PINE LIBRARY
CyberRegimeLib

CyberRegimeLib - online sssm
GaussianRegime parameter/state UDT
PosteriorHistory ring-buffer UDT
Gaussian cloning and prior-stat capping
Online EM accumulation and M-step
Hamilton forward filtering
One-step smoothing
Fixed-horizon Kim smoothing
Active-state hysteresis
Library "CyberRegimeLib"
f_regime_new(dimensions)
Parameters:
dimensions (int)
method clone(source)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
source (GaussianRegime)
f_clone_regimes(source)
Parameters:
source (array<GaussianRegime>)
f_n_eff_at(regimes, index)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
index (int)
f_cap_prior_stats(regimes, total_cap)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
total_cap (float)
method initialize_stats(regime, regime_count, active_dims)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
regime (GaussianRegime)
regime_count (int)
active_dims (array<bool>)
f_accumulate_stats(regimes, responsibilities, observation, lambda_eff, admission_weight, count, prior_weighted, full_cov_dims)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
responsibilities (array<float>)
observation (array<float>)
lambda_eff (float)
admission_weight (float)
count (int)
prior_weighted (bool)
full_cov_dims (int)
method mstep(regime, active_dims, ridge_main, ridge_aux, shrinkage, min_n_eff, anchor)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
regime (GaussianRegime)
active_dims (array<bool>)
ridge_main (float)
ridge_aux (float)
shrinkage (float)
min_n_eff (float)
anchor (float)
f_hamilton_step(transition, filtered, log_likelihoods, count)
Parameters:
transition (matrix<float>)
filtered (array<float>)
log_likelihoods (array<float>)
count (int)
f_history_new(capacity, state_count)
Parameters:
capacity (int)
state_count (int)
method push(history, filtered, predicted)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
filtered (array<float>)
predicted (array<float>)
method smooth_one(history, transition, fallback_index, fallback_probability)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
transition (matrix<float>)
fallback_index (int)
fallback_probability (float)
method smooth_fixed(history, transition, horizon)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
transition (matrix<float>)
horizon (int)
f_hysteresis_state(current, active_since, candidate, best, second, minimum_margin, minimum_bars, current_bar)
Parameters:
current (int)
active_since (int)
candidate (int)
best (float)
second (float)
minimum_margin (float)
minimum_bars (int)
current_bar (int)
GaussianRegime
Fields:
mu (array<float>)
mu_seed (array<float>)
Sigma (matrix<float>)
Sigma_inv (matrix<float>)
F (matrix<float>)
Q_diag (array<float>)
prior (series float)
n_eff (series float)
sum_x (array<float>)
sum_xx (matrix<float>)
PosteriorHistory
Fields:
filtered_flat (array<float>)
predicted_flat (array<float>)
write_idx (series int)
count (series int)
capacity (series int)
state_count (series int)
GaussianRegime parameter/state UDT
PosteriorHistory ring-buffer UDT
Gaussian cloning and prior-stat capping
Online EM accumulation and M-step
Hamilton forward filtering
One-step smoothing
Fixed-horizon Kim smoothing
Active-state hysteresis
Library "CyberRegimeLib"
f_regime_new(dimensions)
Parameters:
dimensions (int)
method clone(source)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
source (GaussianRegime)
f_clone_regimes(source)
Parameters:
source (array<GaussianRegime>)
f_n_eff_at(regimes, index)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
index (int)
f_cap_prior_stats(regimes, total_cap)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
total_cap (float)
method initialize_stats(regime, regime_count, active_dims)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
regime (GaussianRegime)
regime_count (int)
active_dims (array<bool>)
f_accumulate_stats(regimes, responsibilities, observation, lambda_eff, admission_weight, count, prior_weighted, full_cov_dims)
Parameters:
regimes (array<GaussianRegime>)
responsibilities (array<float>)
observation (array<float>)
lambda_eff (float)
admission_weight (float)
count (int)
prior_weighted (bool)
full_cov_dims (int)
method mstep(regime, active_dims, ridge_main, ridge_aux, shrinkage, min_n_eff, anchor)
Namespace types: GaussianRegime
Parameters:
regime (GaussianRegime)
active_dims (array<bool>)
ridge_main (float)
ridge_aux (float)
shrinkage (float)
min_n_eff (float)
anchor (float)
f_hamilton_step(transition, filtered, log_likelihoods, count)
Parameters:
transition (matrix<float>)
filtered (array<float>)
log_likelihoods (array<float>)
count (int)
f_history_new(capacity, state_count)
Parameters:
capacity (int)
state_count (int)
method push(history, filtered, predicted)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
filtered (array<float>)
predicted (array<float>)
method smooth_one(history, transition, fallback_index, fallback_probability)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
transition (matrix<float>)
fallback_index (int)
fallback_probability (float)
method smooth_fixed(history, transition, horizon)
Namespace types: PosteriorHistory
Parameters:
history (PosteriorHistory)
transition (matrix<float>)
horizon (int)
f_hysteresis_state(current, active_since, candidate, best, second, minimum_margin, minimum_bars, current_bar)
Parameters:
current (int)
active_since (int)
candidate (int)
best (float)
second (float)
minimum_margin (float)
minimum_bars (int)
current_bar (int)
GaussianRegime
Fields:
mu (array<float>)
mu_seed (array<float>)
Sigma (matrix<float>)
Sigma_inv (matrix<float>)
F (matrix<float>)
Q_diag (array<float>)
prior (series float)
n_eff (series float)
sum_x (array<float>)
sum_xx (matrix<float>)
PosteriorHistory
Fields:
filtered_flat (array<float>)
predicted_flat (array<float>)
write_idx (series int)
count (series int)
capacity (series int)
state_count (series int)
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.