PINE LIBRARY
PineML_v6
Library "PineML_v6"
ML Library for lightweight strategies. Implements k-NN with matrix storage.
method new_model(k, history, features)
Създава нов модел
Namespace types: series int, simple int, input int, const int
Parameters:
k (int): Брой съседи (напр. 5)
history (int): Дълбочина на паметта (напр. 1000 бара)
features (int): Брой променливи, които ще следим
method train(model, feature_array, label)
Добавя нови данни към паметта на модела
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model): Инстанцията на модела
feature_array (array<float>): Масив с текущите стойности на индикаторите
label (float): Резултатът (класът), свързан с тези данни
method predict(model, query_features)
Изчислява прогноза на база текущите данни
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model)
query_features (array<float>)
KNN_Model
Fields:
k_neighbors (series int)
max_history (series int)
features (matrix<float>)
labels (array<float>)
feature_count (series int)
ML Library for lightweight strategies. Implements k-NN with matrix storage.
method new_model(k, history, features)
Създава нов модел
Namespace types: series int, simple int, input int, const int
Parameters:
k (int): Брой съседи (напр. 5)
history (int): Дълбочина на паметта (напр. 1000 бара)
features (int): Брой променливи, които ще следим
method train(model, feature_array, label)
Добавя нови данни към паметта на модела
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model): Инстанцията на модела
feature_array (array<float>): Масив с текущите стойности на индикаторите
label (float): Резултатът (класът), свързан с тези данни
method predict(model, query_features)
Изчислява прогноза на база текущите данни
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model)
query_features (array<float>)
KNN_Model
Fields:
k_neighbors (series int)
max_history (series int)
features (matrix<float>)
labels (array<float>)
feature_count (series int)
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.
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.
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.
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.