Larry Williams XGBoost Onnx - expert pour MetaTrader 5

Backtest XAUUSD Time Frame H4 Date Range 24/01/2020 - 03/12/2025

Manuel de l'utilisateur : Larry Williams AI-Filtered EA

Cet Expert Advisor (EA) combine la stratégie classique Larry Williams Outside Bar avec un filtre d'Intelligence Artificielle (ONNX). Il utilise l'action mécanique des prix pour trouver des configurations et l'IA pour prédire la probabilité d'un trade réussi.

1. Préparation du fichier (crucial)

Pour que l'EA s'initialise correctement, vous devez placer votre modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné dans le bon répertoire :

• Nom de fichier : larry_model.onnx (ou le nom spécifié dans les entrées).

• Chemin d'accès : MQL5 > Fichiers > larry_model.onnx

• Exigence : L'EA ne démarrera pas ( INIT_FAILED ) si le fichier est absent de ce dossier.

2. Paramètres d'entrée

3. Logique et stratégie de trading

Phase 1 : Détection mécanique

À l'ouverture de chaque nouvelle barre, l'EA vérifie la présence d'une barre extérieure (le haut de la bougie actuelle est plus élevé que le précédent et le bas est plus bas que le précédent).

• Signal haussier : Le prix clôture au-dessus du sommet de la barre précédente.

• Signal baissier : Le cours clôture en dessous du plus bas de la barre précédente.

Phase 2 : Validation de l'IA

Si une barre extérieure est détectée, l'EA extrait 10 caractéristiques de données (taille du corps, intervalle relatif, ATR, changement de volume, jour de la semaine, heure, etc.) et les envoie au modèle larry_model.onnx.

• L'EA exécute un BUY si la probabilité AI pour la Classe 1 (Buy) > InpThreshold .

• L'EA exécute une VENTE si la probabilité de l'IA pour la Classe 2 (Vente) > InpThreshold .

Phase 3 : Gestion des transactions

• Stop Loss (SL) : Placé au plus bas (pour l'achat) ou au plus haut (pour la vente) de la bougie de signal.

• Take Profit (TP) : Calculé automatiquement sur la base du ratio InpRR.

• Fréquence : L'EA n'autorise qu'une seule position ouverte à la fois.

4. Exigences techniques pour le modèle ONNX

Si vous entraînez le modèle en Python (Scikit-Learn, PyTorch, etc.), assurez-vous que la sortie correspond aux exigences de l'EA :

1. Forme d'entrée : {1, 10} (10 caractéristiques).

2. Nœud de sortie 0 : Étiquette prédite (longue).

3. Nœudde sortie 1 : Probabilités (tableau flottant de 3 classes : [Neutre, Achat, Vente]).

4. Ordre des caractéristiques : Les données doivent être fournies dans l'ordre exact défini dans la fonction CalculateFeatures (Body Size, Rel Range, Bull/Bear flag, ATR, Rel ATR, Day, Hour, Vol Change, Prev Direction).

5. Comment se déployer et s'entraîner

1. décompresser larry_william.zip

2. exécuter la commande pip install -r requirements.txt

3. ouvrir metatrader 5 en premier

4. exécuter python download_csv_metatrader5.py

5. exécuter python train_larry_williams.py

6. exécuter python convert_onnx_larry.py