Regression_Toolkit

This is toolkit/library bridges advanced regression approaches not natively supported in Pinescript, to Pinescript. Advanced regression frameworks that can be critical to ticker data, such as Ridge, Lasso, ElasticNET, and Logistic (normalized) regression, colinarity measuring and quantile regression. As well as approaches to linear based feature selection and importance assessments.

I hope you find it helpful!

Library "Regression_Toolkit"

multipleRegression(y, x1, x2, length)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
length (simple int)

ridgeRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, lambda)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
lambda (simple float)

lassoRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, lambda, iterations)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
lambda (simple float)
iterations (simple int)

logisticRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, learningRate, iterations)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
learningRate (simple float)
iterations (simple int)

featureSelection(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)

regressionStats(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, b0, b1, b2, b3, b4)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
b0 (float)
b1 (float)
b2 (float)
b3 (float)
b4 (float)

elasticNetRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, lambda, alpha, iterations)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
lambda (simple float)
alpha (simple float)
iterations (simple int)

huberRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, huberK, iterations)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
huberK (simple float)
iterations (simple int)

quantileRegression(y, x1, x2, x3, x4, nVars, length, tau, learningRate, iterations)
Parameters:
y (float)
x1 (float)
x2 (float)
x3 (float)
x4 (float)
nVars (simple int)
length (simple int)
tau (simple float)
learningRate (simple float)
iterations (simple int)

ไลบรารีไพน์

ด้วยเจตนารมณ์หลักของ TradingView ผู้เขียนได้เผยแพร่ Pine code นี้เป็นโอเพนซอร์สไลบรารีเพื่อให้ Pine โปรแกรมเมอร์คนอื่นในชุมชนของเราสามารถนำไปใช้ซ้ำได้ ต้องขอบคุณผู้เขียน! คุณสามารถใช้ไลบรารีนี้ในแบบส่วนตัวหรือในการเผยแพร่แบบโอเพนซอร์สอื่น ๆ แต่การนำโค้ดนี้ไปใช้ในการเผยแพร่ซ้ำจะต้องอยู่ภายใต้ กฎระเบียบการใช้งาน

Steversteves

Check out the new Website!
merlintrades.net

Get access to:
- Indicators
- Merlin Trading Software
- Discord
- Documentation

และใน:

คำจำกัดสิทธิ์ความรับผิดชอบ

ข้อมูลและบทความไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อก่อให้เกิดกิจกรรมทางการเงิน, การลงทุน, การซื้อขาย, ข้อเสนอแนะ หรือคำแนะนำประเภทอื่น ๆ ที่ให้หรือรับรองโดย TradingView อ่านเพิ่มเติมใน ข้อกำหนดการใช้งาน

ไลบรารีไพน์

Steversteves

Check out the new Website!
merlintrades.net

Get access to:
- Indicators
- Merlin Trading Software
- Discord
- Documentation

และใน: