PINE LIBRARY
NodialTreesLows2: ML Random Forest / Pivot Lows (Part 2 of 2)
Title: `Library: ML Random Forest / Pivot Lows (Part 2 of 2)`
Description:
This library contains the second half (Trees 6-11) of the Random Forest Classifier designed to validate Pivot Lows (Long setups).
It is a direct extension of NodialTreesL1 and cannot be used alone. Due to Pine Script's compilation limits on complexity and file size, the 12-tree ensemble model has been split into two separate libraries.
### 🧩 Library Contents
This module exports the following methods representing the specific decision paths of the trained AI model:
- `tree_6(array<float> f)`
- `tree_7(array<float> f)`
- `tree_8(array<float> f)`
- `tree_9(array<float> f)`
- `tree_10(array<float> f)`
- `tree_11(array<float> f)`
### ⚠️ Implementation Guide
To use this library, you must combine it with Part 1.
Please refer to the NodialTreesLows1 library description for:
1. The full Integration Code Example (how to average the votes).
2. The exact Input Feature List (the 27 required metrics).
3. Detailed explanation of the Machine Learning logic.
How to finish the integration:
Import this library alongside Part 1 and add the results of `tree_6` through `tree_11` to your voting sum, as shown in the Part 1 documentation.
Description:
This library contains the second half (Trees 6-11) of the Random Forest Classifier designed to validate Pivot Lows (Long setups).
It is a direct extension of NodialTreesL1 and cannot be used alone. Due to Pine Script's compilation limits on complexity and file size, the 12-tree ensemble model has been split into two separate libraries.
### 🧩 Library Contents
This module exports the following methods representing the specific decision paths of the trained AI model:
- `tree_6(array<float> f)`
- `tree_7(array<float> f)`
- `tree_8(array<float> f)`
- `tree_9(array<float> f)`
- `tree_10(array<float> f)`
- `tree_11(array<float> f)`
### ⚠️ Implementation Guide
To use this library, you must combine it with Part 1.
Please refer to the NodialTreesLows1 library description for:
1. The full Integration Code Example (how to average the votes).
2. The exact Input Feature List (the 27 required metrics).
3. Detailed explanation of the Machine Learning logic.
How to finish the integration:
Import this library alongside Part 1 and add the results of `tree_6` through `tree_11` to your voting sum, as shown in the Part 1 documentation.
Pine kitaplığı
Gerçek TradingView ruhuyla, yazar bu Pine kodunu açık kaynaklı bir kütüphane olarak yayınladı, böylece topluluğumuzdaki diğer Pine programcıları onu yeniden kullanabilir. Yazarı tebrik ederiz! Bu kütüphaneyi özel olarak veya diğer açık kaynaklı yayınlarda kullanabilirsiniz, ancak bu kodun yayınlarda yeniden kullanılması Topluluk Kuralları tarafından yönetilir.
Feragatname
Bilgiler ve yayınlar, TradingView tarafından sağlanan veya onaylanan finansal, yatırım, alım satım veya diğer türden tavsiye veya öneriler anlamına gelmez ve teşkil etmez. Kullanım Koşulları bölümünde daha fazlasını okuyun.
Pine kitaplığı
Gerçek TradingView ruhuyla, yazar bu Pine kodunu açık kaynaklı bir kütüphane olarak yayınladı, böylece topluluğumuzdaki diğer Pine programcıları onu yeniden kullanabilir. Yazarı tebrik ederiz! Bu kütüphaneyi özel olarak veya diğer açık kaynaklı yayınlarda kullanabilirsiniz, ancak bu kodun yayınlarda yeniden kullanılması Topluluk Kuralları tarafından yönetilir.
Feragatname
Bilgiler ve yayınlar, TradingView tarafından sağlanan veya onaylanan finansal, yatırım, alım satım veya diğer türden tavsiye veya öneriler anlamına gelmez ve teşkil etmez. Kullanım Koşulları bölümünde daha fazlasını okuyun.