Trader ONNX - sistema esperto per MetaTrader 5

Un archivio dei modelli dell'articolo. È possibile addestrare i propri, perché i modelli possono essere molto diversi, a seconda degli iperparametri di addestramento.

I modelli di apprendimento automatico sono addestrati in Python e convertiti in formato ONNX. Non è necessario modificare i parametri e il codice nell'encludnik.

Le impostazioni sono semplici:

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//Coefficiente di lotto progressivo
sinput double   ManualLot=0;                    //Lotto fisso
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //Ordini magici
input int max_orders = 1;                       //Numero di ordini
input int stoploss = 2000;                      /Stop loss
input int takeprofit = 2000;                    //Appropriazione del profitto
input string comment = "The ONNX EA";

Ma è possibile aggiungere i propri filtri per cercare di migliorare il trading dei modelli.

Almeno è possibile ottimizzare stoploss e take profit, su qualsiasi timeframe.

Il modello è collegato tramite un file di intestazione, ad es:

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

31 marzo 2024. Aggiunti esempi dall'articolo sul "clustering".

Bot "ONNX Trader Clusters", modelli ONNX e file di inclusione. Il clustering viene effettuato con il metodo k-means.

L'addestramento viene effettuato dal 2010 al 2020. Inoltro - dal 2020 al 2024.

Il bot"Onnx Trader" supporta il secondo metodo di formazione dell'articolo"Matching trades using clustering".

A tal fine, collegare il file iniclude <EURUSD ONNX include10.mqh>, che richiamerà i modelli corrispondenti "catmodel10.onnx" e "catmodel_m10.onnx".