PINE LIBRARY
SMC_KNN
Library "SMC_KNN"
euclidean_distance(f1, f2)
2つの特徴量ベクトル間のユークリッド距離を計算
Parameters:
f1 (array<float>): 特徴量配列 1
f2 (array<float>): 特徴量配列 2
Returns: float 距離 (Distance)
get_k_nearest(distances, k)
K個の直近傍（Nearest Neighbors）のインデックスを取得
Parameters:
distances (array<float>): 現在のイベントと過去の全イベントとの距離配列
k (int): 取得する近傍の数 (K)
Returns: array<int> 最も距離が近い過去イベントのインデックス配列
euclidean_distance(f1, f2)
2つの特徴量ベクトル間のユークリッド距離を計算
Parameters:
f1 (array<float>): 特徴量配列 1
f2 (array<float>): 特徴量配列 2
Returns: float 距離 (Distance)
get_k_nearest(distances, k)
K個の直近傍（Nearest Neighbors）のインデックスを取得
Parameters:
distances (array<float>): 現在のイベントと過去の全イベントとの距離配列
k (int): 取得する近傍の数 (K)
Returns: array<int> 最も距離が近い過去イベントのインデックス配列
Biblioteca Pine
Fiel al espíritu de TradingView, el autor ha publicado este código de Pine como biblioteca de código abierto, para que otros programadores de nuestra comunidad puedan reutilizarlo. ¡Enhorabuena al autor! Puede usar esta biblioteca de forma privada o en otras publicaciones de código abierto, pero su reutilización en publicaciones está sujeta a nuestras Normas internas.
Script Developer.
I specialize in pushing basic, fundamental concepts to their absolute limits. Dedicated to engineering noise-free indicators that reveal true market mechanics and logical edges. Clarity over https://clutter.https://www.youtube.com/@alt.analyst
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Exención de responsabilidad
La información y las publicaciones no constituyen, ni deben considerarse como, asesoramiento o recomendaciones financieras, de inversión, de trading u otro tipo, proporcionadas o respaldadas por TradingView. Obtenga más información en Condiciones de uso.
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