PINE LIBRARY
מעודכן

FunctionSMCMC

2110
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.
הערות שחרור
v2
outsourced the probability distribution sample selection to a external library:
-
FunctionProbabilityDistributionSampling

כתב ויתור

המידע והפרסומים אינם אמורים להיות, ואינם מהווים, עצות פיננסיות, השקעות, מסחר או סוגים אחרים של עצות או המלצות שסופקו או מאושרים על ידי TradingView. קרא עוד בתנאים וההגבלות.