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.
Thư viện Pine
Theo đúng tinh thần TradingView, tác giả đã công bố mã Pine này như một thư viện mã nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng có thể tái sử dụng. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này cho mục đích cá nhân hoặc trong các ấn phẩm mã nguồn mở khác, nhưng việc tái sử dụng mã này trong các ấn phẩm phải tuân theo Nội Quy.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và các ấn phẩm này không nhằm mục đích, và không cấu thành, lời khuyên hoặc khuyến nghị về tài chính, đầu tư, giao dịch hay các loại khác do TradingView cung cấp hoặc xác nhận. Đọc thêm tại Điều khoản Sử dụng.
Thư viện Pine
Theo đúng tinh thần TradingView, tác giả đã công bố mã Pine này như một thư viện mã nguồn mở để các lập trình viên Pine khác trong cộng đồng có thể tái sử dụng. Chúc mừng tác giả! Bạn có thể sử dụng thư viện này cho mục đích cá nhân hoặc trong các ấn phẩm mã nguồn mở khác, nhưng việc tái sử dụng mã này trong các ấn phẩm phải tuân theo Nội Quy.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm
Thông tin và các ấn phẩm này không nhằm mục đích, và không cấu thành, lời khuyên hoặc khuyến nghị về tài chính, đầu tư, giao dịch hay các loại khác do TradingView cung cấp hoặc xác nhận. Đọc thêm tại Điều khoản Sử dụng.