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.
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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.
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