//+------------------------------------------------------------------+//| Script program start function |//+------------------------------------------------------------------+voidOnStart()
{
//--- Use the initializing function to populate the vector
vector r(10, ArrayRandom); // Array of random numbers from 0 to 1//--- Calculate the average valuedouble avr=r.Mean(); // Array mean value
vector d=r-avr; // Calculate an array of deviations from the meanPrint("avr(r)=", avr);
Print("r=", r);
Print("d=", d);
vector s2=MathPow(d, 2); // Array of squared deviationsdouble sum=s2.Sum(); // Sum of squared deviations//--- Calculate standard deviation in two waysdouble std=MathSqrt(sum/r.Size());
Print(" std(r)=", std);
Print("r.Std()=", r.Std());
}
/*
avr(r)=0.5300302133243813
r=[0.8346201971495713,0.8031556138798182,0.6696676534318063,0.05386516922513505,0.5491195410016175,0.8224433118686484,...
d=[0.30458998382519,0.2731254005554369,0.1396374401074251,-0.4761650440992462,0.01908932767723626,0.2924130985442671, ...
std(r)=0.2838269732183663
r.Std()=0.2838269732183663
*///+------------------------------------------------------------------+//| Fills the vector with random values |//+------------------------------------------------------------------+void ArrayRandom(vector& v)
{
for(ulong i=0; i<v.Size(); i++)
v[i]=double(MathRand())/32767.;
}
int cl_ctx;
//--- Initializing the OpenCL contextif((cl_ctx=CLContextCreate(CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY))==INVALID_HANDLE)
{
Print("OpenCL not found");
return;
}
MetaTrader 5平台更新于2022年8月4日星期四进行发布。此更新将包含以下功能变化：
大约7,000只证券和2,000多只ETF在全球交易所市场上市。此外，交易所还提供期货和其他衍生品。MetaTrader 5平台提供对交易所交易品种的庞大数据库的访问权限。要访问相关的基本数据，用户可以从市场报价直接一键切换到所选聚合器网站。为方便起见，该平台为每种交易品种提供了多种信息源。我们致力于继续扩展MetaTrader 5平台的功能，用于算法交易和机器学习。之前，我们添加新数据类型：矩阵和向量，从而无需使用数组进行数据处理。已有70多种方法添加到MQL5中，用于这些数据类型的操作。新方法可以在单个操作中进行线性代数和统计计算。乘法、变换和方程组可以很容易地实现，无需过多的代码行。最新更新包括数学函数。
数学函数最初设计用于对标量值执行相关操作。在此基础上，大多数函数都可以应用于矩阵和向量。这些包括MathAbs、MathArccos、MathArcsin、MathArctan、MathCeil、MathCos、MathExp、 MathFloor、MathLog、MathLog10、MathMod、MathPow、MathRound、MathSin、MathSqrt、MathTan、MathExpm1、MathLog1p、MathArccosh、MathArcsinh、MathArctanh、MathCosh、MathSinh和MathTanh。这类操作意味着对矩阵或向量进行元素式处理。示例：
对于MathMod和MathPow，第二个元素既可以是标量，也可以是相应大小的矩阵/向量。
以下示例显示了如何通过将数学函数应用于向量来计算标准偏差。
MQL5：改进浮点类型运算的数学函数。新实现的将数学函数应用于‘float'矩阵和向量的可能性可以改进应用于‘float'标量的数学函数。以前，这些函数参数被无条件地转换为‘double'类型，然后调用相应实施的数学函数，并将结果转换回‘float'类型。现在，实施这些操作，无需其他类型转换。
以下示例显示了数学正弦计算的差值：
损失函数评估模型预测实际值的程度。模型构建的目标是在每个阶段最小化函数值。该方法取决于特定的数据集。此外，损失函数可能取决于权重和偏移量。损失函数是一维函数，不是向量，因为它提供对神经网络的普通评估。
要为特定任务设置强制使用支持双精度类型的GPU，请在CLContextCreate调用中使用 CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY。
volume=-1 && volume_real=2 — volume_real=2将被使用，
volume=3 && volume_real=0 — volume=3将被使用。
精度更高的交易量MqlBookInfo.volume_real的优先级高于MqlBookInfo.volume。因此，如果两个值都已指定且有效，则将使用 volume_real。
如果有任何市场深度元素描述不正确，系统将完全丢弃转移状态。
更新将通过实时更新系统提供。