PINE LIBRARY
RegimeLib
Library "RegimeLib"
RegimeLib — Bayesian online change-point detection (BOCPD) with score-driven variance.
Implements Tsaknaki, Lillo, Mazzarisi 2023 (arXiv:2307.02375) score-driven extension
to Adams & MacKay 2007 BOCPD. Maintains run-length distribution P(r_t | data_{1:t})
and detects regime changes when MAP run length resets.
Layer L0 (imports NumLib/4 for math helpers only).
DESIGN DECISIONS:
1. Score-driven variance adaptation (GARCH-like) handles heteroskedasticity.
2. Broadcast pattern: single BOCPD instance shared across multiple setups via regime_id.
3. varip state arrays (run_length_probs, run_means, run_variances) persist across bars.
4. Compute cost: O(L) per bar where L = max_run_length (default 100).
f_default_regime_reading()
Create default RegimeReading
Returns: Empty RegimeReading
f_bocpd_regime_score_driven(x, hazard, max_run_length, omega, alpha, beta, rl_probs, run_means, run_vars, prev_map, regime_counter)
BOCPD with score-driven variance adaptation (Tsaknaki et al. 2023)
Parameters:
x (float): Current observation (e.g. log return)
hazard (simple float): Hazard rate H (probability of regime change per bar), default 1/250
max_run_length (simple int): Maximum run length L to track (caps array size), default 100
omega (simple float): Score-driven variance ω parameter, default 1e-4
alpha (simple float): Score-driven variance α parameter (score weight), default 0.05
beta (simple float): Score-driven variance β parameter (persistence), default 0.94
rl_probs (array<float>): varip array<float> run-length probabilities (size L+1, caller-managed)
run_means (array<float>): varip array<float> online means per run (size L+1, caller-managed)
run_vars (array<float>): varip array<float> online variances per run (size L+1, caller-managed)
prev_map (int): varip int previous MAP run length (caller-managed)
regime_counter (float): varip float regime ID counter (caller-managed)
Returns: RegimeReading
f_bocpd_regime(x, hazard, max_run_length, rl_probs, run_means, run_vars, prev_map, regime_counter)
Vanilla BOCPD (fixed variance, no score-driven adaptation)
Parameters:
x (float): Current observation
hazard (simple float): Hazard rate H
max_run_length (simple int): Maximum run length L
rl_probs (array<float>): varip array<float> run-length probabilities (caller-managed)
run_means (array<float>): varip array<float> online means per run (caller-managed)
run_vars (array<float>): varip array<float> online variances per run (caller-managed)
prev_map (int): varip int previous MAP run length (caller-managed)
regime_counter (float): varip float regime ID counter (caller-managed)
Returns: RegimeReading
f_init_bocpd_state(max_run_length, initial_mean, initial_var)
Initialize BOCPD state arrays (call once on first bar)
Parameters:
max_run_length (simple int): Maximum run length L
initial_mean (float): Initial mean estimate
initial_var (float): Initial variance estimate
Returns: Tuple of (rl_probs, run_means, run_vars)
RegimeReading
RegimeReading — output of BOCPD regime detector
Fields:
map_run_length (series int): Current MAP run length (bars since last regime change)
change_point_detected (series bool): True if regime change detected on this bar
regime_id (series float): Incrementing counter per regime (resets on change-point)
predictive_likelihood (series float): Diagnostic: P(x_t | data_in_run_r*)
current_variance (series float): Score-driven variance estimate at MAP run length
RegimeLib — Bayesian online change-point detection (BOCPD) with score-driven variance.
Implements Tsaknaki, Lillo, Mazzarisi 2023 (arXiv:2307.02375) score-driven extension
to Adams & MacKay 2007 BOCPD. Maintains run-length distribution P(r_t | data_{1:t})
and detects regime changes when MAP run length resets.
Layer L0 (imports NumLib/4 for math helpers only).
DESIGN DECISIONS:
1. Score-driven variance adaptation (GARCH-like) handles heteroskedasticity.
2. Broadcast pattern: single BOCPD instance shared across multiple setups via regime_id.
3. varip state arrays (run_length_probs, run_means, run_variances) persist across bars.
4. Compute cost: O(L) per bar where L = max_run_length (default 100).
f_default_regime_reading()
Create default RegimeReading
Returns: Empty RegimeReading
f_bocpd_regime_score_driven(x, hazard, max_run_length, omega, alpha, beta, rl_probs, run_means, run_vars, prev_map, regime_counter)
BOCPD with score-driven variance adaptation (Tsaknaki et al. 2023)
Parameters:
x (float): Current observation (e.g. log return)
hazard (simple float): Hazard rate H (probability of regime change per bar), default 1/250
max_run_length (simple int): Maximum run length L to track (caps array size), default 100
omega (simple float): Score-driven variance ω parameter, default 1e-4
alpha (simple float): Score-driven variance α parameter (score weight), default 0.05
beta (simple float): Score-driven variance β parameter (persistence), default 0.94
rl_probs (array<float>): varip array<float> run-length probabilities (size L+1, caller-managed)
run_means (array<float>): varip array<float> online means per run (size L+1, caller-managed)
run_vars (array<float>): varip array<float> online variances per run (size L+1, caller-managed)
prev_map (int): varip int previous MAP run length (caller-managed)
regime_counter (float): varip float regime ID counter (caller-managed)
Returns: RegimeReading
f_bocpd_regime(x, hazard, max_run_length, rl_probs, run_means, run_vars, prev_map, regime_counter)
Vanilla BOCPD (fixed variance, no score-driven adaptation)
Parameters:
x (float): Current observation
hazard (simple float): Hazard rate H
max_run_length (simple int): Maximum run length L
rl_probs (array<float>): varip array<float> run-length probabilities (caller-managed)
run_means (array<float>): varip array<float> online means per run (caller-managed)
run_vars (array<float>): varip array<float> online variances per run (caller-managed)
prev_map (int): varip int previous MAP run length (caller-managed)
regime_counter (float): varip float regime ID counter (caller-managed)
Returns: RegimeReading
f_init_bocpd_state(max_run_length, initial_mean, initial_var)
Initialize BOCPD state arrays (call once on first bar)
Parameters:
max_run_length (simple int): Maximum run length L
initial_mean (float): Initial mean estimate
initial_var (float): Initial variance estimate
Returns: Tuple of (rl_probs, run_means, run_vars)
RegimeReading
RegimeReading — output of BOCPD regime detector
Fields:
map_run_length (series int): Current MAP run length (bars since last regime change)
change_point_detected (series bool): True if regime change detected on this bar
regime_id (series float): Incrementing counter per regime (resets on change-point)
predictive_likelihood (series float): Diagnostic: P(x_t | data_in_run_r*)
current_variance (series float): Score-driven variance estimate at MAP run length
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.