When doing machine learning using oscillators, it would be better if the oscillators were normally distributed.
So I analyzed the distribution of oscillators.
The value of the oscillator was divided into 50 groups each from 0 to 100. ex) if rsi value is 45.43 -> group_44, 58.23 -> group_58
Ocscillators : RSI, Stoch, MFI, WT, RVI, etc....
Caution: The normal distribution was verified through an empirical formula.
סקריפט קוד פתוח
ברוח TradingView אמיתית, היוצר של הסקריפט הזה הפך אותו לקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים לבדוק ולאמת את הפונקציונליות שלו. כל הכבוד למחבר! למרות שאתה יכול להשתמש בו בחינם, זכור שפרסום מחדש של הקוד כפוף לכללי הבית שלנו.
לגישה מהירה לגרף, הוסף את הסקריפט הזה למועדפים שלך - למד עוד כאן.
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.
ברוח TradingView אמיתית, היוצר של הסקריפט הזה הפך אותו לקוד פתוח, כך שסוחרים יכולים לבדוק ולאמת את הפונקציונליות שלו. כל הכבוד למחבר! למרות שאתה יכול להשתמש בו בחינם, זכור שפרסום מחדש של הקוד כפוף לכללי הבית שלנו.
לגישה מהירה לגרף, הוסף את הסקריפט הזה למועדפים שלך - למד עוד כאן.
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.