Negociador ONNX - expert para MetaTrader 5

Um arquivo dos modelos do artigo. Você pode treinar o seu próprio modelo, pois os modelos podem variar muito, dependendo dos hiperparâmetros de treinamento.

Os modelos de aprendizado de máquina são treinados em Python e convertidos para o formato ONNX. Não é necessário alterar seus parâmetros e códigos no encludnik.

As configurações são simples:

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//Coeficiente de lote progressivo
sinput double   ManualLot=0;                    //Lote fixo
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //Ordens mágicas
input int max_orders = 1;                       /Número de pedidos
input int stoploss = 2000;                      //Parar a perda
input int takeprofit = 2000;                    //Lucro obtido
input string comment = "The ONNX EA";

Mas você pode adicionar seus próprios filtros para tentar fazer com que os modelos negociem melhor.

Pelo menos, você pode otimizar o stoploss e o take profit, em qualquer período de tempo

O modelo é conectado por meio de um arquivo de cabeçalho, por exemplo:

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

31 de março de 2024. Exemplos adicionados do artigo sobre "clustering".

Bot "ONNX Trader Clusters", modelos ONNX e arquivo de inclusão. O agrupamento é feito pelo método k-means.

O treinamento é feito de 2010 a 2020. Encaminhamento - de 2020 a 2024.

O bot"Onnx Trader" suporta o segundo método de treinamento do artigo"Matching trades using clustering"

Para fazer isso, conecte o arquivo de inclusão <EURUSD ONNX include10.mqh>, que puxará os modelos correspondentes "catmodel10.onnx" e "catmodel_m10.onnx"