PineML_v6
ML Library for lightweight strategies. Implements k-NN with matrix storage.
method new_model(k, history, features)
Създава нов модел
Namespace types: series int, simple int, input int, const int
Parameters:
k (int): Брой съседи (напр. 5)
history (int): Дълбочина на паметта (напр. 1000 бара)
features (int): Брой променливи, които ще следим
method train(model, feature_array, label)
Добавя нови данни към паметта на модела
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model): Инстанцията на модела
feature_array (array<float>): Масив с текущите стойности на индикаторите
label (float): Резултатът (класът), свързан с тези данни
method predict(model, query_features)
Изчислява прогноза на база текущите данни
Namespace types: KNN_Model
Parameters:
model (KNN_Model)
query_features (array<float>)
KNN_Model
Fields:
k_neighbors (series int)
max_history (series int)
features (matrix<float>)
labels (array<float>)
feature_count (series int)
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли её использовать. Браво автору! Вы можете использовать эту библиотеку для личного пользования или в других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикациях регулируется Правилами поведения.
Отказ от ответственности
Библиотека Pine
В истинном духе TradingView автор опубликовал этот код Pine как библиотеку с открытым исходным кодом, чтобы другие программисты Pine из нашего сообщества могли её использовать. Браво автору! Вы можете использовать эту библиотеку для личного пользования или в других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикациях регулируется Правилами поведения.