Ein Archiv der Modelle aus diesem Artikel. Sie können Ihre eigenen Modelle trainieren, denn die Modelle können je nach den Trainingshyperparametern stark variieren.

Die Modelle für maschinelles Lernen werden in Python trainiert und in das ONNX-Format konvertiert. Sie brauchen die Parameter und den Code im Encludnik nicht zu ändern.

Die Einstellungen sind einfach:

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//Progressiver Loskoeffizient
sinput double   ManualLot=0;                    //Festes Los
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //Bestellung von Magie
input int max_orders = 1;                       //Auftragsnummer
input int stoploss = 2000;                      //Verlust stoppen
input int takeprofit = 2000;                    //Gewinnmitnahme
input string comment = "The ONNX EA";

Sie können jedoch eigene Filter hinzufügen, um zu versuchen, die Modelle besser handeln zu lassen.

Zumindest können Sie Stoploss und Take Profit optimieren, auf jedem Zeitrahmen

Das Modell ist über eine Header-Datei verbunden, z.B.:

#include <EURUSD ONNX include propensity matching original IPW.mqh>

31. März 2024. Beispiele aus dem Artikel über "Clustering" hinzugefügt.

"ONNX Trader Clusters" Bot, ONNX Modelle und Include-Datei. Clustering wird mit der k-means Methode durchgeführt.

Das Training wird von 2010 bis 2020 durchgeführt. Vorwärts - von 2020 bis 2024.

Der"Onnx Trader" Bot unterstützt die zweite Trainingsmethode aus dem Artikel"Matching trades using clustering".

Verbinden Sie dazu die Iniclude-Datei <EURUSD ONNX include10.mqh>, die die entsprechenden Modelle "catmodel10.onnx" und "catmodel_m10.onnx" aufruft.

Die Modelle wurden auf EURUSD H1 trainiert, können aber auf jedem Zeitrahmen verwendet werden!

Übersetzt aus dem Russischen von MetaQuotes Ltd.
Originalpublikation: https://www.mql5.com/ru/code/48482

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31. März 2024. Beispiele aus dem Artikel über "Clustering" hinzugefügt.