Domande dai principianti MQL5 MT5 MetaTrader 5 - pagina 109

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Come ritirare i soldi che avete guadagnato se non li avete depositati.
 
vik1991:
Come fai a ritirare i soldi che hai guadagnato se non li hai depositati?
Mi chiedo come hai fatto a fare soldi nel mercato senza un deposito iniziale
 

È possibile parallelizzare i comandi in MQL5? Per esempio, per inviare l'esecuzione di un comando a un altro core. In altre parole, il programma continuerà ad essere eseguito, e una certa funzione verrà eseguita nel suo contesto senza interferire (prendendo tempo) con il programma principale. Grazie.

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

Posso parallelizzare i comandi in MQL5? Per esempio, per inviare l'esecuzione di un comando a un altro kernel. In altre parole, il programma continuerà ad essere eseguito, e una certa funzione verrà eseguita nel suo contesto senza interferire (prendendo tempo) con il programma principale. Grazie.

No. Ahimè, il multithreading non è supportato dal compilatore MQL5.

Un tale compito può essere implementato solo utilizzando una DLL.

 

Ho cercato di implementare un semplice perceptron.

Le reti più semplici vanno in un torpore. Il problema è nell'algoritmo di apprendimento, ma non riesco a trovarlo.

Puoi darmi un suggerimento, per favore?

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                   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: Sto usando le risorse del mio processore per fare i calcoli.
Mi chiedo come sia possibile che tu abbia fatto soldi nel mercato senza un deposito iniziale
 
Perché è che quando ho i servizi in esecuzione il processore non è caricato a tutti 0% carico passa andare ma lentamente in due giorni di lavoro hanno guadagnato solo 0,01
 

Per favore ditemi per favore, ho registrato e attivato un segnale su MT4 per qualche motivo non funziona! ma su MT4 nella sezione magazine lascia la seguente scritta "('3054391': Signal - connect to 78.140.156.176:443 through proxy failed)" cosa può essere?

 
felidae:
https://www.mql5.com/ru/users/felidae/accounting/chooseout
Il link non è aggiornato.
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