Dickey-Fuller test (ADF), The ADF test is a statistical method used to assess whether a time series is stationary – meaning its statistical properties (like mean and variance) do not change over time. A time series with a unit root is considered non-stationary and often exhibits non-mean-reverting behavior, which is a key concept in technical analysis.
Reference:
-
- rtmath.net/assets/docs/finmath/html/93a7b7b9-e3c3-4f19-8a57-49c3938d607d.htm
- en.wikipedia.org/wiki/Augmented_Dickey–Fuller_test
adftest(data, n_lag, conf)
: Augmented Dickey-Fuller test for stationarity.
Parameters:
data (array<float>): Data series.
n_lag (int): Maximum lag.
conf (string): Confidence Probability level used to test for critical value, (`90%`, `95%`, `99%`).
Returns: `adf` The test statistic. \
`crit` Critical value for the test statistic at the 10 % levels. \
`nobs` Number of observations used for the ADF regression and calculation of the critical values.
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. Xin tri ân 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 Nội quy chung.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.
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. Xin tri ân 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 Nội quy chung.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và ấn phẩm không có nghĩa là và không cấu thành, tài chính, đầu tư, kinh doanh, hoặc các loại lời khuyên hoặc khuyến nghị khác được cung cấp hoặc xác nhận bởi TradingView. Đọc thêm trong Điều khoản sử dụng.