Discussão do artigo "Dominando o ONNX: Ponto de virada para traders MQL5" - página 2

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@Omega J Msigwa, muito obrigado por esse artigo. Você pode atualizar o arquivo do tutorial, já que a última versão do MALE5 não tem o CPreprocessing? Se não for possível, qual versão do MALE5 foi usada para executar esse tutorial?

Não tenho certeza se há documentação para a biblioteca.


Muito obrigado

 
amrhamed83 #:

@Omega J Msigwa, muito obrigado por esse artigo. Você pode atualizar o arquivo do tutorial, já que a última versão do MALE5 não tem o CPreprocessing? Se não for possível, qual versão do MALE5 foi usada para executar esse tutorial?

Não tenho certeza se há documentação para a biblioteca.


Obrigado pela atenção

Use o código cprecessi mg anexado neste artigo para qualquer coisa relacionada a este tutorial
 
Omega J Msigwa #:
Use o código cprecessi mg anexado neste artigo para qualquer coisa relacionada a este tutorial

Estou me referindo a esta linha:

#include <MALE5\preprocessing.mqh> // você aponta para usar https://github.com/MegaJoctan/MALE5/blob/MQL5-ML/preprocessing.mqh que não tem CPreprocessing

CPreprocessamento<vectorf, matrixf> *norm_x;

MALE5/preprocessing.mqh at MQL5-ML · MegaJoctan/MALE5
MALE5/preprocessing.mqh at MQL5-ML · MegaJoctan/MALE5
  • MegaJoctan
  • github.com
Machine Learning repository for MQL5 . Contribute to MegaJoctan/MALE5 development by creating an account on GitHub.
 

Ok, entendi, se esse for o caso, altere essa linha para:

#include <preprocessing.mqh>

Depois de salvar o preprocessing.mqh encontrado neste arquivo zip (anexado ao artigo), na pasta include.

O CPreprocessing foi descontinuado desde a versão 2.0.0, que é a versão usada neste artigo.

Como alternativa, chame cada um dos escalonadores presentes no arquivo de pré-processamento em vez do CPreprocessing. Supondo que você esteja usando a versão 3.0.0 do MALE5

  • RobustScaler
  • MinMaxScaler
  • StandardizationScaler

Cada classe de scaler fornece.

fit_transform( const matrix &X)

Que ajusta o escalonador na matriz de dados X e realiza a transformação. 

transform( const matrix &X)

Que transforma a matriz de dados X usando o escalonador ajustado. 

transform(const vector &X)

Que transforma o vetor de dados X usando o escalonador ajustado.

Diga-me se isso foi útil.

 
O modelo Python precisa ser simples para que o ONNX funcione bem com o MetaTrader 5 ou posso usar uma arquitetura altamente otimizada e complexa?
 
big man #:
O modelo Python precisa ser simples para que o ONNX funcione bem com o MetaTrader 5 ou posso usar uma arquitetura altamente otimizada e complexa?

O MetaTrader 5 funciona com modelos de qualquer complexidade.

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