MetaTrader 5 build 3620: улучшения веб-терминала, поддержка ONNX и ускоренное умножение матриц в MQL5
В этом обновлении был улучшен веб-терминал. Мы добавили в него разные цветовые схемы для интерфейса, а также улучшили окно спецификации инструмента.
Помимо этого, в MQL5 появилась поддержка нового алгоритма умножения матриц General Matrix Multiplication (GeMM). Он позволяет значительно ускорить вычисления на большинстве процессоров. На данный момент новый алгоритм поддерживается в методе matrix::GeMM.
Также в MQL5 появилась поддержка работы с моделями ONNX. Это позволит значительно облегчить использование нейронных сетей в торговых советниках.
MetaTrader 5 Client Terminal build 3620
- Terminal: Исправлена ошибка при подсчете итоговой прибыли в торговом отчете.
- Terminal: Обновлены фундаментальные данные по торговым инструментам, доступные через Обзор рынка.
- Terminal: Исправлен запуск торговой платформы под Wine 7.0.1 при работе в Linux-системах.
- Terminal: Исправлено добавление символов в Обзор рынка через строку поиска. Символ, найденный по описанию, было невозможно добавить в список кликом мыши на его строке.
- MQL5: Добавлена поддержка работы с моделями ONNX (Open Neural Network Exchange).
ONNX — открытая библиотека для построения нейронных сетей глубокого обучения. Этот формат поддерживается множеством платформ, включая Chainer, Caffee2 и PyTorch. Создав ONNX модель при помощи специализированных инструментов, вы можете интегрировать ее в свою MQL5-программу и использовать для принятия торговых решений.
Описание всех поддерживаемых функций доступно в документации. Пример работы с тестовой моделью доступен в публичных проектах в MetaEditor. Найдите проект ONNX.Price.Prediction в разделе «Инструменты \ Публичные проекты», а затем нажмите «Присоединиться» в контекстном меню. Проект загрузится на компьютер и появится в Навигаторе:
python.exe -m pip install --upgrade pip
Скомпилируйте проект и запустите его на EURUSD H1, чтобы посмотреть результат.
Помимо готовой модели и MQL5-кода для ее запуска, в проекте также доступен Python скрипт PricePredictionTraining.py. Он показывает, как самостоятельно создать модель ONNX. Для работы скрипта установите на свой компьютер Python, а также необходимые модули из командной строки:
python -m pip install --upgrade tensorflow
python -m pip install --upgrade pandas
python -m pip install --upgrade scikit-learn
python -m pip install --upgrade matplotlib
python -m pip install --upgrade tqdm
python -m pip install --upgrade metatrader5
python -m pip install --upgrade onnx==1.12
python -m pip install --upgrade tf2onnxПодробные инструкции по работе с ONNX доступны в документации.
- MQL5: Добавлена поддержка нового алгоритма умножения матриц General Matrix Multiplication (GeMM). Он позволяет значительно ускорить вычисления на большинстве процессоров за счет распараллеливания задач и более правильного использования кэшей L1/L2/L3. Скорость вычисления при этом сравнима с такими известными пакетами, как Math Kernel Library (MKL) и OpenBLAS. В ближайшее время мы опубликуем подробные сравнительные тесты.
Новый алгоритм на данный момент поддерживается в методе matrix::GeMM. Если ваш процессор поддерживает инструкции AVX и FMA (большинство процессоров, выпущенных после 2013 года), алгоритм будет задействован автоматически.
- MQL5: Добавлена поддержка передачи матриц и векторов в DLL. Теперь вы можете импортировать функции, использующие этот тип данных, из внешних библиотек.
Матрицы и векторы передаются в DLL в виде указателя на буфер. Например, для передачи матрицы типа float, соответствующий параметр экспортируемой из DLL-функции должен принимать указатель на буфер с типом float. Пример:
MQL5
#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)
Для правильной обработки матриц и векторов, кроме их буферов, следует передавать их размеры. MQL5: Добавлена новая функция CopySeries для копирования синхронизированных таймсерий из MqlRates в отдельные массивы.
Функция CopySeries позволяет за один раз получать только нужные таймсерии в разные указанные массивы, при этом они все синхронизированы между собой. Это означает, что все значения в полученных массивах по конкретному индексу N будут принадлежать одному и тому же бару на указанной паре символ/таймфрейм. В этом случае не требуется заботиться о том, чтобы все полученные таймсерии были синхронизированы по времени открытия бара.
В отличие от CopyRates, которая возвращает полный набор таймсерий в виде массива MQLRates, функция CopySeries позволяет программисту получать только нужные таймсерии на основе комбинации флагов, указывающих тип запрашиваемых таймсерий. При этом порядок массивов, передаваемых в функцию, должен соответствовать порядку полей в структуре MqlRates:
struct MqlRates { datetime time; // время начала периода double open; // цена открытия double high; // наивысшая цена за период double low; // наименьшая цена за период double close; // цена закрытия long tick_volume; // тиковый объем int spread; // спред long real_volume; // биржевой объем }Таким образом, если необходимо получить значения таймсерий time, close и real_volume для последних 100 баров текущего символа/таймфрейма, вызов должен быть следующим:
datetime time[]; double close[]; long volume[]; CopySeries(NULL,0,0,100,COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE|COPY_RATES_VOLUME_REAL,time,close,volume);
При этом важен порядок массивов «time, close, volume» — он должен соответствовать порядку полей в структуре MqlRates. А вот порядок значений в маске rates_mask значения не имеет, маска могла быть такой :
COPY_RATES_VOLUME_REAL|COPY_RATES_TIME|COPY_RATES_CLOSE
Пример
//--- input parameters input datetime InpDateFrom=D'2022.01.01 00:00:00'; input datetime InpDateTo =D'2023.01.01 00:00:00'; input uint InpCount =20; //+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart(void) { //--- массивы для получения таймсерий из ценовой структуры Rates double open[]; double close[]; float closef[]; datetime time1[], time2[]; //---запросим цены закрытия в массив типа double 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); //--- теперь запросим еще цены открытия, а цены закрытия в массив типа float 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); //--- сравним полученные данные 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]); } } /* Результат 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 | */ }- MQL5: Исправлена ошибка, в редких случаях приводившая к получению некорректного тикета ордера после отправки запроса функцией OrderSend. Ошибка могла возникать при параллельной торговле на одном счете через разные платформы.
- MQL5: Исправлена ошибка импорта EX5-библиотек. Она возникала, если имя импортируемой библиотеки совпадало с именем файла, в который она импортируется.
- MetaEditor: Добавлена рассылка Push-уведомлений участникам групповых проектов. Теперь каждый участник всегда будет в курсе любых изменений в файлах или настройках проекта. Для получения уведомлений укажите свой MetaQuotes ID в разделе «Настройки \ Безопасность» вашего профиля MQL5.community.
- MetaEditor: Обновлены иконки файлов в Навигаторе. Новые более простые метафоры облегчат восприятие информации.
- Tester: Исправлена ошибка, приводившая к обрезанию входного строкового параметра, если в нем присутствовал символ "|".
- Исправления по крешлогам.
MetaTrader 5 Web Terminal build 3620
- Добавлено несколько готовых цветовых схем для интерфейса. Они влияют на отображение баров и линий на графике, цен в Обзоре рынка и финансовых показателей счета. Наши дизайнеры подобрали комфортные сочетания цветов с учетом пожеланий трейдеров.
- Переработано окно спецификации торгового инструмента. Все данные перекомпонованы в компактные логические блоки для более удобного просмотра.
- Исправлено открытие реальных счетов через веб-терминал. В некоторых случаях после заполнения регистрационной формы сервер мог возвращать ошибку.
- Исправлена ошибка в торговом диалоге. Если пользователь открывал диалог модификации позиции, а затем закрывал позицию кнопкой «X» в окне инструментов, содержимое диалога не сбрасывалось. Теперь в этом случае диалог будет автоматически возвращаться в режим выставления нового ордера.
- Исправлено отображение поля Server в диалоге управления счетами.
- Исправлено отображение текущего таймфрейма на панели инструментов.
- Исправлено отображение объема в количестве единиц базового актива в торговом диалоге.
- Исправлена модификация уровней «Стоп Лосс» и «Тейк Профит». В некоторых случаях модификация одного значения могла приводить к сбросу второго.
- Исправлено отображение предупреждения о рисках инвестора.
Веб-терминал: https://trade.metatrader5.com/terminal
Обновление доступно через систему Live Update и на сайте: https://www.metatrader5.com/ru/download
Вы можете прокомментировать «слухи» об окончании Вами поддержки изменений Мосбиржи?
БКС уже признал это и обещал выпустить рассылку по своим клиентам с исправлением. Посмотрим, насколько он честен.
Такое ощущение, что прочитал про нововедение и вспоминаешь симбиан на нокии.
Очень слабо, поучитесь или возьмите пример с изи скальп, который теперь Тайгер трейд.
И не обязательно заводить разговор про скальпинг.
При этом игнорировать объем сделанного за все время не надо. В этом релизе мы дали возможность штатно запускать внутри MQL5 программ почти любые системы машинного обучения, сконвертированные в ONNX формат.
Натренированные сети можно запускать в терминале, тестере и в клауд сети.
Это означает, что мы подняли сложность создаваемых роботов на новую высоту. И все это доступно теперь для Маркета приложений.
Приведите конкретные проблемы, пожалуйста.