ONNXトレーダー - MetaTrader 5のためのエキスパート

記事の モデルのアーカイブ。学習ハイパーパラメータによってモデルは大きく変わるので、自分で学習することもできる。

機械学習モデルはPythonで学習され、ONNX形式に変換される。encludnikでパラメータやコードを変更する必要はありません。

設定はシンプルだ：

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//ロット係数
sinput double   ManualLot=0;                    //固定ロット
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //マジック
input int max_orders = 1;                       //注文番号
input int stoploss = 2000;                      //損失を止める
input int takeprofit = 2000;                    //利益を取る
input string comment = "The ONNX EA";

しかし、独自のフィルターを追加することで、モデルの取引をより良いものにすることができる。

少なくとも、ストップロスとテイクプロフィットを最適化することができる。

モデルはヘッダーファイルで接続されている：

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

2024年3月31日。
"クラスタリング"についての記事から例を追加。

「ONNX Trader Clusters」ボット、ONNXモデルとインクルードファイル。クラスタリングはk-means法で行う。

トレーニングは2010年から2020年まで。フォワード - 2020年から2024年まで。

Onnx Trader"ボットは、記事"クラスタリングを使用した取引のマッチング"の2番目のトレーニング方法をサポートしています。

これを行うには、inicludeファイル<EURUSD ONNX include10.mqh>を接続し、対応するモデル "catmodel10.onnx "と "catmodel_m10.onnx "を引き出します。