const long ExtInputShape [] = {1,10,4}; // форма входных данных модели
const long ExtOutputShape[] = {1,1}; // форма выходных данных модели
#resource "Python/model.onnx" as uchar ExtModel[];// модель в виде ресурса
long handle; // хендл модели
ulong predictions=0; // счетчик предсказаний
ulong confirmed=0; // счетчик успешных предсказаний
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
//--- базовые проверки
if(_Symbol!="EURUSD")
{
Print("Symbol must be EURUSD, testing aborted");
return(-1);
}
if(_Period!=PERIOD_H1)
{
Print("Timeframe must be H1, testing aborted");
return(-1);
}
//--- создаём модель
handle=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEBUG_LOGS);
//--- укажем форму входных данных
if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
{
Print("OnnxSetInputShape failed, error ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//--- укажем форму выходных данных
if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
{
Print("OnnxSetOutputShape failed, error ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//---
return(INIT_SUCCEEDED);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
{
//--- завершили работу модели
OnnxRelease(handle);
//--- посчитаем и выведем статистику предсказаний
PrintFormat("Successfull predictions = %.2f %%",confirmed*100./double(predictions));
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
static datetime open_time=0;
static double predict;
//--- проверим время открытия текущего бара
datetime time=iTime(_Symbol,_Period,0);
if(time==0)
{
PrintFormat("Failed to get Time(0), error %d", GetLastError());
return;
}
//--- если время открытия бара не изменилось, то выходим до следующего вызова OnTick
if(time==open_time)
return;
//--- получим цены закрытия 2-х последних завершенных баров
double close[];
int recieved=CopyClose(_Symbol,_Period,1,2,close);
if(recieved!=2)
{
PrintFormat("CopyClose(2 bars) failed, error %d",GetLastError());
return;
}
double delta_predict=predict-close[0]; // предсказанное изменение цены
double delta_actual=close[1]-close[0]; // действительное изменение цены
if((delta_predict>0 && delta_actual>0) || (delta_predict<0 && delta_actual<0))
confirmed++;
//--- вычислим на новом баре цену закрытия, чтобы проверить на следующем баре
matrix rates;
//--- получаем 10 баров
if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,1,10))
return;
//--- подаем на вход набор векторов 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);
//--- заполним матрицы нормировки
for(int i=0; i<10; i++)
{
mm.Row(m,i);
ms.Row(s,i);
}
//--- нормируем входные данные
x_norm-=mm;
x_norm/=ms;
//--- конвертируем нормированные входные данные в тип float
matrixf x_normf;
x_normf.Assign(x_norm);
//--- сюда получим выходные данные модели - предсказание цены
vectorf y_norm(1);
//--- запускаем модель
if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
{
Print("OnnxRun failed, error ",GetLastError());
}
//--- сделаем обратное преобразование для получения предсказанной цены и проверки на новом баре
predict=y_norm[0]*s[3]+m[3];
predictions++; // увеличим счетчик предсказаний
Print(predictions,". close prediction = ",predict);
//--- запомним время открытия бара для проверки на следующем тике
open_time=time;
}
|