OPEN-SOURCE SCRIPT
Shannon Entropy

Here is a unique way of looking at your price & volume information. Utilize the calculated value of "Shannon Entropy". This is a measure of "surprise" in the data, the larger the move or deviation from the most probable value, the higher the new information gain. What I think is so interesting about this value, is the smoothness that it displays the information without using moving averages. There is a lot of meat on this bone to be incorporated in other scripts.
H = -sum(prob(i) * log_base2(prob(i)))
I've included the typical way that I've been experimenting with this, which is the difference between the volume information and price information. I've included the option to turn either price or volume data off to see the Shannon Entropy value of either value. There are a ton of complex scripts out there trying to do what this calculation is doing in 3 lines.
As with anything, there are no free lunches, so you can nicely see as you lower the lengths you'll quickly learn where your nyquist frequencies are at, you'll want to work at about double the noisy value at a minimum.
H = -sum(prob(i) * log_base2(prob(i)))
I've included the typical way that I've been experimenting with this, which is the difference between the volume information and price information. I've included the option to turn either price or volume data off to see the Shannon Entropy value of either value. There are a ton of complex scripts out there trying to do what this calculation is doing in 3 lines.
As with anything, there are no free lunches, so you can nicely see as you lower the lengths you'll quickly learn where your nyquist frequencies are at, you'll want to work at about double the noisy value at a minimum.
오픈 소스 스크립트
트레이딩뷰의 진정한 정신에 따라, 이 스크립트의 작성자는 이를 오픈소스로 공개하여 트레이더들이 기능을 검토하고 검증할 수 있도록 했습니다. 작성자에게 찬사를 보냅니다! 이 코드는 무료로 사용할 수 있지만, 코드를 재게시하는 경우 하우스 룰이 적용된다는 점을 기억하세요.
면책사항
해당 정보와 게시물은 금융, 투자, 트레이딩 또는 기타 유형의 조언이나 권장 사항으로 간주되지 않으며, 트레이딩뷰에서 제공하거나 보증하는 것이 아닙니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참조하세요.
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