Preguntas de los principiantes MQL5 MT5 MetaTrader 5 - página 109

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Cómo retirar el dinero que ha ganado si no lo ha depositado.
 
vik1991:
¿Cómo se retira el dinero que se ha ganado si no se ha depositado?
Me pregunto cómo ha ganado dinero en el mercado sin un depósito inicial
 

¿Es posible paralelizar los comandos en MQL5? Por ejemplo, para enviar la ejecución de un comando a otro núcleo. En otras palabras, el programa seguirá ejecutándose, y una determinada función se ejecutará en su propio contexto sin interferir (ocupando tiempo) con el programa principal. Gracias.

Документация по MQL5: Основы языка / Функции
Документация по MQL5: Основы языка / Функции
  • www.mql5.com
Основы языка / Функции - Документация по MQL5
 
karlen:

¿Puedo paralelizar los comandos en MQL5? Por ejemplo, para enviar la ejecución de un comando a otro núcleo. En otras palabras, el programa seguirá ejecutándose, y una determinada función se ejecutará en su propio contexto sin interferir (ocupando tiempo) con el programa principal. Gracias.

No. Por desgracia, el compilador MQL5 no soporta el multithreading.

Dicha tarea sólo puede implementarse utilizando una dll.

 

Traté de implementar un perceptrón simple.

Las redes más sencillas entran en estado de estupor. El problema está en el algoritmo de aprendizaje, pero no lo encuentro.

¿Puedes darme una pista, por favor?

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                   Perceptron.mqh |
//|                        Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp. |
//|                                                           panker |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2012, MetaQuotes Software Corp."
#property link      "panker"
//+------------------------------------------------------------------+
//+               Класс однослойного перцепторна                     |
//+------------------------------------------------------------------+
class CSNeuron
  {
public:
   double            out_err[];//Ошибки для входов
   
   double            Out(double &_inp[]);// Основная функция вывода
   void              Education(double err);// Фун-ция обучения
                     CSNeuron();
   bool              Load(string name);
   bool              Save(string name);
   void              Init(int inp_count);//Фун-ция инициализации

private:
   bool              init;        //Синглтон инициализации
   int               arr_size;//Размер массива перцептрона
   double            inp[];   //Входы нейронов
   double            ans[];   //Ответы каждого нейрона
   double            weight[];//Веса нейронов
   double            last_out;//Последний результат
   double            l_err;   //Последняя ошибка
   double            k_study; //Коэффициент обучения
   double            summ_akt;//Коэффициент приведения результата
   long              count_mid;
   struct            ToSave
     {
      bool              init;
      int               arr_size;
      double                    last_out,
                                                l_err,
                                                k_study;
     };

   double            Aktiv(double x);//Функция активации
   double            RND();          //Рандомная машина
   
  };
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
CSNeuron::CSNeuron(void)
  {
   init=false;
   k_study=0.00001;
   count_mid=0;
  };
//+------------------------------------------------------------------+
//|              Фун-ция инициализации                               |
//+------------------------------------------------------------------+
void CSNeuron::Init(int inp_count)
  {
   init=true;
   max_akt=inp_count;
   min_akt=-1*inp_count;
   ArrayResize(inp,inp_count,0);
   ArrayResize(weight,inp_count,0);
   ArrayResize(out_err,inp_count,0);
   ArrayResize(ans,inp_count,0);

   ArrayInitialize(ans,0);
   ArrayInitialize(inp,0);
   ArrayInitialize(out_err,0);
   for(int i=0;i<inp_count;i++)
     {
      weight[i]=RND();
     }
   k_study=1/(double)inp_count;
}
//+------------------------------------------------------------------+
//|                      Рандомная машина                            |
//+------------------------------------------------------------------+
double CSNeuron::RND(void)
  {
   double rnd=(double)rand()/32727;
   if(rnd==1 || rnd==0)RND();
   return(rnd);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                    Основная функция вывода                       |
//+------------------------------------------------------------------+
double CSNeuron::Out(double &_inp[])
  {
   arr_size=ArraySize(_inp);
   double l_out=0;
   if(!init)Init(arr_size);

   ArrayCopy(inp,_inp,0,0,arr_size);
   for(int i=0;i<arr_size;i++)
     {
      ans[i]=inp[i]*weight[i];
      double d;
      d=ans[i];
      l_out+=ans[i];
     }
   last_out=l_out;
   l_out=Aktiv(l_out);
   return(l_out);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                    Функция активации                             |
//+------------------------------------------------------------------+
double CSNeuron::Aktiv(double x)
  {
   
   double y=0;double mid_plus_akt,mid_min_akt;
   summ_akt+=MathAbs(x);count_mid++;
   mid_plus_akt=summ_max_akt/(double)count_mid;
   mid_min_akt=-1*mid__plus_akt;
   
   if(mid_min_akt-mid_min_akt==0)mid_min_akt=0.0001;
   y=((x-mid_min_akt)*1.98)/(mid_plus_akt-mid_min_akt)-0.99;
   return(y);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                     Фун-ция обучения                             |
//+------------------------------------------------------------------+
void CSNeuron::Education(double err)
  {
   /*if(k_study<=10 && k_study>=0.00000001)
     {
      double x=k_study/0.1;
      double y=k_study*0.1;
      if(x>=10)if(MathAbs(l_err)<MathAbs(err))k_study*=0.1;
      if(y<=0.00000001)if(MathAbs(l_err)>=MathAbs(err))k_study/=0.1;
      if(MathAbs(l_err)<MathAbs(err))k_study/=0.1;
      if(MathAbs(l_err)>MathAbs(err))k_study*=0.1;
     }
   l_err=err;*/
   
   for(int i=0;i<arr_size;i++)
     {
      out_err[i]=err*weight[i];
      weight[i]=weight[i]+err*k_study*weight[i]*inp[i];
     }
  };
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CSNeuron::Save(string name)
  {
   string name_str=name+"_str";
   string name_arr1=name+"_ans";
   string name_arr2=name+"_weight";
   int handle1=FileOpen(name_str,FILE_WRITE|FILE_BIN);
   int handle2=FileOpen(name_arr1,FILE_WRITE|FILE_BIN);
   int handle3=FileOpen(name_arr2,FILE_WRITE|FILE_BIN);
   if(handle1==INVALID_HANDLE)
     {
      int x=0;while(x<1)
        {
         Print("Can not save file ",name_str);Sleep(10000);
        }
     }
   if(handle2==INVALID_HANDLE)
     {
      int x=0;while(x<1)
        {
         Print("Can not save file ",name_arr1);Sleep(10000);
        }
     }
   if(handle3==INVALID_HANDLE)
     {
      int x=0;while(x<1)
        {
         Print("Can not save file ",name_arr2);Sleep(10000);
        }
     }
   
   ToSave s_data;
   s_data.arr_size=arr_size;
   s_data.init=init;
   s_data.k_study=k_study;
   s_data.l_err=l_err;
   s_data.last_out=last_out;
   if(FileWriteStruct(handle1,s_data,-1)<=0){
      Print("Something is wrong! Dont save s_data!");return(false);
      }
   if(FileWriteArray(handle2,ans,0,WHOLE_ARRAY)<=0){
      Print("Something is wrong! Dont save ans!");return(false);
      }
   if(FileWriteArray(handle3,weight,0,WHOLE_ARRAY)<=0){
      Print("Something is wrong! Dont save weight!");return(false);
      }
   FileClose(handle1);
   FileClose(handle2);
   FileClose(handle3);
   //Print(name," files was succesfully saved");
   return(true);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
bool CSNeuron::Load(string name)
  {
   string name_str=name+"_str";
   string name_arr1=name+"_ans";
   string name_arr2=name+"_weight";
   
   int handle1=FileOpen(name_str,FILE_READ|FILE_BIN);
   int handle2=FileOpen(name_arr1,FILE_READ|FILE_BIN);
   int handle3=FileOpen(name_arr2,FILE_READ|FILE_BIN);
   
   if(handle1==INVALID_HANDLE||handle2==INVALID_HANDLE||handle3==INVALID_HANDLE)
     {
      int x=0;while(x<1)
        {
         Print("Can not load file ",name);return(false);
        }
     }

   ToSave l_data;

   if(FileReadStruct(handle1,l_data,-1)<=0)Print("Something is wrong! Dont load Data!");
   if(FileReadArray(handle2,ans,0,WHOLE_ARRAY)<=0)Print("Something is wrong! Dont load Data!");
   if(FileReadArray(handle3,weight,0,WHOLE_ARRAY)<=0)Print("Something is wrong! Dont load Data!");

   arr_size=l_data.arr_size;
   init=l_data.init;
   k_study=l_data.k_study;
   l_err=l_data.l_err;
   last_out=l_data.last_out;
   Init(arr_size);
   
   FileClose(handle1);
   FileClose(handle2);
   FileClose(handle3);
   //Print(name," files was succesfully load");
   return(true);
  }
 
felidae: Estoy utilizando los recursos de mi procesador para hacer los cálculos.
Me pregunto cómo es que ha ganado dinero en el mercado sin un depósito inicial
 
Por qué cuando tengo los servicios en marcha el procesador no se carga en absoluto 0% de carga pasa pero lentamente en dos días de trabajo han ganado sólo 0,01
 

Por favor, díganme por favor, he registrado y activado una señal en MT4 por alguna razón no funciona! Pero en MT4 en la sección de registro deja la siguiente inscripción "('3054391': Señal - conectar a 78.140.156.176:443 a través de proxy falló)" ¿qué puede ser?

 
felidae:
https://www.mql5.com/ru/users/felidae/accounting/chooseout
El enlace no está actualizado.
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