Советники: ONNX trader

Новый комментарий
 

ONNX trader:

Пример бота со встроенной моделью машинного обучения, которая обучена на питоне и сохранена в формат ONNX.

ONNX trader

Автор: Maxim Dmitrievsky

  
double stop = Ask + stoploss * _Point;
double take = Bid - takeprofit * _Point;
res = mytrade.PositionOpen(_Symbol, ORDER_TYPE_SELL, l, Bid, stop, take, comment);

Если хочется получать размер StopLoss равным заданному, нужно его рассчитывать от цены открытия позиции.

 
Добавлен пример из статьи.
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
Кластеризация временных рядов в причинно-следственном выводе
  • www.mql5.com
Алгоритмы кластеризации в машинном обучении — это важные алгоритмы обучения без учителя, которые позволяют разделять исходные данные на группы с похожими наблюдениями. Используя эти группы, можно проводить анализ рынка для конкретного кластера, искать наиболее устойчивые кластеры на новых данных, а также делать причинно-следственный вывод. В статье предложен авторский метод кластеризации временных рядов на языке Python.
 
И добавлен второй пример из той же статьи.
 

Отличная работа Максим. большое спасибо что делитесь!  Давно интересовал такой подход к построению торгового робота. Протестировал, работает впечатляюще. Сеть Naive - показала приличную прибыль после оптимизации SL и TP.    Будет ли пояснение или статья может (как самостоятельно обучить сеть на других валютных парах или индексах) при этом не сильно вникая в тонкости языка Питон?  Установил Питон на ПК так же все требуемые модули TensorFlow, ... catboost и т. д. (по инструкции из MQL, разделы справки по интеграции Питона и ONNX)   все ошибки вроде победил.  Компилятор только ругается на отсутствие файла EURUSD_H1.CSV, вот собственно вопрос как его сконвертировать или получить? 


 
DENKZ #:

Отличная работа Максим. большое спасибо что делитесь!  Давно интересовал такой подход к построению торгового робота. Протестировал, работает впечатляюще. Сеть Naive - показала приличную прибыль после оптимизации SL и TP.    Будет ли пояснение или статья может (как самостоятельно обучить сеть на других валютных парах или индексах) при этом не сильно вникая в тонкости языка Питон?  Установил Питон на ПК так же все требуемые модули TensorFlow, ... catboost и т. д. (по инструкции из MQL, разделы справки по интеграции Питона и ONNX)   все ошибки вроде победил.  Компилятор только ругается на отсутствие файла EURUSD_H1.CSV, вот собственно вопрос как его сконвертировать или получить? 


Здравствуйте, спасибо за отзыв. В этой статье написано как экспортировать котировки из терминала и как прописать путь до папки терминала, чтобы сохранять в нее обученные модели https://www.mql5.com/ru/articles/11147
 
Красиво, ставь на сигнал
 
Здравствуйте, при загрузке котировок выбранного символа нужно учитывать все тики или бары с выбранным ТФ ? 
 
Vetalson 1988 #:
Здравствуйте, при загрузке котировок выбранного символа нужно учитывать все тики или бары с выбранным ТФ ? 

Только бары, под тики не затачивался алгоритм.

 

Бот "Onnx Trader" поддерживает второй способ обучения из статьи "Матчинг сделок при помощи кластеризации"

Для этого подключить iniclude файл <EURUSD ONNX include10.mqh>, который подтянет соответсвующие модели "catmodel10.onnx" и "catmodel_m10.onnx" попробовать


Попытался попробовать, выдает ошибку на отсутствие Periods_m, необходим для расчета f_m, который используется в

OnnxRun(ExtHandle4, ONNX_DEBUG_LOGS, f_m, out_meta, out2_meta);

Попробовал по аналогии с бескластерным методом вставить просто f, не проходит.


Подскажите, пожалуйста, в чем ошибка?

 
Извините за невнимательность, разобрался
12
Новый комментарий