MQL5 リファレンスONNX 모델
- ONNX 지원
- 포맷 변환
- 자동 데이터 유형 변환
- 모델 생성
- 모델 실행
- 전략 테스터에서 실행
- OnnxCreate
- OnnxCreateFromBuffer
- OnnxRelease
- OnnxRun
- OnnxGetInputCount
- OnnxGetOutputCount
- OnnxGetInputName
- OnnxGetOutputName
- OnnxGetInputTypeInfo
- OnnxGetOutputTypeInfo
- OnnxSetInputShape
- OnnxSetOutputShape
- 데이터 구조
머신러닝에서 ONNX 모델
ONNX (Open Neural Network Exchange)는 머신러닝 모델을 위한 오픈 소스 형식입니다. 이 프로젝트에는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점이 있습니다.
- ONNX는 Microsoft, Facebook, Amazon 및 기타 파트너와 같은 거대 기업의 지원을 받습니다.
- ONNX의 개방성은 서로 다른 기계 학습 툴킷 간에 형식 변환을 가능하게 합니다. 가령 Microsoft의ONNXML도구가 모델을 ONNX 형식으로 변환하도록 할 수 있습니다.
- MQL5는 전달된 매개변수 유형이 모델과 일치하지 않는 경우 모델의 입력 및 출력을 위한 자동 데이터 유형 변환을 제공합니다. .
- ONNX 모델은 다양한 머신러닝 도구를 사용하여 만들 수 있습니다. 현재 Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, PyTorch 및 OpenCV에서 지원됩니다. 다른 인기 있는 프레임워크 및 라이브러리에 대한 인터페이스도 사용할 수 있습니다.
- MQL5 언어를 사용하면 거래 전략에서 ONNX 모델을 구현할 수 있습니다. 금융 시장에서 효율적인 운영을 위해 MetaTrader 5 플랫폼의 모든 기능과 함께 사용하십시오.
- 실시간 거래를 위해 모델을 조정하기 전에 타사 도구를 사용하지 않고 전략 테스터에서 과거 데이터에 대한 모델의 동작을 테스트할 수 있습니다.
MQL5는 ONNX 작업을 위해 다음과 같은 함수를 제공합니다.
함수 |
동작 |
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*.onnx 파일에서 모델을 로드하여 ONNX 세션 생성 |
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ONNX 세션 생성, 데이터 배열에서 모델 로드 |
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ONNX 세션 종료 |
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ONNX 모델 실행 |
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ONNX 모델의 입력 수 가져오기 |
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ONNX 모델의 출력 수 가져오기 |
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인덱스로 모델의 입력 이름 가져오기 |
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인덱스로 모델의 출력 이름 가져오기 |
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모델에서 입력 유형에 대한 설명 가져오기 |
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모델에서 출력 유형에 대한 설명 가져오기 |
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모델의 입력 데이터의 형태를 인덱스로 설정 |
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모델의 출력 데이터의 형태를 인덱스로 설정 |