OPEN-SOURCE SCRIPT
已更新 KDE-Gaussian
"In statistics, kernel density estimation (KDE) is a non-parametric way to estimate the probability density function of a random variable."
from wikipedia.com
from wikipedia.com
發行說明
fixed a issue when using float type observations.added a draw function to draw the KDE graph(you need to see all the bar history to see it, doesnt work for float observations)
發行說明
removed some redundant parameters, added bandwidth, nstep parameters, the graph looks stepd due to x axis havin interdigit floating numbers so it rounds to nearest causing that effect.發行說明
improved the kde draw function開源腳本
秉持TradingView一貫精神，這個腳本的創作者將其設為開源，以便交易者檢視並驗證其功能。向作者致敬！您可以免費使用此腳本，但請注意，重新發佈代碼需遵守我們的社群規範。
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這些資訊和出版物並非旨在提供，也不構成TradingView提供或認可的任何形式的財務、投資、交易或其他類型的建議或推薦。請閱讀使用條款以了解更多資訊。
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