Larry Williams XGBoost Onnx - эксперт для MetaTrader 5

Бэктест XAUUSD Таймфрейм H4 Диапазон дат 24/01/2020 - 03/12/2025

📋 Руководство пользователя: Советник Larry Williams AI-Filtered EA

Этот советник (EA) сочетает в себе классическую стратегию Ларри Вильямса Outside Bar с фильтромискусственного интеллекта (ONNX). Он использует механическое действие цены для поиска сетапов и искусственный интеллект для прогнозирования вероятности успешной сделки.

1. Подготовка файла (крайне важно)

Чтобы советник правильно инициализировался, необходимо поместить предварительно обученную модель машинного обучения в правильную директорию:

• Имя файла: larry_model.onnx (или имя, указанное во входах).

• Путь: MQL5 > Файлы > larry_model.onnx

• Требование: Эксперт не запустится ( INIT_FAILED ), если файл отсутствует в этой папке.

2. Входные параметры

3. Торговая логика и стратегия

Фаза 1: Механическое обнаружение

При открытии каждого нового бара советник проверяет наличие Outside Bar (High текущей свечи выше предыдущей, а Low ниже предыдущей).

• Бычий сигнал: Цена закрывается выше High предыдущего бара.

• Медвежий сигнал: Цена закрывается ниже минимума предыдущего бара.

Фаза 2: Проверка ИИ

При обнаружении внешнего бара советник извлекает 10 признаков данных (размер тела, относительный диапазон, ATR, изменение объема, день недели, час и т. д.) и отправляет их в модель larry_model.onnx.

• Советник выполняет BUY, если вероятность AI для класса 1 (Buy) > InpThreshold.

• Советник выполняет SELL, если вероятность AI для класса 2 (Sell) > InpThreshold .

Фаза 3: Управление торговлей

• Стоп-лосс (SL): Размещается на Low (для покупки) или High (для продажи) сигнальной свечи.

• Тейк-профит (TP): Рассчитывается автоматически на основе соотношения InpRR.

• Частота: Советник допускает только одну открытую позицию за раз.

4. Технические требования к модели ONNX

Если вы обучаете модель на Python (Scikit-Learn, PyTorch и т. д.), убедитесь, что выходные данные соответствуют требованиям советника:

1. Входная форма: {1, 10} (10 признаков).

2. Выходной узел 0: предсказанная метка (Long).

3. Выходной узел 1: Вероятности (массив Float из 3 классов: [Neutral, Buy, Sell]).

4. Порядок признаков: Данные должны подаваться в точном порядке, определенном в функции CalculateFeatures (Body Size, Rel Range, Bull/Bear flag, ATR, Rel ATR, Day, Hour, Vol Change, Prev Direction).

5. Как развернуть и обучить себя

1. разархивируйте файл larry_william.zip

2. выполните команду pip install -r requirements.txt

3. откройте сначала metatrader 5

4. запустите python download_csv_metatrader5.py

5. запустить python train_larry_williams.py

6. запустить python convert_onnx_larry.py