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)
Biblioteca Pine
Siguiendo fielmente el espíritu de TradingView, el autor ha publicado este código Pine como una biblioteca de código, permitiendo que otros programadores de Pine en nuestra comunidad puedan volver a utilizarlo. ¡Un brindis por el autor! Puede utilizar esta biblioteca de forma privada o en otras publicaciones de código abierto, pero tenga en cuenta que la reutilización de este código en publicaciones se rige por las Normas internas.
Exención de responsabilidad
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