PINE LIBRARY
Kalmanfilter
Library "Kalmanfilter"
A sophisticated Kalman Filter implementation for financial time series analysis
Author Rocky-Studio
version 1.0
initialize(initial_value, process_noise, measurement_noise)
Initializes Kalman Filter parameters
Parameters:
initial_value (float): (float) The initial state estimate
process_noise (float): (float) The process noise coefficient (Q)
measurement_noise (float): (float) The measurement noise coefficient (R)
Returns: [float, float] A tuple containing [initial_state, initial_covariance]
update(prev_state, prev_covariance, measurement, process_noise, measurement_noise)
Update Kalman Filter state
Parameters:
prev_state (float)
prev_covariance (float)
measurement (float)
process_noise (float)
measurement_noise (float)
calculate_measurement_noise(price_series, length)
Adaptive measurement noise calculation
Parameters:
price_series (array<float>)
length (int)
calculate_measurement_noise_simple(price_series)
Parameters:
price_series (array<float>)
update_trading(prev_state, prev_velocity, prev_covariance, measurement, volatility_window)
Enhanced trading update with velocity
Parameters:
prev_state (float)
prev_velocity (float)
prev_covariance (float)
measurement (float)
volatility_window (int)
model4_update(prev_mean, prev_speed, prev_covariance, price, process_noise, measurement_noise)
Kalman Filter Model 4 implementation (Benhamou 2018)
Parameters:
prev_mean (float)
prev_speed (float)
prev_covariance (array<float>)
price (float)
process_noise (array<float>)
measurement_noise (float)
model4_initialize(initial_price)
Initialize Model 4 parameters
Parameters:
initial_price (float)
model4_default_process_noise()
Create default process noise matrix for Model 4
model4_calculate_measurement_noise(price_series, length)
Adaptive measurement noise calculation for Model 4
Parameters:
price_series (array<float>)
length (int)
A sophisticated Kalman Filter implementation for financial time series analysis
Author Rocky-Studio
version 1.0
initialize(initial_value, process_noise, measurement_noise)
Initializes Kalman Filter parameters
Parameters:
initial_value (float): (float) The initial state estimate
process_noise (float): (float) The process noise coefficient (Q)
measurement_noise (float): (float) The measurement noise coefficient (R)
Returns: [float, float] A tuple containing [initial_state, initial_covariance]
update(prev_state, prev_covariance, measurement, process_noise, measurement_noise)
Update Kalman Filter state
Parameters:
prev_state (float)
prev_covariance (float)
measurement (float)
process_noise (float)
measurement_noise (float)
calculate_measurement_noise(price_series, length)
Adaptive measurement noise calculation
Parameters:
price_series (array<float>)
length (int)
calculate_measurement_noise_simple(price_series)
Parameters:
price_series (array<float>)
update_trading(prev_state, prev_velocity, prev_covariance, measurement, volatility_window)
Enhanced trading update with velocity
Parameters:
prev_state (float)
prev_velocity (float)
prev_covariance (float)
measurement (float)
volatility_window (int)
model4_update(prev_mean, prev_speed, prev_covariance, price, process_noise, measurement_noise)
Kalman Filter Model 4 implementation (Benhamou 2018)
Parameters:
prev_mean (float)
prev_speed (float)
prev_covariance (array<float>)
price (float)
process_noise (array<float>)
measurement_noise (float)
model4_initialize(initial_price)
Initialize Model 4 parameters
Parameters:
initial_price (float)
model4_default_process_noise()
Create default process noise matrix for Model 4
model4_calculate_measurement_noise(price_series, length)
Adaptive measurement noise calculation for Model 4
Parameters:
price_series (array<float>)
length (int)
Pineライブラリ
TradingViewの精神に則り、作者はPineコードをオープンソースライブラリとして公開し、コミュニティ内の他のPineプログラマーが再利用できるようにしました。作者に敬意を表します！このライブラリを個人的に、または他のオープンソースの投稿で使用することができますが、このコードを投稿で再利用するには、ハウスルールに準拠する必要があります。
免責事項
これらの情報および投稿は、TradingViewが提供または保証する金融、投資、取引、またはその他の種類のアドバイスや推奨を意図したものではなく、またそのようなものでもありません。詳しくは利用規約をご覧ください。
Pineライブラリ
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