Si l'historique disponible est insuffisant, le testeur avance automatiquement la date de début réelle au point le plus proche répondant aux exigences.
Dans ce cas, les tests commencent plus tard que la date spécifiée par l'utilisateur. Le journal du testeur affichera un message correspondant, par exemple :
start time changed to 2024.03.15 00:00 to provide data at beginning
class Base { public: void Print(int x) { ::Print("Base int: ", x); } void Print(double y){ ::Print("Base double: ", y); } }; class Derived : public Base { public: void Print(string s){ ::Print("Derived string: ", s); } }; void OnStart() { Derived d; d.Print("text"); // call of Derived::Print(string) d.Print(10); // ATTENTION! Calling Derived::Print(string) since Base::Print is hidden (inaccessible) d.Base::Print(10); // explicit call to hidden parent method }Depuis un certain temps, le compilateur MQL5 émet un avertissement si une méthode de base cachée correspond mieux aux paramètres de l'appel que la méthode dérivée disponible. Exemple pour le code ci-dessus d.Print(10) :
class Base { protected: void Print(int x) { ::Print("Base int: ", x); } void Print(double y){ ::Print("Base double: ", y); } }; class Derived : public Base { public: void Print(string s){ ::Print("Derived string: ", s); } using Base::Print; // return Print overloads from Base }; void OnStart() { Derived d; d.Print("text"); // Derived::Print(string) d.Print(42); // Base::Print(int) d.Print(3.14); // Base::Print(double) }Si "using Base::Print ;" est supprimé, les appels à d.Print(42) et d.Print(3.14) seront indisponibles ; seul Derived::Print(string) subsistera.
Cloner le projet d'un autre développeur
Ouvrez le projet que vous souhaitez cloner sur forge.mql5.io et cliquez sur Fork. Saisissez un nom et une description pour le fork et enregistrez.
Dans MetaEditor, en utilisant le même compte MQL5, exécutez la commande Rafraîchir dans le Navigateur. Votre fork apparaîtra dans le dossier Projets partagés. Téléchargez-le depuis Algo Forge en utilisant Git Clone. Vous recevrez non seulement les fichiers du projet, mais aussi l'historique complet des livraisons et toutes les branches. Cela signifie que vous pouvez continuer à travailler sur le fork tout en conservant l'historique complet du projet cloné.
struct A { int y; string func(double x) { return(__FUNCSIG__); } }; struct B : public A { string func(int x) // the method hides A::func { return(__FUNCSIG__); } }; void OnStart(void) { B b; b.func(M_PI); // according to new rules, it is a call to B::func b.A::func(M_PI); // call the hidden method A::func }Ce changement simplifie la lisibilité du code et élimine l’ambiguïté qui n’était auparavant accompagnée que d’un avertissement du compilateur.
input int somename=42; int somename(int x) { return(42); }
int somename(ENUM_TIMEFRAMES TF=PERIOD_CURRENT); int somename(ENUM_TIMEFRAMES TF=0) // error, type mismatch for the default parameter value, despite having the same value { return(42); }
enum A { Value }; enum B { Value // error, name 'Value' is already used in enumeration A }; void OnStart(void) { enum C { Value // OK, 'Value' is not used within the OnStart scope }; }Les noms correspondant peuvent toutefois être utilisés dans différentes portées.
template<typename T> void Initializer(matrix<T>& mat,int method=0); matrix<double> A(10,10,Initializer,42); // error, Initializer must be explicitly typed matrix<double> A(10,10,Initializer<double>); // error, missing 'method' parameter (default values no longer supported) matrix<double> A(10,10,Initializer<double>,42); // OK
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matrix A(2, 3); matrix B(3, 2); matrix C = A @ B; // Result: Matrix C of size [2,2]Multiplication matricielle (matrice × vecteur)
matrix M(2, 3); vector V(3); vector R = M @ V; // Result: Vector R of 2 elementsMultiplication matricielle (vecteur x matrice)
matrix M(2, 3); vector V(1, 2); vector R = V @ M; // Result: Vector R of 3 elementsMultiplication scalaire (vecteur × vecteur)
vector V1(1, 3), V2(1, 3); double r = V1 @ V2; // Result: Scalar
static vector vector::Random( const ulong size, // vector length const double min=0.0, // min value const double max=1.0 // max value ); static matrix matrix::Random( const ulong rows, // number of rows const ulong cols // number of columns const float min=0.0, // min value const float max=1.0 // max value );
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matrix<complex<T>> matrix<complex<T>>::TransposeConjugate(void) const;La méthode renvoie une nouvelle matrice conjuguée-transposée dans laquelle les éléments de la matrice originale sont transposés et convertis en leurs conjugués complexes.
int matrix<T>::CompareEqual(const matrix<T>& mat) constLes valeurs de retour sont les suivantes :
pip install --upgrade MetaTrader5
Fonction |
Action |
---|---|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de division et de conquête ; considéré comme le plus rapide parmi les autres algorithmes SVD (fonction lapack GESDD). |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme QR ; considéré comme un algorithme SVD classique (fonction lapack GESVD). |
|
Décomposition en valeurs singulières, QR avec algorithme de pivotement (fonction lapack GESVDQ). |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de bissection (fonction lapack GESVDX). |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de Jacobi de haut niveau (fonction lapack GEJSV). |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de Jacobi de bas niveau (fonction lapack GESVJ). La méthode calcule les petites valeurs singulières et leurs vecteurs singuliers avec beaucoup plus de précision que les autres routines SVD dans certains cas. |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de division et de conquête pour les matrices bi-diagonales (fonction lapack BDSVDX). |
|
Décomposition en valeurs singulières, algorithme de bissection pour les matrices bi-diagonales (fonction lapack BDSVDX). |
|
Calcul des valeurs propres et des vecteurs propres d'une matrice carrée régulière à l'aide de l'algorithme classique (fonction lapack GEEV). |
|
Calcul des valeurs propres et des vecteurs propres d'une matrice symétrique ou hermitienne (conjuguée complexe) en utilisant l'algorithme de division et de conquête (fonctions lapack SYEVD, HEEVD). |
|
Calcul des contributions relatives des composantes spectrales sur la base de leurs valeurs propres |
|
Calcul des données reconstruites et prédites en utilisant les composantes spectrales de la série temporelle d'entrée. |
|
Calcul des composantes reconstruites de la série temporelle d'entrée et leurs contributions. |
|
Une fonction de méthode pour calculer la série temporelle reconstruite à l'aide des component_count premiers composants. |
.
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vector<double/complex> operator[](const int i) const; vector<double/complex> operator[](const ulong i) const;Elles ont été remplacées par une méthode unique avec une valeur de retour constante :
const vector<double/complex> operator[](const ulong i) const;Cette modification aidera à capturer une utilisation incorrecte du résultat en place car dans la nouvelle version d'Alglib, le code mat[row][col]=x fonctionne différemment de l'ancienne version. Auparavant, cela signifiait écrire dans une matrice. Désormais, la valeur est écrite dans un vecteur d'objet temporaire<double/complex>, qui est immédiatement détruit après l'enregistrement.
bool ArrayToFP16(ushort & dst_array[], const float & src_array[], ENUM_FLOAT16_FORMAT fmt); bool ArrayToFP16(ushort & dst_array[], const double & src_array[], ENUM_FLOAT16_FORMAT fmt); bool ArrayToFP8(uchar & dst_array[], const float & src_array[], ENUM_FLOAT8_FORMAT fmt); bool ArrayToFP8(uchar & dst_array[], const double & src_array[], ENUM_FLOAT8_FORMAT fmt); bool ArrayFromFP16(float & dst_array[], const ushort & src_array[] ,ENUM_FLOAT16_FORMAT fmt) ; bool ArrayFromFP16(double & dst_array[],const ushort & src_array[],ENUM_FLOAT16_FORMAT fmt) ; bool ArrayFromFP8(float & dst_array[],const uchar & src_array[],ENUM_FLOAT8_FORMAT fmt) ; bool ArrayFromFP8(double & dst_array[], const uchar & src_array[], ENUM_FLOAT8_FORMAT fmt);Étant donné que les formats de nombres réels pour 16 et 8 bits peuvent être différents, le paramètre "fmt" des fonctions de conversion doit indiquer quel format de nombres doit être traité. Pour les versions 16 bits, la nouvelle énumération NUM_FLOAT16_FORMAT est utilisée, avec les valeurs suivantes :
Correction des erreurs rapportées dans les journaux de crash.
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//+------------------------------------------------------------------+ //| Fonction de démarrage du programme de script | //+------------------------------------------------------------------+ 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)]] */ }
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) # Conversion en format ONNX 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())Ouvre le fichier onnx créé dans MetaEditor :
struct MyMap { long key[]; float value[]; };Nous avons utilisé ici des tableaux dynamiques avec les types correspondants. Dans ce cas, nous pouvons utiliser des tableaux fixes car la carte de ce modèle contient toujours 3 paires clé+valeur.
//--- déclaration du tableau pour récupérer les données de la couche de sortie output_probability MyMap output_probability[] ; ... //--- modèle en cours d'exécution OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,float_input,output_label,output_probability);
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