L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2936

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Vladimir Perervenko #:

Beh, dice: versione ONNX = 1.2.1; versione opset = 7. Non è chiaro cosa sia, ma ovviamente le vostre impostazioni non soddisfano questi requisiti.

Il mio sistema: Windows 10 build 19045. Secondo latabella dovrebbe funzionare (1.2.2 > 1.2.1 e 19045 > 19041).

In base alla seconda riga della tabella: Windows 10, versione 2004 (build 19041) ONNX version = 1.2.2, 1.3, and 1.4 opset version = 7, 8, and 9.

PS. Forse il problema è che ho la versione Home di Windows.
 
Renat Fatkhullin progetto pubblico ONNX.Price.Prediction nella sezione dei progetti comuni di MetaEditor.

Non ho trovato nulla di simile. Nell'elenco dei progetti pubblici con la lettera O, c'è solo un progetto: il progetto OpenCL.Seascape.

 
Aleksey Nikolayev #:

Non sono riuscito a trovarne uno. Nell'elenco dei progetti pubblici con la lettera O, ne ho solo uno: il vostro progetto OpenCL.Seascape

Ora disponibile:



All'interno di un semplice modello di formazione in Python con generazione di model.onnx, inversione in Python e inversione in MQL5.

Nella beta MT5 di ieri abbiamo commesso un piccolo errore nella funzione OnnxRun, domani lo correggeremo e lo pubblicheremo.

 
Renat Fatkhullin #:

Ora disponibile:



All'interno di un semplice modello di formazione in Python con generazione di model.onnx, inversione in Python e inversione in MQL5.

Nella beta MT5 di ieri abbiamo commesso un piccolo errore nella funzione OnnxRun, domani lo correggeremo e lo caricheremo.

Come hai detto tu, dà l'errore: failed, OnnxSetInputShape error 4024.

Non capisco dove sia dichiarato e definito l'array di modelli. Nel file python?

long handle=OnnxCreateFromBuffer(model);
 
Aleksey Nikolayev #:

Come hai detto, dà l'errore: failed, OnnxSetInputShape error 4024

Non capisco dove sia dichiarato e definito l'array di modelli. In un file python?

Guardare nei log - quale versione di ONNX API è definita:

2023.02.27 15:16:56.060 Scripts script ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1) loaded successfully
2023.02.27 15:16:56.107 ONNX    initialized [API version 1.14.0]

Mettere l'ultima versione delle librerie ONNX Runtime 1.14 dall'archivio (sono firmate da Microsoft) nella root del terminale accanto ai file exe e riprovare.

Ora si verifica un errore nel controllo dei parametri:

ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1)       failed, OnnxRun error 5807


Array model as short filename è apparso automaticamente quando si aggiungono risorse al progetto:


'ONNX.Price.Prediction.mqproj'
'model.onnx' as 'const uchar model[89590]'
'ONNX.Price.Prediction.mq5'
code generated
0 errors, 0 warnings, 151 msec elapsed
 
Renat Fatkhullin #:

Guardare nei log: quale versione dell'API ONNX è stata definita:

Inserite l'ultima versione delle librerie ONNX Runtime 1.14 dall'archivio (sono firmate da Microsoft) nella root del terminale accanto ai file exe e riprovate.

Ora c'è un errore nel controllo dei parametri:

Prima di copiare le librerie dall'archivio era presente nel registro:

2023.02.27 17:11:13.394 Scripts script ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1) loaded successfully
2023.02.27 17:11:13.500 ONNX    entry point 'OrtGetApiBase' not found

Dopo aver copiato le librerie nel registro:

2023.02.27 17:18:26.805 Scripts script ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1) loaded successfully
2023.02.27 17:18:27.124 ONNX    initialized [API version 1.14.0]

e nella scheda Esperti:

2023.02.27 17:18:27.151 ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1)       failed, OnnxRun error 5807
 
mytarmailS #:

Il modus operandi dice di chiudere gli short sull'ebreo e cercare un acquisto...

C'è una buona possibilità di rialzo per 2-3 giorni.

Beh, proprio come avevo ordinato...

 
Renat Fatkhullin #:

Sarà disponibile nel mart, anche nel tester, compreso Cloud Network.

ONNX Runtume sarà riscritto e riprogettato per non dipendere da librerie di sistema obsolete.

I file ONNX sono facilmente inclusi nei progetti, criptati e compressi all'interno di file EX5. Si ottengono robot puliti da un singolo file.



Schema di funzionamento:

  1. Addestrare il modello a lato, ad esempio in Python.
  2. Convertirlo in onnx
  3. Incorporarlo nel robot e utilizzarlo (non è disponibile il trayning, ma solo l'inferenza).

Non capisco.
Come si effettua il polling dei modelli? Al momento sto eseguendo il polling in Python TensorFlow, ma come?
 
Renat Fatkhullin #:

Ora disponibile:



All'interno di un semplice modello di formazione in Python con generazione di model.onnx, inversione in Python e inversione in MQL5.

Nella beta MT5 di ieri abbiamo commesso un piccolo errore nella funzione OnnxRun, domani lo correggeremo e lo caricheremo.

Dove si trovano questi progetti? Come accedervi?
 
Evgeny Dyuka #:
Sono confuso.
Come si esegue il polling dei modelli? Ora sto eseguendo il polling in Python TensorFlow, ma qui come?
Evgeny Dyuka #:
Dove sono questi progetti? Come si accede ad essi?

Andate nell'editor e guardate nel riquadro in basso "Progetti pubblici", in cui vedrete "ONNX.Price.Prediction".

Dal menu contestuale del progetto, fare clic su Join.


Il progetto contiene uno script Python di addestramento e un modello pronto in model.onnx.

Per eseguire l'addestramento, installare Python (ad esempio 3.10), distribuire i pacchetti e fare clic su Compile direttamente in MetaEditor sul file PricePredictionTraining.py: l'addestramento verrà avviato.

python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install --upgrade tensorflow
pip install --upgrade pandas
pip install --upgrade scikit-learn
pip install --upgrade matplotlib
pip install --upgrade tqdm
pip install --upgrade metatrader5
pip install --upgrade onnx==1.12
pip install --upgrade tf2onnx



È possibile eseguire la previsione eseguendo il file PricePrediction.py al momento della compilazione:



Per informazioni, MetaEditor può:

  • compilare progetti C++ con Visual Studio installato
  • eseguire programmi Python

I compilatori sono configurati in Strumenti -> Opzioni -> Compilatori:


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