PINE LIBRARY
FunctionPatternDecomposition
Library "FunctionPatternDecomposition"
Methods for decomposing price into common grid/matrix patterns.
series_to_array(source, length) Helper for converting series to array.
Parameters:
source: float, data series.
length: int, size.
Returns: float array.
smooth_data_2d(data, rate) Smooth data sample into 2d points.
Parameters:
data: float array, source data.
rate: float, default=0.25, the rate of smoothness to apply.
Returns: tuple with 2 float arrays.
thin_points(data_x, data_y, rate) Thin the number of points.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
rate: float, default=2.0, minimum threshold rate of sample stdev to accept points.
Returns: tuple with 2 float arrays.
extract_point_direction(data_x, data_y) Extract the direction each point faces.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
Returns: float array.
find_corners(data_x, data_y, rate) ...
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
rate: float, minimum threshold rate of data y stdev.
Returns: tuple with 2 float arrays.
grid_coordinates(data_x, data_y, m_size) transforms points data to a constrained sized matrix format.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
m_size: int, default=10, size of the matrix.
Returns: flat 2d pseudo matrix.
Methods for decomposing price into common grid/matrix patterns.
series_to_array(source, length) Helper for converting series to array.
Parameters:
source: float, data series.
length: int, size.
Returns: float array.
smooth_data_2d(data, rate) Smooth data sample into 2d points.
Parameters:
data: float array, source data.
rate: float, default=0.25, the rate of smoothness to apply.
Returns: tuple with 2 float arrays.
thin_points(data_x, data_y, rate) Thin the number of points.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
rate: float, default=2.0, minimum threshold rate of sample stdev to accept points.
Returns: tuple with 2 float arrays.
extract_point_direction(data_x, data_y) Extract the direction each point faces.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
Returns: float array.
find_corners(data_x, data_y, rate) ...
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
rate: float, minimum threshold rate of data y stdev.
Returns: tuple with 2 float arrays.
grid_coordinates(data_x, data_y, m_size) transforms points data to a constrained sized matrix format.
Parameters:
data_x: float array, points x value.
data_y: float array, points y value.
m_size: int, default=10, size of the matrix.
Returns: flat 2d pseudo matrix.
Thư viện Pine
Theo đúng tinh thần TradingView, tác giả đã công bố mã Pine này như một thư viện mã nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng có thể tái sử dụng. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này cho mục đích cá nhân hoặc trong các ấn phẩm mã nguồn mở khác, nhưng việc tái sử dụng mã này trong các ấn phẩm phải tuân theo Nội Quy.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và các ấn phẩm này không nhằm mục đích, và không cấu thành, lời khuyên hoặc khuyến nghị về tài chính, đầu tư, giao dịch hay các loại khác do TradingView cung cấp hoặc xác nhận. Đọc thêm tại Điều khoản Sử dụng.
Thư viện Pine
Theo đúng tinh thần TradingView, tác giả đã công bố mã Pine này như một thư viện mã nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng có thể tái sử dụng. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này cho mục đích cá nhân hoặc trong các ấn phẩm mã nguồn mở khác, nhưng việc tái sử dụng mã này trong các ấn phẩm phải tuân theo Nội Quy.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và các ấn phẩm này không nhằm mục đích, và không cấu thành, lời khuyên hoặc khuyến nghị về tài chính, đầu tư, giao dịch hay các loại khác do TradingView cung cấp hoặc xác nhận. Đọc thêm tại Điều khoản Sử dụng.