PINE LIBRARY

FunctionSMCMC

Güncellendi
Library "FunctionSMCMC"
Methods to implement Markov Chain Monte Carlo Simulation (MCMC)

markov_chain(weights, actions, target_path, position, last_value) a basic implementation of the markov chain algorithm
  Parameters:
    weights: float array, weights of the Markov Chain.
    actions: float array, actions of the Markov Chain.
    target_path: float array, target path array.
    position: int, index of the path.
    last_value: float, base value to increment.
  Returns: void, updates target array

mcmc(weights, actions, start_value, n_iterations) uses a monte carlo algorithm to simulate a markov chain at each step.
  Parameters:
    weights: float array, weights of the Markov Chain.
    actions: float array, actions of the Markov Chain.
    start_value: float, base value to start simulation.
    n_iterations: integer, number of iterations to run.
  Returns: float array with path.
Sürüm Notları
v2
outsourced the probability distribution sample selection to a external library:
-
FunctionProbabilityDistributionSampling

arraysdecisionmarkovmarkovchainMATHMCMONTECARLOpathprobabilityrandom

Pine kitaplığı

Gerçek TradingView ruhuyla, yazar bu Pine kodunu açık kaynaklı bir kütüphane olarak yayınladı, böylece topluluğumuzdaki diğer Pine programcıları onu yeniden kullanabilir. Yazar çok yaşa! Bu kütüphaneyi özel olarak veya diğer açık kaynaklı yayınlarda kullanabilirsiniz, ancak bu kodun bir yayında yeniden kullanılması Ev kuralları tarafından yönetilir.

Feragatname