機械学習モデルの操作

MQL5言語は、次の操作をサポートしています。 ONNX (Open Neural Network Exchange) モデル。ONNXは、機械学習モデルのためのオープンソースフォーマットです。この形式は、次のような多くのプラットフォームでサポートされています。 Chainer、Caffee2 、 PyTorch.。専用ツールを使ってONNXモデルを作成し、MQL5アプリケーションに統合して、取引の意思決定に利用することができます。サポートされているすべての機能の説明は、 MQL5 ドキュメント.で使用できます。

MetaEditorでモデルを表示する #

ONNXモデルファイル (*.onnx) の内容をエディターで直接表示できます。例として、次のプロジェクトONNX.Price.Predictionを ツールボックス \ パブリック プロジェクト で見つけて、コンテキスト メニューで [参加] を選択します。プロジェクトはコンピューターにダウンロードされ、ナビゲータに表示されます。

Netronでモデルを表示する #

Netron は、コンテンツの便利な視覚化を可能にする、MLモデルに特化したビューアです。ONNX、TensorFlow Lite、Caffe、Keras、ncnnなどの一般的なモデルをサポートしています。

モデルを表示するには、ナビゲータでそのファイルを選択し、[Netronで開く]をクリックします。このユーティリティがインストールされていない場合、 GitHubページ が開きます。オペレーティングシステムに応じて、そこから関連するインストーラーをダウンロードできます。例えば、Windowsの場合は、Netron-Setup-X.X.X.exeを使用します。プログラムがインストールされている場合は、モデルがすぐに開き、ナビゲーターから表示できます.。

以下が対応形式です。

• armnn、caffemodel、circle、ckpt、cmf、dlc、dnn、h5、har、hd5、hdf5、hn、keras、kmodel、
• lite、mar、meta、mge、mlmodel、mlnet、mlpackage、mnn、model、nb、ngf、nn、nnp、
• om、onnx、ort、paddle、param、pb、pbtxt、pdiparams、pdmodel、pdopt、pdparams、prototxt、pt、pth、ptl、
• rknn、t7、tfl、tflite、tmfile、tm、tnnproto、torchscript、uff、xmodel