Operador ONNX - Asesor Experto para MetaTrader 5

Un archivo de los modelos del artículo. Puedes entrenar los tuyos propios, porque los modelos pueden variar mucho, dependiendo de los hiperparámetros de entrenamiento.

Los modelos de aprendizaje automático se entrenan en Python y se convierten al formato ONNX. No necesitas cambiar sus parámetros ni el código en el encludnik.

Los ajustes son sencillos:

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//Coeficiente de lote progresivo
sinput double   ManualLot=0;                    //Lote fijo
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //Ordenes mágicas
input int max_orders = 1;                       //Número de pedido
input int stoploss = 2000;                      //Pérdida de parada
input int takeprofit = 2000;                    //Ganancia
input string comment = "The ONNX EA";

Pero puedes añadir tus propios filtros para intentar que los modelos operen mejor.

Por lo menos usted puede optimizar stoploss y tomar ganancias, en cualquier marco de tiempo

El modelo está conectado a través de un archivo de cabecera, por ejemplo:

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

31 marzo 2024. Añadidos ejemplos del artículo sobre "clustering".

Bot "ONNX Trader Clusters", modelos ONNX y archivo de inclusión. El clustering se realiza por el método k-means.

El entrenamiento se realiza de 2010 a 2020. Forward - de 2020 a 2024.

El bot"Onnx Trader" soporta el segundo método de entrenamiento del artículo"Matching trades using clustering"

Para ello, conecte el archivo iniclude <EURUSD ONNX include10.mqh>, que sacará los modelos correspondientes "catmodel10.onnx" y "catmodel_m10.onnx"