MQL5 Алготрейдинг

ONNX обеспечивает мощнейший инструмент для интеграции моделей машинного обучения в MetaTrader 5. Однако применение этой технологии требует решения ряда проблем, таких как масштабирование и нормализация данных, преобразование временных рядов и развертывание моделей. В статье рассмотрены методы предварительной обработки данных, сохранения масштабировщиков и подготовки данных для прогнозирования временных рядов. Для интеграции моделей LSTM предложен алгоритм, обеспечивающий одинаковую точность в Python и MQL5. Выполнение всех сезонных обработок и уменьшение размерности данных с помощью PCA также продемонстрировано, чтобы обеспечить надежность и точность торговых сигналов в реальном времени.



Читать далее...