#include "my-net\\Globals.h"#import "my-net.dll"int createNetwork(int &pNeuralNetwork, int networkType);
int destroyNetwork(int pNeuralNetwork);
int loadWeights(int pNeuralNetwork, uchar &weightsPathName[]);
int getResponse(int pNeuralNetwork, int exemplars, double &inputData[], double &outputData[]);
int train(int pNeuralNetwork, int epochs, int exemplars, double &inputData[], double &desiredData[], int cvExemplars, double &cvInputData[], double &cvDesiredData[]);
int saveWeights(int pNeuralNetwork, uchar &weightsPathName[]);
#import
int pNeuralNetwork;
bool NSInit()
{
if (createNetwork(pNeuralNetwork, 1)!=0) returnfalse;
uchar str[];
StringToCharArray(BEST_WEIGHTS_PATH_NAME, str);
if (loadWeights(pNeuralNetwork, str)!=0) returnfalse;
returntrue;
}
void NSDeinit()
{
destroyNetwork(pNeuralNetwork);
}
Onde,
my-net.dll - a biblioteca que a NeuroSolutions cria em sua rede
Globals.h - o arquivo que é anexado à sua biblioteca após a criação (coloque-o na subpasta "my-net" antes de compilar o script MQL)
e adicione-o ao programa principal:
#include "ns-unit.mqh"void init()
{
if (!NSInit())
{
Print("Erro de iniciação da NeuroSolutions.");
return -1;
}
}
void deinit()
{
NSDeinit();
}
Em seguida, você pode usar com êxito os procedimentos getResponse para ler a resposta da rede em uma determinada entrada e train para treinar novamente a rede no modo real.
O primeiro parâmetro desses procedimentos será sempre o parâmetro pNeuralNetwork, no qual é gravado o endereço da estrutura da rede.
Para o procedimento train , os três últimos parâmetros podem ser definidos como zero se a verificação cruzada não for necessária.
В статье предложен вариант адаптивной системы, состоящей из множества стратегий, каждая из которых производит свои "виртуальные" торговые операции. Реальная торговля происходит в соответствии с сигналами стратегии, которая на текущий момент является самой прибыльной. За счет использования объектно-ориентированного подхода, классов для работы с данными и торговых классов Стандартной библиотеки, архитектура системы получилась простой и масштабируемой, теперь вы легко сможете создавать и исследовать адаптивные системы, включающие сотни торговых стратегий.
É estranho que eu tenha examinado esse artigo https://www.mql5.com/pt/articles/236, mas ele sempre adivinha a rede neural para trás, porque ele exporta os dados da primeira linha para a segunda linha ontem ..... yesterday-1 .... etc. Outro artigo também é o mesmo https://www.mql5.com/pt/articles/830 .... treinamos a rede neural para trás, mas queremos adivinhar para frente ....
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Alguém sabe se existe um exemplo como o deste artigo, mas em MQL4?
Meus cumprimentos
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Poderia me dizer qual poderia ser o problema...
2015.02.09 23:39:15 Core 1 2015.02.01 00:00:00 Não é possível carregar 'D:\Program Files\Alpari Limited MT5\Tester\Agent-127.0.0.0.1-3000\MQL5\Libraries\NeuroSolutionsAdapter.dll'.
mas essa biblioteca está disponível no endereço especificado, eu também a multipliquei em alguns outros diretórios especificados no manual MQL5.
Quem já se deparou com esse comportamento do testador?
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Poderia me dizer qual poderia ser o problema...
2015.02.09 23:39:15 Core 1 2015.02.01 00:00:00 Não é possível carregar 'D:\Program Files\Alpari Limited MT5\Tester\Agent-127.0.0.0.1-3000\MQL5\Libraries\NeuroSolutionsAdapter.dll'.
mas essa biblioteca está disponível no endereço especificado, eu também a multipliquei em alguns outros diretórios especificados no manual MQL5.
Quem já se deparou com esse comportamento do testador?
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Poderia me dizer qual poderia ser o problema...
2015.02.09 23:39:15 Core 1 2015.02.01 00:00:00 Não é possível carregar 'D:\Program Files\Alpari Limited MT5\Tester\Agent-127.0.0.0.1-3000\MQL5\Libraries\NeuroSolutionsAdapter.dll'.
mas essa biblioteca está disponível no endereço especificado, eu também a multipliquei em alguns outros diretórios especificados no manual MQL5.
Quem já se deparou com esse comportamento do testador?
como eu fiz sem o adaptador de dll:
ns-unit.mqh
Onde,
my-net.dll - a biblioteca que a NeuroSolutions cria em sua rede
Globals.h - o arquivo que é anexado à sua biblioteca após a criação (coloque-o na subpasta "my-net" antes de compilar o script MQL)
e adicione-o ao programa principal:
Em seguida, você pode usar com êxito os procedimentos getResponse para ler a resposta da rede em uma determinada entrada e train para treinar novamente a rede no modo real.
O primeiro parâmetro desses procedimentos será sempre o parâmetro pNeuralNetwork, no qual é gravado o endereço da estrutura da rede.
Para o procedimento train , os três últimos parâmetros podem ser definidos como zero se a verificação cruzada não for necessária.
Isso é tudo. Testado - funciona :)
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Tudo está claro com o MQL5, muito obrigado ao autor.
Mas quem pode me ajudar a conectar a dll-network ao NinjaTrader (C#)?
Estou tentando descobrir por mim mesmo, mas não consigo. Por favor, me ajude.