const long ExtInputShape [] = {1,10,4}; // forme d'entrée du modèle
const long ExtOutputShape[] = {1,1}; // forme de sortie du modèle
#resource "Python/model.onnx" as uchar ExtModel[];// modèle en tant que ressource
long handle; // handle du modèle
ulong predictions=0; // compteur de prédictions
ulong confirmed=0; // compteur de prédictions réussies
//+------------------------------------------------------------------+
//| Fonction d'initialisation de l'expert |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
//--- vérifications de base
if(_Symbol!="EURUSD")
{
Print("Le symbole doit être EURUSD, test abandonné");
return(-1);
}
if(_Period!=PERIOD_H1)
{
Print("La période doit être H1, test annulé");
return(-1);
}
//--- crée le modèle
handle=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEBUG_LOGS);
//--- spécifie la forme des données d'entrée
if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
{
Print("Echec de OnnxSetInputShape, erreur ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//--- spécifie la forme des données de sortie
if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
{
Print("Echec de OnnxSetOutputShape, erreur ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//---
return(INIT_SUCCEEDED);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Fonction de dé-initialisation de l'expert |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
{
//--- termine l'opération du modèle
OnnxRelease(handle);
//--- calcule et génère des statistiques de prédiction
PrintFormat("Prédictions réussies = %.2f %%",confirmed*100./double(predictions));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Fonction des ticks de l'expert |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
static datetime open_time=0;
static double predict;
//--- vérifie l'heure d'ouverture actuelle de la barre
datetime time=iTime(_Symbol,_Period,0);
if(time==0)
{
PrintFormat("Échec de l'obtention de Time(0), erreur %d", GetLastError());
return;
}
//--- si l'heure d'ouverture n'a pas changé, quitter jusqu'au prochain appel OnTick
if(time==open_time)
return;
//--- obtient les prix de clôture des deux dernières barres terminées
double close[];
int recieved=CopyClose(_Symbol,_Period,1,2,close);
if(recieved!=2)
{
PrintFormat("Echec de CopyClose(2 barres), erreur %d",GetLastError());
return;
}
double delta_predict=predict-close[0]; // changement de prix prévu
double delta_actual=close[1]-close[0]; // changement de prix réel
if((delta_predict>0 && delta_actual>0) || (delta_predict<0 && delta_actual<0))
confirmed++;
//--- calcule le prix de Clôture sur la nouvelle barre pour valider le prix de la barre suivante
matrix rates;
//--- récupère 10 barres
if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,1,10))
return;
//--- saisie d'un ensemble de vecteurs OHLC
matrix x_norm=rates.Transpose();
vector m=x_norm.Mean(0);
vector s=x_norm.Std(0);
matrix mm(10,4);
matrix ms(10,4);
//--- remplissage des matrices de normalisation
for(int i=0; i<10; i++)
{
mm.Row(m,i);
ms.Row(s,i);
}
//--- normalisation des données d'entrée
x_norm-=mm;
x_norm/=ms;
//--- convertit les données d'entrée normalisées en type flottant
matrixf x_normf;
x_normf.Assign(x_norm);
//--- récupère les données de sortie du modèle ici, c'est-à-dire la prévision de prix
vectorf y_norm(1);
//--- exécute le modèle
if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
{
Print("Echec de OnnxRun, erreur ",GetLastError());
}
//--- effectue une transformation inverse pour obtenir le prix prédit et le valider sur une nouvelle barre
predict=y_norm[0]*s[3]+m[3];
predictions++; // augmente le compteur de prédictions
Print(predictions,". prédiction fermée = ",predict);
//--- enregistre l'heure d'ouverture de la barre pour la vérifier au prochain tick
open_time=time;
}
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