OPEN-SOURCE SCRIPT
Function - Kernel Density Estimation (KDE)
Обновлено
"In statistics, kernel density estimation (KDE) is a non-parametric way to estimate the probability density function of a random variable."
from wikipedia.com
KDE function with optional kernel:
Republishing due to change of function.
deprecated script:
from wikipedia.com
KDE function with optional kernel:
- Uniform
- Triangle
- Epanechnikov
- Quartic
- Triweight
- Gaussian
- Cosinus
Republishing due to change of function.
deprecated script:
Информация о релизе
added quartic and triweight kernels.Информация о релизе
- added placeholder for kernels(logistic, sigmoid, silverman)
- added kernel calculations for kernel(uniform, triangular, cosine)
Информация о релизе
added calculations for kernels(logistic, sigmoid and silverman(Not working atm)Информация о релизе
removed silverman kernel, added highest value index line/label, nearest to 0 index as a dotted gray line.Информация о релизе
added extra stats/visuals to drawing function.Скрипт с открытым кодом
В истинном духе TradingView автор этого скрипта опубликовал его с открытым исходным кодом, чтобы трейдеры могли понять, как он работает, и проверить на практике. Вы можете воспользоваться им бесплатно, но повторное использование этого кода в публикации регулируется Правилами поведения. Вы можете добавить этот скрипт в избранное и использовать его на графике.
Хотите использовать этот скрипт на графике?
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.