Nouveau MetaTrader 5 build 3620 : Améliorations du terminal Web, support ONNX et multiplications matricielles rapides dans MQL5
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La nouvelle version de la plateforme MetaTrader 5 sera publiée le vendredi 10 mars 2023.
La mise à jour apporte des améliorations au terminal Web. Nous avons implémenté un ensemble de modèles de couleurs pour l'interface du terminal Web et amélioré la fenêtre de spécification des symboles.
La nouvelle version fournit également la multiplication matricielle générale (GeMM) en MQL5. Cet algorithme accélère les calculs sur la plupart des processeurs. Le nouvel algorithme est pris en charge dans la méthode matrix::GeMM.
Nous avons également mis en place un support pour les opérations avec les modèles ONNX en MQL5. Cela facilitera grandement l'utilisation des réseaux neuronaux dans les Experts Advisors.
La nouvelle version comporte les changements suivants :
Terminal Client MetaTrader 5 build 3620
ONNX est un format open-source pour les modèles d'apprentissage automatique. Ce format est pris en charge par de nombreuses plateformes, notamment Chainer, Caffee2 et PyTorch. Créez un modèle ONNX à l'aide d'outils spécialisés, intégrez-le dans votre application MQL5 et utilisez-le pour prendre des décisions de trading.
Les descriptions de toutes les fonctions prises en charge sont disponibles dans la documentation. Un exemple de modèle ONNX de test est disponible dans les projets publics dans MetaEditor. Trouvez le projet ONNX.Price.Prediction dans "Boîte à Outils \ Projets Publics" et sélectionnez Rejoindre dans le menu contextuel. Le projet sera téléchargé sur votre ordinateur et apparaîtra dans le Navigateur :
Compilez le projet et exécutez-le sur EURUSD H1 pour voir le résultat.
En plus du modèle et du code MQL5 qui l'exécute, le projet comprend également le script Python PricePredictionTraining.py. Il montre comment vous pouvez créer vous-même un modèle ONNX. Pour exécuter le script, installez Python sur votre ordinateur et les modules requis à partir de la ligne de commande :
python -m pip install --upgrade tensorflow
python -m pip install --upgrade pandas
python -m pip install --upgrade scikit-learn
python -m pip install --upgrade matplotlib
python -m pip install --upgrade tqdm
python -m pip install --upgrade metatrader5
python -m pip install --upgrade onnx==1.12
python -m pip install --upgrade tf2onnx
Le nouvel algorithme est actuellement pris en charge dans la méthode matrix::GeMM. Si votre processeur prend en charge les instructions AVX et FMA (la plupart des processeurs commercialisés après 2013 prennent en charge ces instructions), l'algorithme sera activé automatiquement.
Les matrices et les vecteurs sont transmis à une DLL sous la forme d’un pointeur vers un buffer. Par exemple, pour passer une matrice de type float, le paramètre correspondant de la fonction exportée depuis la DLL doit prendre un pointeur de buffer de type float. Par exemple :
MQL5
#import "mmlib.dll" bool sgemm(uint flags,matrix<float> &C,const matrix<float> &A,const matrix<float> &B,ulong M,ulong N,ulong K,float alpha,float beta); #importC++extern "C" __declspec(dllexport) bool sgemm(UINT flags,float *C,const float *A,const float *B,UINT64 M,UINT64 N,UINT64 K,float alpha,float beta)En plus des buffers, vous devez transmettre les tailles de matrice et de vecteur pour un traitement correct.MQL5 : Ajout d'une nouvelle fonction CopySeries pour copier des séries temporelles synchronisées de MqlRates dans des tableaux séparés.
La fonction CopySeries permet d'obtenir uniquement les séries temporelles nécessaires dans différents tableaux spécifiés au cours d'un appel, et toutes les données des séries temporelles seront synchronisées. Cela signifie que toutes les valeurs des tableaux résultants à un certain indice N appartiendront à la même barre sur la paire Symbole/Timeframe spécifiée. Par conséquent, le programmeur n'a pas besoin de synchroniser les séries temporelles reçues avec l'heure d'ouverture de la barre.
Contrairement à CopyRates, qui renvoie l'ensemble complet des séries temporelles sous la forme d'un tableau MqlRates, la fonction CopySeries permet d'obtenir des séries temporelles spécifiques requises dans des tableaux séparés. Cela peut se faire en spécifiant une combinaison de drapeaux pour sélectionner le type de série temporelle. L'ordre des tableaux transmis à la fonction doit correspondre à l'ordre des champs dans la structure MqlRates :
struct MqlRates { datetime time; // period beginning time double open; // open price double high; // high price for the period double low; // low price for the period double close; // close price long tick_volume; // tick volume int spread; // spread long real_volume; // exchange volume }Donc si vous avez besoin d'obtenir les valeurs des séries temporelles 'time', 'close' et 'real_volume' pour les 100 dernières barres du Symbol/Timeframe actuel, vous devez faire l'appel suivant :
datetime time[]; double close[]; long volume[]; CopySeries(NULL,0,0,100,COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE|COPY_RATES_VOLUME_REAL,time,close,volume);L'ordre des tableaux "time, close, volume" doit correspondre à l'ordre des champs de la structure MqlRates. L'ordre des valeurs dans rate_mask est ignoré. Le masque pourrait être le suivant :
COPY_RATES_VOLUME_REAL|COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSEExemple
//--- input parameters input datetime InpDateFrom=D'2022.01.01 00:00:00'; input datetime InpDateTo =D'2023.01.01 00:00:00'; input uint InpCount =20; //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart(void) { //--- arrays to get timeseries from the Rates structure double open[]; double close[]; float closef[]; datetime time1[], time2[]; //---request close prices to a double array ResetLastError(); int res1=CopySeries(NULL, PERIOD_CURRENT, 0, InpCount, COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE, time1, close); PrintFormat("1. CopySeries returns %d values. Error code=%d", res1, GetLastError()); ArrayPrint(close); //--- now also request open prices; use float array for close prices ResetLastError(); int res2=CopySeries(NULL, PERIOD_CURRENT, 0, InpCount, COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE|COPY_RATES_OPEN, time2, open, closef); PrintFormat("2. CopySeries returns %d values. Error code=%d", res2, GetLastError()); ArrayPrint(closef); //--- compare the received data if((res1==res2) && (time1[0]==time2[0])) { Print(" | Time | Open | Close double | Close float |"); for(int i=0; i<10; i++) { PrintFormat("%d | %s | %.5f | %.5f | %.5f |", i, TimeToString(time1[i]), open[i], close[i], closef[i]); } } /* Result 1. CopySeries returns 0 values. Error code=0 [ 0] 1.06722 1.06733 1.06653 1.06520 1.06573 1.06649 1.06694 1.06675 1.06684 1.06604 [10] 1.06514 1.06557 1.06456 1.06481 1.06414 1.06394 1.06364 1.06386 1.06239 1.06247 2. CopySeries returns 0 values. Error code=0 [ 0] 1.06722 1.06733 1.06653 1.06520 1.06573 1.06649 1.06694 1.06675 1.06684 1.06604 [10] 1.06514 1.06557 1.06456 1.06481 1.06414 1.06394 1.06364 1.06386 1.06239 1.06247 | Time | Open | Close double | Close float | 0 | 2023.03.01 17:00 | 1.06660 | 1.06722 | 1.06722 | 1 | 2023.03.01 18:00 | 1.06722 | 1.06733 | 1.06733 | 2 | 2023.03.01 19:00 | 1.06734 | 1.06653 | 1.06653 | 3 | 2023.03.01 20:00 | 1.06654 | 1.06520 | 1.06520 | 4 | 2023.03.01 21:00 | 1.06520 | 1.06573 | 1.06573 | 5 | 2023.03.01 22:00 | 1.06572 | 1.06649 | 1.06649 | 6 | 2023.03.01 23:00 | 1.06649 | 1.06694 | 1.06694 | 7 | 2023.03.02 00:00 | 1.06683 | 1.06675 | 1.06675 | 8 | 2023.03.02 01:00 | 1.06675 | 1.06684 | 1.06684 | 9 | 2023.03.02 02:00 | 1.06687 | 1.06604 | 1.06604 | */ }Nouvelle version 3620 du Terminal Web MetaTrader 5
La mise à jour sera disponible via le système Live Update.