ONNX 交易员 - MetaTrader 5EA

文章 中的模型存档。您可以训练自己的模型，因为模型会因训练超参数的不同而有很大差异。

机器学习模型用 Python 训练，并转换为 ONNX 格式。你不需要在 encludnik 中更改它们的参数和代码。

设置很简单：

sinput double   MaximumRisk=0.001;      	//地段递增系数
sinput double   ManualLot=0;                    //固定地段
sinput ulong     OrderMagic = 666;              //订购魔术
input int max_orders = 1;                       //订单号
input int stoploss = 2000;                      /止损
input int takeprofit = 2000;                    //获取利润
input string comment = "The ONNX EA";

但您可以添加自己的过滤器，尝试让模型更好地进行交易。

至少您可以在任何时间范围内优化止损和止盈。

模型通过头文件连接，例如

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

2024 年 3 月 31 日。添加了 "集群"文章中的示例。

"ONNX Trader Clusters "机器人、ONNX 模型和包含文件。聚类采用 k-means 方法。

训练时间为 2010 年至 2020 年。远期 - 从 2020 年到 2024 年。

Onnx Trader"机器人支持文章 "使用聚类匹配交易"中的第二种训练方法。

为此，请连接 iniclude 文件 <EURUSD ONNX include10.mqh>，这将调出相应的模型 "catmodel10.onnx "和 "catmodel_m10.onnx"。