PINE LIBRARY
Обновлено Feature Scaling

Library "Feature_Scaling"
FS: This library helps you scale your data to certain ranges or standarize, normalize, unit scale or min-max scale your data in your prefered way. Mostly used for normalization purposes.
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale: Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source
min
max
length
Returns: res: Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale: Mean normalization of your data
Parameters:
source
length
Returns: res: Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize: Standarization of your data
Parameters:
source
length
biased
Returns: res: Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength: Scales your data into overall unit length
Parameters:
source
length
Returns: res: Your data scaled to the unit length
FS: This library helps you scale your data to certain ranges or standarize, normalize, unit scale or min-max scale your data in your prefered way. Mostly used for normalization purposes.
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale: Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source
min
max
length
Returns: res: Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale: Mean normalization of your data
Parameters:
source
length
Returns: res: Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize: Standarization of your data
Parameters:
source
length
biased
Returns: res: Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength: Scales your data into overall unit length
Parameters:
source
length
Returns: res: Your data scaled to the unit length
Информация о релизе
v2Updated: Fixed Descriptions
minmaxscale(source, min, max, length)
minmaxscale Min-max normalization scales your data to set minimum and maximum range
Parameters:
source: Source data you want to use
min: Minimum value you want
max: Maximum value you want
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Data scaled to the set minimum and maximum range
meanscale(source, length)
meanscale Mean normalization of your data
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Mean normalization result of the source
standarize(source, length, biased)
standarize Standarization of your data
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
biased: Whether to do biased calculation while taking standard deviation, default is true
Returns: res Standarized data
unitlength(source, length)
unitlength Scales your data into overall unit length
Parameters:
source: Source data you want to use
length: Length of the data you want taken into account
Returns: res Your data scaled to the unit length
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 им воспользоваться. Вы можете использовать эту библиотеку в приватных или других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
One does not simply win every trade.
Отказ от ответственности
Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.
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 им воспользоваться. Вы можете использовать эту библиотеку в приватных или других публикациях с открытым исходным кодом, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения.
One does not simply win every trade.
Отказ от ответственности
Все виды контента, которые вы можете увидеть на TradingView, не являются финансовыми, инвестиционными, торговыми или любыми другими рекомендациями. Мы не предоставляем советы по покупке и продаже активов. Подробнее — в Условиях использования TradingView.