Discussion de l'article "Comment utiliser les modèles ONNX dans MQL5"
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Un nouvel article Comment utiliser les modèles ONNX dans MQL5 a été publié :
ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format ouvert, conçu pour représenter des modèles d'apprentissage automatique. Dans cet article, nous verrons comment créer un modèle CNN-LSTM pour prévoir des séries temporelles financières. Nous montrerons également comment utiliser le modèle ONNX créé dans un Expert Advisor MQL5.
Il existe 2 manières de créer un modèle : vous pouvez utiliser OnnxCreate pour créer un modèle à partir d'un fichier onnx, ou OnnxCreateFromBuffer pour le créer à partir d'un tableau de données.
Si un modèle ONNX est utilisé comme ressource dans un EA, vous devrez recompiler l'EA à chaque fois que vous modifiez le modèle.
Tous les modèles n'ont pas de tailles d'entrée et/ou de tenseur de sortie entièrement définis. Il s'agit normalement de la première dimension responsable de la taille du package. Avant d'exécuter un modèle, vous devez spécifier explicitement les tailles à l'aide des fonctions OnnxSetInputShape et OnnxSetOutputShape . Les données d'entrée du modèle doivent être préparées de la même manière que lors de l’entraînement du modèle.
Pour les données d'entrée et de sortie, nous recommandons d'utiliser les tableaux, des matrices et/ou des vecteurs du même type que ceux qui sont utilisés dans le modèle. Dans ce cas, vous n'aurez pas à convertir les données lors de l'exécution du modèle. Si les données ne peuvent pas être représentées dans le type requis, les données seront automatiquement converties.
Auteur : MetaQuotes