MetaTrader 5 build 3980：改善と修正

1. 新しい取引レポートの改善。スワップ総額と銘柄別利益チャートの表示を修正しました。
2. 入出金ページの最適化。決済システムとの新しいプラットフォーム統合の詳細については、ビルド3950のリリースノートをご覧ください。
3. ストラテジーテスターを含むプラットフォーム全体の金融操作の再計算を最適化。利益、証拠金、その他多くのパラメータがより速く計算されるようになりました。
   
4. ユーザーインターフェイスの翻訳を更新しました。

1. complex、vector<complex>、matrix<complex>型にConjugateメソッドを追加しました。これらは複素数の共役演算を実装しています。。
   

   //+------------------------------------------------------------------+
   //| スクリプトプログラム開始関数                                     |
   //+------------------------------------------------------------------+
   void OnStart()
     {
      complex a=1+1i;
      complex b=a.Conjugate();
      Print(a, "  ", b);
      /*
      (1,1)  (1,-1)
      */
   
      vectorc va= {0.1+0.1i, 0.2+0.2i, 0.3+0.3i};
      vectorc vb=va.Conjugate();
      Print(va, "  ", vb);
      /*
      [(0.1,0.1),(0.2,0.2),(0.3,0.3)]  [(0.1,-0.1),(0.2,-0.2),(0.3,-0.3)]
      */
   
      matrixc ma(2, 3);
      ma.Row(va, 0);
      ma.Row(vb, 1);
      matrixc mb=ma.Conjugate();
      Print(ma);
      Print(mb);
      /*
      [[(0.1,0.1),(0.2,0.2),(0.3,0.3)]
       [(0.1,-0.1),(0.2,-0.2),(0.3,-0.3)]]
   
      [[(0.1,-0.1),(0.2,-0.2),(0.3,-0.3)]
       [(0.1,0.1),(0.2,0.2),(0.3,0.3)]]
      */
      
      ma=mb.Transpose().Conjugate();
      Print(ma);
      /*
      [[(0.1,0.1),(0.1,-0.1)]
       [(0.2,0.2),(0.2,-0.2)]
       [(0.3,0.3),(0.3,-0.3)]]
      */
     }

2. ONNXモデル出力で「Sequence of maps」型を取り扱うようになりました。
   
   出力レイヤーにMapシーケンスを提供するONNXモデル（ONNX_TYPE_MAPのONNX_TYPE_SEQUENCE）の場合、構造体の動的配列または固定配列を出力パラメータとして渡さなければなりません。この構造体の最初の2つのフィールドは、ONNX_TYPE_MAPのキーと値の型に一致し、固定配列または動的配列でなければなりません。
   
   以下のPythonスクリプトで作成されたiris.onnxモデルをみてみましょう。
   

   from sys import argv
   data_path=argv[0]
   last_index=data_path.rfind("\\")+1
   data_path=data_path[0:last_index]
   
   from sklearn.datasets import load_iris
   iris_dataset = load_iris()
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_dataset['data'], iris_dataset['target'], random_state=0)
   from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
   knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
   knn.fit(X_train, y_train)
   
   # ONNXフォーマットに変換
   from skl2onnx import convert_sklearn
   from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType
   initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 4]))]
   onx = convert_sklearn(knn, initial_types=initial_type)
   path = data_path+"iris.onnx"
   with open(path, "wb") as f:
       f.write(onx.SerializeToString())

   作成したonnxファイルをMetaEditorで開きます。

   

   
   Mapシーケンスはoutput_probabilityとして渡されます。これは、INT64型（MQL5ではlongに相当）のキーとfloat型の値を持ちます。この出力からデータを受け取るには、以下の構造体を宣言します。
   

   struct MyMap
     {
      long              key[];
      float             value[];
     };

   ここでは、適切な型の動的配列を使用しました。この場合、このモデルのMapは常に3つのキーと値のペアを含むので、固定配列を使用することができます。
   
   Mapシーケンスが返されるので、output_probability出力からデータを受け取るためのパラメータとして、そのような構造体の配列を渡す必要があります。この配列は、特定のモデルの特性に応じて、動的または静的にすることができます。例：
   

   //--- 出力層output_probabilityからデータを受け取る配列を宣言する 
   MyMap output_probability[];
   
   ...
   
   //--- 実行中のモデル
   OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,float_input,output_label,output_probability);

1. ONNXモデルビューアの出力タイプの表示を修正しました。
   
   

MetaTrader 5 Webターミナル ビルド3980

1. Webターミナルのメインメニューに「Contact Broker」セクションを追加しました。
2. SSL認証のエラー処理を追加。この認証タイプはWebターミナルではサポートされていません。代わりにワンタイムパスワードを使うことができます。
3. メインメニューのデスクトッププラットフォームダウンロードリンクを修正しました。
4. 口座管理ダイアログを修正。ブローカーがデモまたはリアル口座開設オプションを提供していない場合、関連するメニュー項目は非表示になります。