10 三月 2023
10 三月 2023
程序端
MQL5
编译该项目并在EURUSD H1上运行以查看结果。
除了模型和运行模型的MQL5代码外,该项目还包括PricePredictionTraining.py Python脚本。该脚本显示了您如何自己创建一个ONNX模型。要运行该脚本,请在计算机上安装Python,并从提示行安装所需的模块:
#import "mmlib.dll"
bool sgemm(uint flags,matrix<float> &C,const matrix<float> &A,const matrix<float> &B,ulong M,ulong N,ulong K,float alpha,float beta);
#import
C++extern "C" __declspec(dllexport) bool sgemm(UINT flags,float *C,const float *A,const float *B,UINT64 M,UINT64 N,UINT64 K,float alpha,float beta)
除了缓冲区之外,您还应该传递矩阵和向量大小以进行正确的处理。添加新CopySeries函数,用于将同步时间周期从MqlRates复制到单独的数组中。
CopySeries函数允许在一次调用中只获取必要的时间周期到不同的指定数组中,同时所有的时间周期数据将被同步。这意味着结果数组中特定索引N的所有值将属于指定交易品种/时间周期上的同一柱形图。因此,程序员无需另外通过柱形图开盘时间来同步接收的时间序列。
与将完整的时间周期集作为MqlRates数组返回的CopyRates不同,CopySeries函数允许将特定的所需时间周期获取到单独的数组中。这可以通过指定一个标识组合来选择时间序列的类型来实现。传递到函数的数组顺序必须与MqlRates结构中字段的顺序相匹配:
struct MqlRates
{
datetime time; // 期初
double open; // 开仓价
double high; // 该时间段的最高价
double low; // 该时间段的最低价
double close; // 平仓价
long tick_volume; // 报价量
int spread; // 点差
long real_volume; // 交易量
}
因此,如果您需要获取当前交易品种/时间帧的最近100柱形图的"time","close"和"real_volume"时间周期的值,您应该使用以下调用:
datetime time[];
double close[];
long volume[];
CopySeries(NULL,0,0,100,COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE|COPY_RATES_VOLUME_REAL,time,close,volume);
数组"time,close,volume"顺序必须与MqlRates结构中字段的顺序相匹配。忽略rates_mask中值的顺序。掩码可以如下所示:
COPY_RATES_VOLUME_REAL|COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE
示例
//--- 输入参数
input datetime InpDateFrom=D'2022.01.01 00:00:00';
input datetime InpDateTo =D'2023.01.01 00:00:00';
input uint InpCount =20;
//+------------------------------------------------------------------+
//| 脚本程序起始函数 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart(void)
{
//--- 从Rates结构获取时间周期的数组
double open[];
double close[];
float closef[];
datetime time1[], time2[];
//---将平仓价请求到double数组
ResetLastError();
int res1=CopySeries(NULL, PERIOD_CURRENT, 0, InpCount,
COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE, time1, close);
PrintFormat("1. CopySeries returns %d values. Error code=%d", res1, GetLastError());
ArrayPrint(close);
//--- 现在还请求开仓价;为平仓价使用float数组
ResetLastError();
int res2=CopySeries(NULL, PERIOD_CURRENT, 0, InpCount,
COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE|COPY_RATES_OPEN, time2, open, closef);
PrintFormat("2. CopySeries returns %d values. Error code=%d", res2, GetLastError());
ArrayPrint(closef);
//--- 对比接收的数据
if((res1==res2) && (time1[0]==time2[0]))
{
Print(" | Time | Open | Close double | Close float |");
for(int i=0; i<10; i++)
{
PrintFormat("%d | %s | %.5f | %.5f | %.5f |",
i, TimeToString(time1[i]), open[i], close[i], closef[i]);
}
}
/* Result
1. CopySeries returns 0 values. Error code=0
[ 0] 1.06722 1.06733 1.06653 1.06520 1.06573 1.06649 1.06694 1.06675 1.06684 1.06604
[10] 1.06514 1.06557 1.06456 1.06481 1.06414 1.06394 1.06364 1.06386 1.06239 1.06247
2. CopySeries returns 0 values. Error code=0
[ 0] 1.06722 1.06733 1.06653 1.06520 1.06573 1.06649 1.06694 1.06675 1.06684 1.06604
[10] 1.06514 1.06557 1.06456 1.06481 1.06414 1.06394 1.06364 1.06386 1.06239 1.06247
| Time | Open | Close double | Close float |
0 | 2023.03.01 17:00 | 1.06660 | 1.06722 | 1.06722 |
1 | 2023.03.01 18:00 | 1.06722 | 1.06733 | 1.06733 |
2 | 2023.03.01 19:00 | 1.06734 | 1.06653 | 1.06653 |
3 | 2023.03.01 20:00 | 1.06654 | 1.06520 | 1.06520 |
4 | 2023.03.01 21:00 | 1.06520 | 1.06573 | 1.06573 |
5 | 2023.03.01 22:00 | 1.06572 | 1.06649 | 1.06649 |
6 | 2023.03.01 23:00 | 1.06649 | 1.06694 | 1.06694 |
7 | 2023.03.02 00:00 | 1.06683 | 1.06675 | 1.06675 |
8 | 2023.03.02 01:00 | 1.06675 | 1.06684 | 1.06684 |
9 | 2023.03.02 02:00 | 1.06687 | 1.06604 | 1.06604 |
*/
}
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