Wie man ONNX-Modelle in MQL5 verwendet
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Einführung
Die Autoren des Artikels A CNN-LSTM-Based Model to Forecast Stock Prices (Wenjie Lu, Jiazheng Li, Yifan Li, Aijun Sun, Jingyang Wang, Complexity magazine, vol. 2020, Article ID 6622927, 10 Seiten, 2020) verglichen verschiedene Modelle zur Prognose von Aktienkursen:
Aktienkursdaten weisen die Merkmale von Zeitreihen auf.
Gleichzeitig schlagen wir auf der Grundlage des maschinellen Lernens mit Langzeitgedächtnis (LSTM), das die Vorteile der Analyse von Beziehungen zwischen Zeitreihendaten durch seine Gedächtnisfunktion hat, eine auf CNN-LSTM basierende Methode zur Vorhersage von Aktienkursen vor.
In der Zwischenzeit verwenden wir MLP, CNN, RNN, LSTM, CNN-RNN und andere Prognosemodelle, um den Aktienkurs nacheinander vorherzusagen. Außerdem werden die Vorhersageergebnisse dieser Modelle analysiert und verglichen.
Die in dieser Untersuchung verwendeten Daten betreffen die täglichen Aktienkurse vom 1. Juli 1991 bis zum 31. August 2020, welches 7127 Handelstage bedeutet.
Für die historischen Daten wählen wir acht Merkmale aus, darunter Eröffnungskurs, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurs, Volumen, Umsatz, Auf- und Abwärtsbewegungen und Veränderungen.
Zunächst setzen wir CNN ein, um effizient Merkmale aus den Daten zu extrahieren, nämlich die Artikel der letzten 10 Tage. Dann verwenden wir LSTM, um den Aktienkurs mit den extrahierten Merkmalsdaten vorherzusagen.
Den experimentellen Ergebnissen zufolge kann das CNN-LSTM eine zuverlässige Aktienkursprognose mit der höchsten Vorhersagegenauigkeit liefern.
Diese Prognosemethode liefert nicht nur eine neue Forschungsidee für die Aktienkursprognose, sondern auch praktische Erfahrungen für Wissenschaftler, die Finanzzeitreihendaten untersuchen.
Von allen betrachteten Modellen haben die CNN-LSTM-Modelle bei den Experimenten die besten Ergebnisse erzielt. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man ein solches Modell zur Prognose von Finanzzeitreihen erstellt und wie man das erstellte ONNX-Modell in einem MQL5 Expert Advisor verwendet.
1. Aufbau eines Modells
Python bietet eine Reihe von Spezialbibliotheken und damit umfangreiche Möglichkeiten für die Arbeit mit ML-Modellen. Solche Bibliotheken erleichtern die Datenaufbereitung und -verarbeitung erheblich.
Wir empfehlen die Verwendung von GPU-Ressourcen, um die Effizienz von ML-Projekten zu maximieren. Viele Windows-Nutzer hatten Probleme bei der Installation der aktuellen TensorFlow-Version (siehe Kommentare zur Videoanleitung und seiner Textversion). Wir haben TensorFlow 2.10.0 getestet und empfehlen die Verwendung dieser Version. Die GPU-Berechnungen wurden auf einer NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti Grafikkarte unter Verwendung der Bibliotheken CUDA 11.2 und CUDNN 8.1.0.7 durchgeführt.
1.1. Installation von Python und Bibliotheken
Wenn Sie Python nicht haben, sollten Sie es installieren. Wir haben die Version 3.9.16 verwendet.
Installieren Sie auch die Bibliotheken (wenn Sie Conda/Anaconda verwenden, führen Sie diese Befehle in Anaconda Prompt aus):
python.exe -m pip install --upgrade pip pip install --upgrade pandas pip install --upgrade scikit-learn pip install --upgrade matplotlib pip install --upgrade tqdm pip install --upgrade metatrader5 pip install --upgrade onnx==1.12 pip install --upgrade tf2onnx pip install --upgrade tensorflow==2.10.0
1.2. Überprüfen der TensorFlow-Version und der GPU
Der folgende Code prüft die installierte TensorFlow-Version und verifiziert, ob es möglich ist, die GPU zur Berechnung der Modelle zu verwenden:
#check tensorflow version print(tf.__version__) #check GPU support print(len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0)
Wenn die erforderliche Version korrekt installiert ist, wird folgendes Ergebnis angezeigt:
True
Wir haben ein Python-Skript verwendet, um das Modell zu erstellen und zu trainieren. Die einzelnen Schritte dieses Prozesses werden im Folgenden kurz beschrieben.
1.3. Aufbau und Training des Modells
Das Skript beginnt mit dem Import der Python-Bibliotheken, die im Modell verwendet werden sollen.
#Python libraries import matplotlib.pyplot as plt import MetaTrader5 as mt5 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import tf2onnx from sklearn.model_selection import train_test_split from sys import argv
Prüfen Sie die TensorFlow-Version und die Verfügbarkeit der GPU:
#check tensorflow version print(tf.__version__)
2.10.0
#check GPU support print(len(tf.config.list_physical_devices('GPU'))>0)
True
Initialisieren Sie MetaTrader 5 für Operationen aus Python:
#initialize MetaTrader5 for history data if not mt5.initialize(): print("initialize() failed, error code =",mt5.last_error()) quit()
Informationen über das MetaTrader 5-Terminal:
#show terminal info terminal_info=mt5.terminal_info() print(terminal_info)
TerminalInfo(community_account=True, community_connection=True, connected=True, dlls_allowed=False, trade_allowed=False, tradeapi_disabled=False, email_enabled=False, ftp_enabled=False, notifications_enabled=False, mqid=False, build=3640, maxbars=100000, codepage=0, ping_last=58768, community_balance=1.0, retransmission=0.015296317559440137, company='MetaQuotes Software Corp.', name='MetaTrader 5', language='English', path='C:\\Program Files\\MetaTrader 5', data_path='C:\\Users\\user\\AppData\\Roaming\\MetaQuotes\\Terminal\\D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075', commondata_path='C:\\Users\\user\\AppData\\Roaming\\MetaQuotes\\Terminal\\Common')
#show file path file_path=terminal_info.data_path+"\\MQL5\\Files\\" print(file_path)
Geben Sie den Pfad zum Speichern des Modells aus (in diesem Beispiel wird das Skript in Jupyter Notebook ausgeführt):
#data path to save the model data_path=argv[0] last_index=data_path.rfind("\\")+1 data_path=data_path[0:last_index] print("data path to save onnx model",data_path)
Datenpfad zum Speichern des Onnx-Modells C:\Users\user\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\
Vorbereitung der Zeitangaben zur Abfrage historischer Daten. In unserem Beispiel fordern wir EURUSD H1-Balken für 120 ab dem aktuellen Datum an:
#set start and end dates for history data from datetime import timedelta,datetime end_date = datetime.now() start_date = end_date - timedelta(days=120) #print start and end dates print("data start date=",start_date) print("data end date=",end_date)
data end date= 2023-03-28 12:28:39.870685
Anforderung der historische Daten von EURUSD:
#get EURUSD rates (H1) from start_date to end_date eurusd_rates = mt5.copy_rates_range("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H1, start_date, end_date)
Ausgabe der heruntergeladenen Daten:
#check print(eurusd_rates)
#create dataframe df = pd.DataFrame(eurusd_rates)
Anzeige von Anfang und Ende des Datenrahmens:
#show dataframe head df.head()
#show dataframe tail df.tail()
#show dataframe shape (the number of rows and columns in the data set) df.shape
(2045, 8)
Nur Schlusskurse auswählen:
#prepare close prices only data = df.filter(['close']).values
Ausgabe der Daten:
#show close prices plt.figure(figsize = (18,10)) plt.plot(data,'b',label = 'Original') plt.xlabel("Hours") plt.ylabel("Price") plt.title("EURUSD_H1") plt.legend()
Skalierung der Quellpreisdaten auf den Bereich [0,1] mit MinMaxScaler:
#scale data using MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data)
Die ersten 80 % der Daten werden für das Training verwendet.
#training size is 80% of the data training_size = int(len(scaled_data)*0.80) print("training size:",training_size)
Trainingsgröße: 1636
#create train data and check size train_data_initial = scaled_data[0:training_size,:] print(len(train_data_initial))
1636
#create test data and check size test_data_initial= scaled_data[training_size:,:1] print(len(test_data_initial))
409
Die folgende Funktion erstellt Trainingssequenzen:
#split a univariate sequence into samples def split_sequence(sequence, n_steps): X, y = list(), list() for i in range(len(sequence)): #find the end of this pattern end_ix = i + n_steps #check if we are beyond the sequence if end_ix > len(sequence)-1: break #gather input and output parts of the pattern seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix] X.append(seq_x) y.append(seq_y) return np.array(X), np.array(y)
Erstellen der Einstellungen:
#split into samples time_step = 120 x_train, y_train = split_sequence(train_data_initial, time_step) x_test, y_test = split_sequence(test_data_initial, time_step) #reshape input to be [samples, time steps, features] which is required for LSTM x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],x_train.shape[1],1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],1)
Tensorformen für Training und Test:
#show shape of train data x_train.shape
(1516, 120, 1)
#show shape of test data x_test.shape
(289, 120, 1)
#import keras libraries for the model import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Activation,Conv1D,MaxPooling1D,Dropout from keras.layers import LSTM from keras.utils.vis_utils import plot_model from keras.metrics import RootMeanSquaredError as rmse from keras import optimizers
Einstellungen des Modells:
#define the model model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=2,activation='relu',padding = 'same',input_shape=(120,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(LSTM(100, return_sequences = True)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(LSTM(100, return_sequences = False)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(units=1, activation = 'sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss= 'mse' , metrics = [rmse()])
Anzeige der Modelleigenschaften:
#show model model.summary()
Training des Modells:
#measure time import time time_calc_start = time.time() #fit model with 300 epochs history=model.fit(x_train,y_train,epochs=300,validation_data=(x_test,y_test),batch_size=32,verbose=1) #calculate time fit_time_seconds = time.time() - time_calc_start print("fit time =",fit_time_seconds," seconds.")
Epoch 1/300
48/48 [==============================] - 8s 49ms/step - loss: 0.0129 - root_mean_squared_error: 0.1136 - val_loss: 0.0065 - val_root_mean_squared_error: 0.0804
...
Epoch 299/300
48/48 [==============================] - 2s 35ms/step - loss: 4.5197e-04 - root_mean_squared_error: 0.0213 - val_loss: 4.2535e-04 - val_root_mean_squared_error: 0.0206
Epoch 300/300
48/48 [==============================] - 2s 32ms/step - loss: 4.2967e-04 - root_mean_squared_error: 0.0207 - val_loss: 4.4040e-04 - val_root_mean_squared_error: 0.0210
fit time = 467.4918096065521 seconds.
Das Training dauerte etwa 8 Minuten.
#show training history keys history.history.keys()
Optimierungsdynamik in den Trainings- und Testdatensätzen:
#show iteration-loss graph for training and validation plt.figure(figsize = (18,10)) plt.plot(history.history['loss'],label='Training Loss',color='b') plt.plot(history.history['val_loss'],label='Validation-loss',color='g') plt.xlabel("Iteration") plt.ylabel("Loss") plt.title("LOSS") plt.legend()
#show iteration-rmse graph for training and validation plt.figure(figsize = (18,10)) plt.plot(history.history['root_mean_squared_error'],label='Training RMSE',color='b') plt.plot(history.history['val_root_mean_squared_error'],label='Validation-RMSE',color='g') plt.xlabel("Iteration") plt.ylabel("RMSE") plt.title("RMSE") plt.legend()
#evaluate training data model.evaluate(x_train,y_train, batch_size = 32)
[0.00029911252204328775, 0.01729486882686615]
#evaluate testing data model.evaluate(x_test,y_test, batch_size = 32)
10/10 [==============================] - 0s 31ms/step - loss: 4.4040e-04 - root_mean_squared_error: 0.0210
[0.00044039846397936344, 0.020985672250390053]
Erstellen der Vorhersage auf der Grundlage des Trainingsdaten:
#prediction using training data train_predict = model.predict(x_train) plot_y_train = y_train.reshape(-1,1)
Ausgabe der tatsächlichen und vorhergesagten Graphen für das Trainingsintervall:
#show actual vs predicted (training) graph plt.figure(figsize=(18,10)) plt.plot(scaler.inverse_transform(plot_y_train),color = 'b', label = 'Original') plt.plot(scaler.inverse_transform(train_predict),color='red', label = 'Predicted') plt.title("Prediction Graph Using Training Data") plt.xlabel("Hours") plt.ylabel("Price") plt.legend() plt.show()
Erstellung der Vorhersage für den Testdatensatz:
#prediction using testing data test_predict = model.predict(x_test) plot_y_test = y_test.reshape(-1,1)
11/11 [==============================] - 0s 11ms/step
Zur Berechnung der Metriken müssen wir die Daten aus dem Intervall [0,1] umrechnen. Auch hier verwenden wir MinMaxScaler.
#calculate metrics from sklearn import metrics from sklearn.metrics import r2_score #transform data to real values value1=scaler.inverse_transform(plot_y_test) value2=scaler.inverse_transform(test_predict) #calc score score = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(value1,value2)) print("RMSE : {}".format(score)) print("MSE :", metrics.mean_squared_error(value1,value2)) print("R2 score :",metrics.r2_score(value1,value2))
RMSE : 0.0015151631684117558
MSE : 2.295719426911551e-06
R2 score : 0.9683533377809039
#show actual vs predicted (testing) graph plt.figure(figsize=(18,10)) plt.plot(scaler.inverse_transform(plot_y_test),color = 'b', label = 'Original') plt.plot(scaler.inverse_transform(test_predict),color='g', label = 'Predicted') plt.title("Prediction Graph Using Testing Data") plt.xlabel("Hours") plt.ylabel("Price") plt.legend() plt.show()
Exportieren des Modells in eine onnx-Datei:
# save model to ONNX output_path = data_path+"model.eurusd.H1.120.onnx" onnx_model = tf2onnx.convert.from_keras(model, output_path=output_path) print(f"model saved to {output_path}") output_path = file_path+"model.eurusd.H1.120.onnx" onnx_model = tf2onnx.convert.from_keras(model, output_path=output_path) print(f"saved model to {output_path}") # finish mt5.shutdown()
Der vollständige Python-Skriptcode ist als Jupyter Notebook dem Artikel beigefügt.
In dem Artikel A CNN-LSTM-Based Model to Forecast Stock Prices wurde das beste Ergebnis R^2=0,9646 für Modelle mit der CNN-LSTM-Architektur erzielt. In unserem Beispiel hat das CNN-LSTM-Netzwerk das beste Ergebnis von R^2=0,9684 erzielt. Die Ergebnisse zeigen, dass Modelle dieser Art bei der Lösung von Vorhersageproblemen effizient sein können.
Wir haben ein Beispiel für ein Python-Skript betrachtet, das CNN-LSTM-Modelle zur Vorhersage von Finanzzeitreihen erstellt und trainiert.
2. Verwendung des Modells in MetaTrader 5
2.1. Gut zu wissen, ehe man anfängt
Es gibt zwei Möglichkeiten, ein Modell zu erstellen: Sie können OnnxCreate verwenden, um ein Modell aus einer Onnx-Datei zu erstellen, oder OnnxCreateFromBuffer, um es aus einem Datenfeld zu erstellen.
Wenn ein ONNX-Modell als Ressource in einem EA verwendet wird, müssen Sie den EA jedes Mal neu kompilieren, wenn Sie das Modell ändern.
Nicht alle Modelle haben vollständig definierte Größen für den Eingangs- und/oder Ausgangstensor. Dies ist normalerweise die erste Dimension, die für die Paketgröße verantwortlich ist. Vor dem Ausführen eines Modells, müssen die Größen mit den Funktionen OnnxSetInputShape und OnnxSetOutputShape explizit angeben werden. Die Eingabedaten des Modells sollten in der gleichen Weise aufbereitet werden, wie dies beim Training des Modells geschehen ist.
Für die Eingabe- und Ausgabedaten empfehlen wir die Verwendung von Arrays, Matrizen und/oder Vektoren desselben Typs, die im Modell verwendet werden. In diesem Fall müssen Sie die Daten bei der Ausführung des Modells nicht konvertieren. Wenn die Daten nicht in dem gewünschten Typ dargestellt werden können, werden sie automatisch konvertiert.
Verwenden Sie OnnxRun zur Inferenz (Ausführung) Ihres Modells. Beachten Sie, dass ein Modell mehrfach ausgeführt werden kann. Nach der Verwendung des Modells, kann es mit der Funktion OnnxRelease freigegeben werden.
Vollständige Dokumentation für ONNX-Modelle in MQL5.
2.2. Lesen einer onnx-Datei und Abrufen von Informationen über Eingänge und Ausgänge
Um unser Modell verwenden zu können, müssen wir den Speicherort des Modells, den Typ und die Form der Eingabedaten sowie den Typ und die Form der Ausgabedaten kennen. Laut dem zuvor erstellten Skript befindet sich model.eurusd.H1.120.onnx im selben Ordner wie das Python-Skript, das die onnx-Datei erzeugt hat. Input ist float32, 120 normalisierte Close-Preise (für die Arbeit mit der Losgröße 1); Output ist float32, ein normalisierter Preis, der vom Modell vorhergesagt wird.
Wir haben auch die onnx-Datei im Ordner MQL5\Files erstellt, um die Eingabe- und Ausgabedaten des Modells mithilfe eines MQL5-Skripts zu erhalten.
//+------------------------------------------------------------------+ //| OnnxModelInfo.mq5 | //| Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. | //| https://www.mql5.com | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd." #property link "https://www.mql5.com" #property version "1.00" #define UNDEFINED_REPLACE 1 //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { string file_names[]; if(FileSelectDialog("Open ONNX model",NULL,"ONNX files (*.onnx)|*.onnx|All files (*.*)|*.*",FSD_FILE_MUST_EXIST,file_names,NULL)<1) return; PrintFormat("Create model from %s with debug logs",file_names[0]); long session_handle=OnnxCreate(file_names[0],ONNX_DEBUG_LOGS); if(session_handle==INVALID_HANDLE) { Print("OnnxCreate error ",GetLastError()); return; } OnnxTypeInfo type_info; long input_count=OnnxGetInputCount(session_handle); Print("model has ",input_count," input(s)"); for(long i=0; i<input_count; i++) { string input_name=OnnxGetInputName(session_handle,i); Print(i," input name is ",input_name); if(OnnxGetInputTypeInfo(session_handle,i,type_info)) PrintTypeInfo(i,"input",type_info); } long output_count=OnnxGetOutputCount(session_handle); Print("model has ",output_count," output(s)"); for(long i=0; i<output_count; i++) { string output_name=OnnxGetOutputName(session_handle,i); Print(i," output name is ",output_name); if(OnnxGetOutputTypeInfo(session_handle,i,type_info)) PrintTypeInfo(i,"output",type_info); } OnnxRelease(session_handle); } //+------------------------------------------------------------------+ //| PrintTypeInfo | //+------------------------------------------------------------------+ void PrintTypeInfo(const long num,const string layer,const OnnxTypeInfo& type_info) { Print(" type ",EnumToString(type_info.type)); Print(" data type ",EnumToString(type_info.element_type)); if(type_info.dimensions.Size()>0) { bool dim_defined=(type_info.dimensions[0]>0); string dimensions=IntegerToString(type_info.dimensions[0]); for(long n=1; n<type_info.dimensions.Size(); n++) { if(type_info.dimensions[n]<=0) dim_defined=false; dimensions+=", "; dimensions+=IntegerToString(type_info.dimensions[n]); } Print(" shape [",dimensions,"]"); //--- not all dimensions defined if(!dim_defined) PrintFormat(" %I64d %s shape must be defined explicitly before model inference",num,layer); //--- reduce shape uint reduced=0; long dims[]; for(long n=0; n<type_info.dimensions.Size(); n++) { long dimension=type_info.dimensions[n]; //--- replace undefined dimension if(dimension<=0) dimension=UNDEFINED_REPLACE; //--- 1 can be reduced if(dimension>1) { ArrayResize(dims,reduced+1); dims[reduced++]=dimension; } } //--- all dimensions assumed 1 if(reduced==0) { ArrayResize(dims,1); dims[reduced++]=1; } //--- shape was reduced if(reduced<type_info.dimensions.Size()) { dimensions=IntegerToString(dims[0]); for(long n=1; n<dims.Size(); n++) { dimensions+=", "; dimensions+=IntegerToString(dims[n]); } string sentence=""; if(!dim_defined) sentence=" if undefined dimension set to "+(string)UNDEFINED_REPLACE; PrintFormat(" shape of %s data can be reduced to [%s]%s",layer,dimensions,sentence); } } else PrintFormat("no dimensions defined for %I64d %s",num,layer); } //+------------------------------------------------------------------+
Im Dateiauswahlfenster wählten wir die in MQL5\Files gespeicherte onnx-Datei aus, erstellten mit OnnxCreate ein Modell aus der Datei und erhielten die folgenden Informationen.
Create model from model.eurusd.H1.120.onnx with debug logs ONNX: Creating and using per session threadpools since use_per_session_threads_ is true ONNX: Dynamic block base set to 0 ONNX: Initializing session. ONNX: Adding default CPU execution provider. ONNX: Total shared scalar initializer count: 0 ONNX: Total fused reshape node count: 0 ONNX: Removing NodeArg 'Gather_out0'. It is no longer used by any node. ONNX: Removing NodeArg 'Gather_token_1_out0'. It is no longer used by any node. ONNX: Total shared scalar initializer count: 0 ONNX: Total fused reshape node count: 0 ONNX: Removing initializer 'sequential/conv1d/Conv1D/ExpandDims_1:0'. It is no longer used by any node. ONNX: Use DeviceBasedPartition as default ONNX: Saving initialized tensors. ONNX: Done saving initialized tensors ONNX: Session successfully initialized. model has 1 input(s) 0 input name is conv1d_input type ONNX_TYPE_TENSOR data type ONNX_DATA_TYPE_FLOAT shape [-1, 120, 1] 0 input shape must be defined explicitly before model inference shape of input data can be reduced to [120] if undefined dimension set to 1 model has 1 output(s) 0 output name is dense type ONNX_TYPE_TENSOR data type ONNX_DATA_TYPE_FLOAT shape [-1, 1] 0 output shape must be defined explicitly before model inference shape of output data can be reduced to [1] if undefined dimension set to 1
Da der Debugging-Modus aktiviert wurde
long session_handle=OnnxCreate(file_names[0],ONNX_DEBUG_LOGS);
gibt es Protokolle mit dem Präfix ONNX.
Wir sehen, dass das Modell tatsächlich eine Eingabe und eine Ausgabe hat. Hier sind die erste Dimension des Eingangstensors und die erste Dimension des Ausgangstensors nicht definiert. Es wird angenommen, dass diese Dimensionen für die Losgröße verantwortlich sind. Daher müssen wir vor der Inferenz des Modells ausdrücklich angeben, mit welchen Größen wir arbeiten wollen (OnnxSetInputShape und OnnxSetOutputShape). In der Regel wird nur ein Datensatz in das Modell eingegeben. Ein detailliertes Beispiel finden Sie im nächsten Abschnitt „Ein Beispiel für die Verwendung eines ONNX-Modells in einem Trading EA“.
Bei der Aufbereitung der Daten ist es nicht notwendig, ein Array mit den Abmessungen [1, 120, 1] zu verwenden. Wir können ein eindimensionales Array oder einen Vektor mit 120-Elementen eingeben.
2.3. Ein Beispiel für die Verwendung eines ONNX-Modells in einem Handels-EA
Erklärungen und Definitionen
#include <Trade\Trade.mqh> input double InpLots = 1.0; // Lots amount to open position #resource "Python/model.120.H1.onnx" as uchar ExtModel[] #define SAMPLE_SIZE 120 long ExtHandle=INVALID_HANDLE; int ExtPredictedClass=-1; datetime ExtNextBar=0; datetime ExtNextDay=0; float ExtMin=0.0; float ExtMax=0.0; CTrade ExtTrade; //--- price movement prediction #define PRICE_UP 0 #define PRICE_SAME 1 #define PRICE_DOWN 2
OnInit-Funktion
//+------------------------------------------------------------------+ //| Expert initialization function | //+------------------------------------------------------------------+ int OnInit() { if(_Symbol!="EURUSD" || _Period!=PERIOD_H1) { Print("model must work with EURUSD,H1"); return(INIT_FAILED); } //--- create a model from static buffer ExtHandle=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEFAULT); if(ExtHandle==INVALID_HANDLE) { Print("OnnxCreateFromBuffer error ",GetLastError()); return(INIT_FAILED); } //--- since not all sizes defined in the input tensor we must set them explicitly //--- first index - batch size, second index - series size, third index - number of series (only Close) const long input_shape[] = {1,SAMPLE_SIZE,1}; if(!OnnxSetInputShape(ExtHandle,ONNX_DEFAULT,input_shape)) { Print("OnnxSetInputShape error ",GetLastError()); return(INIT_FAILED); } //--- since not all sizes defined in the output tensor we must set them explicitly //--- first index - batch size, must match the batch size of the input tensor //--- second index - number of predicted prices (we only predict Close) const long output_shape[] = {1,1}; if(!OnnxSetOutputShape(ExtHandle,0,output_shape)) { Print("OnnxSetOutputShape error ",GetLastError()); return(INIT_FAILED); } //--- return(INIT_SUCCEEDED); }
Wir arbeiten nur mit EURUSD, H1, weil wir die Daten des aktuellen Symbols/des aktuellen Zeitrahmens verwenden.
Unser Modell ist in dem EA als Ressource enthalten. Der EA ist völlig autark und muss keine externe onnx-Datei lesen. Ein Modell wird aus dem Ressourcen-Array erstellt.
Die Formen der Eingangs- und Ausgangsdaten müssen explizit definiert werden.
Die Funktion OnTick:
//+------------------------------------------------------------------+ //| Expert tick function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { //--- check new day if(TimeCurrent()>=ExtNextDay) { GetMinMax(); //--- set next day time ExtNextDay=TimeCurrent(); ExtNextDay-=ExtNextDay%PeriodSeconds(PERIOD_D1); ExtNextDay+=PeriodSeconds(PERIOD_D1); } //--- check new bar if(TimeCurrent()<ExtNextBar) return; //--- set next bar time ExtNextBar=TimeCurrent(); ExtNextBar-=ExtNextBar%PeriodSeconds(); ExtNextBar+=PeriodSeconds(); //--- check min and max double close=iClose(_Symbol,_Period,0); if(ExtMin>close) ExtMin=close; if(ExtMax<close) ExtMax=close; //--- predict next price PredictPrice(); //--- check trading according to prediction if(ExtPredictedClass>=0) if(PositionSelect(_Symbol)) CheckForClose(); else CheckForOpen(); }
Wir definieren den Beginn eines neuen Tages. Der Tagesbeginn wird verwendet, um die Tiefst- und Höchstwerte der letzten 120 Tage zu aktualisieren und die Preise in der 120-Stunden-Sequenz zu normalisieren. Das Modell wurde unter diesen Bedingungen trainiert, die wir bei der Vorbereitung der Eingabedaten beachten müssen.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Get minimal and maximal Close for last 120 days | //+------------------------------------------------------------------+ void GetMinMax(void) { vectorf close; close.CopyRates(_Symbol,PERIOD_D1,COPY_RATES_CLOSE,0,SAMPLE_SIZE); ExtMin=close.Min(); ExtMax=close.Max(); }
Falls erforderlich, können wir Low und High im Laufe des Tages ändern.
Vorhersagefunktion:
//+------------------------------------------------------------------+ //| Predict next price | //+------------------------------------------------------------------+ void PredictPrice(void) { static vectorf output_data(1); // vector to get result static vectorf x_norm(SAMPLE_SIZE); // vector for prices normalize //--- check for normalization possibility if(ExtMin>=ExtMax) { ExtPredictedClass=-1; return; } //--- request last bars if(!x_norm.CopyRates(_Symbol,_Period,COPY_RATES_CLOSE,1,SAMPLE_SIZE)) { ExtPredictedClass=-1; return; } float last_close=x_norm[SAMPLE_SIZE-1]; //--- normalize prices x_norm-=ExtMin; x_norm/=(ExtMax-ExtMin); //--- run the inference if(!OnnxRun(ExtHandle,ONNX_NO_CONVERSION,x_norm,output_data)) { ExtPredictedClass=-1; return; } //--- denormalize the price from the output value float predicted=output_data[0]*(ExtMax-ExtMin)+ExtMin; //--- classify predicted price movement float delta=last_close-predicted; if(fabs(delta)<=0.00001) ExtPredictedClass=PRICE_SAME; else { if(delta<0) ExtPredictedClass=PRICE_UP; else ExtPredictedClass=PRICE_DOWN; } }
Zunächst prüfen wir, ob wir normalisieren können. Die Normalisierung ist wie bei der Python-Funktion MinMaxScaler implementiert.
#scale data from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data)
Der Normalisierungscode ist also sehr einfach und überschaubar.
Die Vektoren für die Eingabe von Daten und für den Empfang des Ergebnisses sind statisch organisiert. Dies garantiert einen nicht verschiebbaren Puffer, der während der gesamten Programmlaufzeit existiert. Daher werden die Eingangs- und Ausgangstensoren des ONNX-Modells nicht jedes Mal neu erstellt, wenn wir das Modell ausführen.
Die Schlüsselfunktion ist OnnxRun. Das Flag ONNX_NO_CONVERSION zeigt an, dass die Ein- und Ausgabedaten nicht konvertiert werden müssen, da der MQL5-Float-Typ genau dem ONNX_DATA_TYPE_FLOAT entspricht. Das ONNX_DEBUG-Flag ist nicht gesetzt.
Danach denormalisieren wir die erhaltenen Daten in den vorhergesagten Preis und bestimmen die Klasse: ob der Preis steigen, fallen oder sich nicht verändern wird.
Die Handelsstrategie ist einfach. Zu Beginn jeder Stunde überprüfen wir die Preisprognose für das Ende dieser Stunde. Wenn der prognostizierte Preis steigt, kaufen wir. Wenn das Modell eine Abwärtsbewegung vorhersagt, verkaufen wir.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Check for open position conditions | //+------------------------------------------------------------------+ void CheckForOpen(void) { ENUM_ORDER_TYPE signal=WRONG_VALUE; //--- check signals if(ExtPredictedClass==PRICE_DOWN) signal=ORDER_TYPE_SELL; // sell condition else { if(ExtPredictedClass==PRICE_UP) signal=ORDER_TYPE_BUY; // buy condition } //--- open position if possible according to signal if(signal!=WRONG_VALUE && TerminalInfoInteger(TERMINAL_TRADE_ALLOWED)) { double price; double bid=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_BID); double ask=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_ASK); if(signal==ORDER_TYPE_SELL) price=bid; else price=ask; ExtTrade.PositionOpen(_Symbol,signal,InpLots,price,0.0,0.0); } } //+------------------------------------------------------------------+ //| Check for close position conditions | //+------------------------------------------------------------------+ void CheckForClose(void) { bool bsignal=false; //--- position already selected before long type=PositionGetInteger(POSITION_TYPE); //--- check signals if(type==POSITION_TYPE_BUY && ExtPredictedClass==PRICE_DOWN) bsignal=true; if(type==POSITION_TYPE_SELL && ExtPredictedClass==PRICE_UP) bsignal=true; //--- close position if possible if(bsignal && TerminalInfoInteger(TERMINAL_TRADE_ALLOWED)) { ExtTrade.PositionClose(_Symbol,3); //--- open opposite CheckForOpen(); } }
Nun wollen wir die Leistung des EA im Strategy Tester überprüfen. Um den EA von Anfang des Jahres an zu testen, sollte das Modell mit früheren Daten trainiert werden. Daher haben wir das Python-Skript leicht verändert, indem wir ungenutzte Teile entfernt und das Enddatum des Trainings so geändert haben, dass es sich nicht mit dem Testzeitraum überschneidet.
Das Skript ONNX.eurusd.H1.120.Training.py befindet sich im Unterordner Python und wird direkt in MetaEditor ausgeführt. Das resultierende ONNX-Modell wird im gleichen Python-Unterordner gespeichert und bei der EA-Kompilierung als Ressource verwendet.
# Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. # https://www.mql5.com # python libraries import MetaTrader5 as mt5 import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import tf2onnx # input parameters inp_model_name = "model.eurusd.H1.120.onnx" inp_history_size = 120 if not mt5.initialize(): print("initialize() failed, error code =",mt5.last_error()) quit() # we will save generated onnx-file near our script to use as resource from sys import argv data_path=argv[0] last_index=data_path.rfind("\\")+1 data_path=data_path[0:last_index] print("data path to save onnx model",data_path) # set start and end dates for history data from datetime import timedelta, datetime #end_date = datetime.now() end_date = datetime(2023, 1, 1, 0) start_date = end_date - timedelta(days=inp_history_size) # print start and end dates print("data start date =",start_date) print("data end date =",end_date) # get rates eurusd_rates = mt5.copy_rates_range("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H1, start_date, end_date) # create dataframe df = pd.DataFrame(eurusd_rates) # get close prices only data = df.filter(['close']).values # scale data from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) # training size is 80% of the data training_size = int(len(scaled_data)*0.80) print("Training_size:",training_size) train_data_initial = scaled_data[0:training_size,:] test_data_initial = scaled_data[training_size:,:1] # split a univariate sequence into samples def split_sequence(sequence, n_steps): X, y = list(), list() for i in range(len(sequence)): # find the end of this pattern end_ix = i + n_steps # check if we are beyond the sequence if end_ix > len(sequence)-1: break # gather input and output parts of the pattern seq_x, seq_y = sequence[i:end_ix], sequence[end_ix] X.append(seq_x) y.append(seq_y) return np.array(X), np.array(y) # split into samples time_step = inp_history_size x_train, y_train = split_sequence(train_data_initial, time_step) x_test, y_test = split_sequence(test_data_initial, time_step) # reshape input to be [samples, time steps, features] which is required for LSTM x_train =x_train.reshape(x_train.shape[0],x_train.shape[1],1) x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0],x_test.shape[1],1) # define model from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Conv1D, MaxPooling1D, Dropout, Flatten, LSTM from keras.metrics import RootMeanSquaredError as rmse model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=2, activation='relu',padding = 'same',input_shape=(inp_history_size,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(LSTM(100, return_sequences = True)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(LSTM(100, return_sequences = False)) model.add(Dropout(0.3)) model.add(Dense(units=1, activation = 'sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss= 'mse' , metrics = [rmse()]) # model training for 300 epochs history = model.fit(x_train, y_train, epochs = 300 , validation_data = (x_test,y_test), batch_size=32, verbose=2) # evaluate training data train_loss, train_rmse = model.evaluate(x_train,y_train, batch_size = 32) print(f"train_loss={train_loss:.3f}") print(f"train_rmse={train_rmse:.3f}") # evaluate testing data test_loss, test_rmse = model.evaluate(x_test,y_test, batch_size = 32) print(f"test_loss={test_loss:.3f}") print(f"test_rmse={test_rmse:.3f}") # save model to ONNX output_path = data_path+inp_model_name onnx_model = tf2onnx.convert.from_keras(model, output_path=output_path) print(f"saved model to {output_path}") # finish mt5.shutdown()
Testen eines auf dem ONNX-Modell basierenden EA
Nun wollen wir den EA mit historischen Daten im Strategy Tester testen. Wir geben die gleichen Parameter an, die wir zum Trainieren des Modells verwendet haben: das EURUSD-Symbol und den H1-Zeitrahmen.
Das Testintervall umfasst nicht den Trainingszeitraum: Es beginnt mit dem Jahresanfang (01/01/2023).
Gemäß der Strategie werden die Signale einmal zu Beginn jeder Stunde überprüft (der EA überwacht das Entstehen eines neuen Balkens), daher spielt der Tick-Modellierungsmodus keine Rolle. OnTick wird im Tester einmal pro Balken verarbeitet.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Expert tick function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnTick() { //--- check new day if(TimeCurrent()>=ExtNextDay) { GetMinMax(); //--- set next day time ExtNextDay=TimeCurrent(); ExtNextDay-=ExtNextDay%PeriodSeconds(PERIOD_D1); ExtNextDay+=PeriodSeconds(PERIOD_D1); } //--- check new bar if(TimeCurrent()<ExtNextBar) return; //--- set next bar time ExtNextBar=TimeCurrent(); ExtNextBar-=ExtNextBar%PeriodSeconds(); ExtNextBar+=PeriodSeconds(); //--- check min and max float close=(float)iClose(_Symbol,_Period,0); if(ExtMin>close) ExtMin=close; if(ExtMax<close) ExtMax=close; //--- predict next price PredictPrice(); //--- check trading according to prediction if(ExtPredictedClass>=0) if(PositionSelect(_Symbol)) CheckForClose(); else CheckForOpen(); }
Mit diesem Verfahren dauert der dreimonatige Test nur wenige Sekunden. Nachstehend sind die Ergebnisse aufgeführt.
Ändern wir nun die Handelsstrategie so, dass die Position durch ein Signal eröffnet und durch Stop Loss (SL) oder Take Profit (TP) geschlossen wird.
input double InpLots = 1.0; // Lots amount to open position input bool InpUseStops = true; // Use stops in trading input int InpTakeProfit = 500; // TakeProfit level input int InpStopLoss = 500; // StopLoss level //+------------------------------------------------------------------+ //| Check for open position conditions | //+------------------------------------------------------------------+ void CheckForOpen(void) { ENUM_ORDER_TYPE signal=WRONG_VALUE; //--- check signals if(ExtPredictedClass==PRICE_DOWN) signal=ORDER_TYPE_SELL; // sell condition else { if(ExtPredictedClass==PRICE_UP) signal=ORDER_TYPE_BUY; // buy condition } //--- open position if possible according to signal if(signal!=WRONG_VALUE && TerminalInfoInteger(TERMINAL_TRADE_ALLOWED)) { double price,sl=0,tp=0; double bid=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_BID); double ask=SymbolInfoDouble(_Symbol,SYMBOL_ASK); if(signal==ORDER_TYPE_SELL) { price=bid; if(InpUseStops) { sl=NormalizeDouble(bid+InpStopLoss*_Point,_Digits); tp=NormalizeDouble(ask-InpTakeProfit*_Point,_Digits); } } else { price=ask; if(InpUseStops) { sl=NormalizeDouble(ask-InpStopLoss*_Point,_Digits); tp=NormalizeDouble(bid+InpTakeProfit*_Point,_Digits); } } ExtTrade.PositionOpen(_Symbol,signal,InpLots,price,sl,tp); } } //+------------------------------------------------------------------+ //| Check for close position conditions | //+------------------------------------------------------------------+ void CheckForClose(void) { //--- position should be closed by stops if(InpUseStops) return; bool bsignal=false; //--- position already selected before long type=PositionGetInteger(POSITION_TYPE); //--- check signals if(type==POSITION_TYPE_BUY && ExtPredictedClass==PRICE_DOWN) bsignal=true; if(type==POSITION_TYPE_SELL && ExtPredictedClass==PRICE_UP) bsignal=true; //--- close position if possible if(bsignal && TerminalInfoInteger(TERMINAL_TRADE_ALLOWED)) { ExtTrade.PositionClose(_Symbol,3); //--- open opposite CheckForOpen(); } }
InpUseStops = true, was bedeutet, dass SL- und TP-Level bei Positionseröffnung gesetzt werden.
Die Ergebnisse der Tests mit SL/TP-Werten für den gleichen Zeitraum:
Der vollständige Quellcode des EA und das trainierte Modell (bis zum Beginn des Jahres 2023) sind im Anhang enthalten.
Schlussfolgerung
Der Artikel zeigt, dass es nicht schwierig ist, ONNX-Modelle in MQL5-Programmen zu verwenden. Eigentlich ist die Anwendung von Modellen der einfachste Teil, während es viel schwieriger ist, ein angemessenes ONNX-Modell zu erhalten.
Bitte beachten Sie, dass das in diesem Artikel verwendete Modell nur zu Demonstrationszwecken zur Verfügung gestellt wird, um zu zeigen, wie man mit ONNX-Modellen in der Sprache MQL5 arbeitet. Der in diesem Artikel vorgestellte Expert Advisor ist nicht für den realen Handel bestimmt.
Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Ltd.
Originalartikel: https://www.mql5.com/ru/articles/12373
Backpropagation von Neuronalen Netze mit MQL5-Matrizen
Erstellung einer umfassenden Owl-Strategie des Handels
Ein Beispiel für die Zusammenstellung von ONNX-Modellen in MQL5
Algorithmen zur Optimierung mit Populationen: der Gravitationssuchalgorithmus (GSA)
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