記事「PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル」についてのディスカッション
Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera #:
こんにちは、DeepLearningForecast_ONNX_training.py ファイルにエラーがありました。
次のファイルを使用してください。
申し訳ありませんが、こちらもエラーがあります。
続きもやっているので、続きにも正しいpyがあります。
取引の機会を逃しています。
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新しい記事「PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル」はパブリッシュされました:
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
現在、MetaQuotesの「MQL5でONNXモデルを使用する方法」稿を参考に、モデルをONNX形式に変換しているところです。同記事に記載されているガイドラインに従って、出来上がったONNXモデルをベースとなるEAに統合し、取引操作を開始します。このアプローチにより、機械学習モデルをMQL5環境にシームレスに統合し、取引アルゴリズムの機能を強化することができます。
ONNXに形式する前に、データをダウンロードする必要があります。これを実現するには、私がアップロードしたスクリプト(ticks_to_csv)を使用します。MQL5 EAフォルダに保存し、IDEで開いてコンパイルするだけです。完了したら、スクリプトをチャートに追加し、しばらく実行させます（銘柄のすべてのティックをダウンロードするので、しばらく時間がかかるかもしれない）。操作ログでは、プロセスが終了すると完了メッセージが表示されます。参考までに、EUR/USDで使用してみたところ、数ギガバイトを使用しました。
作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera