Se houver menos dados, o testador ajusta a data real de início para a mais próxima disponível, onde as condições são atendidas.
Devido a esses requisitos, às vezes ocorre a seguinte situação: o teste não começa na data especificada, mas em uma posterior. No log do testador isso é acompanhado por uma mensagem:
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"); // вызов Derived::Print(string) d.Print(10); // ВНИМАНИЕ! вызов Derived::Print(string), т.к. Base::Print скрыт (недоступен) d.Base::Print(10); // явный вызов скрытого метода предка }Por algum tempo, o compilador MQL5 emitirá um aviso se o método oculto da classe base for mais adequado aos parâmetros da chamada do que o método disponível na derivada. Exemplo para o código acima 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; // возвращаем перегрузки Print из Base }; void OnStart() { Derived d; d.Print("text"); // Derived::Print(string) d.Print(42); // Base::Print(int) d.Print(3.14); // Base::Print(double) }Se removermos using Base::Print;, então as chamadas d.Print(42) e d.Print(3.14) não estarão mais disponíveis, o que significa que restará apenas o método Derived::Print(string).
Clonagem de um projeto existente
No forge.mql5.io, acesse o projeto que deseja clonar e execute o comando Fork. Preencha o nome do fork a ser criado e a descrição, e salve as alterações:
Em seguida, vá para o MetaEditor com a mesma conta MQL e execute o comando atualizar (Refresh) no Navegador. Na pasta Shared projects aparecerá o seu projeto clonado. Agora, carregue-o a partir do portal Algo Forge com o comando Git Clone. Assim, você baixará não apenas todos os arquivos do projeto, mas também todo o histórico de commits e todos os branches desse projeto. Ou seja, poderá continuar trabalhando no fork tendo à disposição todo o histórico do projeto clonado.
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 }Isso facilita a leitura do código e elimina a ambiguidade que antes gerava apenas um aviso do compilador.
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 }; }Em escopos diferentes, nomes iguais ainda podem ser usados.
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; // Resultado: matriz C de tamanho [2,2]Multiplicação matricial (matriz × vetor)
matrix M(2, 3); vector V(3); vector R = M @ V; // Resultado: vetor R com 2 elementosMultiplicação matricial (vetor × matriz)
matrix M(2, 3); vector V(1, 2); vector R = V @ M; // Resultado: vetor R com 3 elementosProduto escalar (vetor × vetor)
vector V1(1, 3), V2(1, 3); double r = V1 @ V2; // Resultado: escalar
static vector vector::Random( const ulong size, // tamanho do vetor const double min=0.0, // valor mínimo const double max=1.0 // valor máximo ); static matrix matrix::Random( const ulong rows, // quantidade de linhasм const ulong cols // quantidade de colunas const float min=0.0, // valor mínimo const float max=1.0 // valor máximo );
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matrix<complex<T>> matrix<complex<T>>::TransposeConjugate(void) const;O método retorna uma nova matriz conjugada-transposta, na qual os elementos da matriz original são transpostos e convertidos em seus valores complexos conjugados.
int matrix<T>::CompareEqual(const matrix<T>& mat) constValores retornados:
pip install --upgrade MetaTrader5
Função | Ação |
---|---|
Singular Value Decomposition, algoritmo divide and conquer. Considerado o mais rápido entre os outros algoritmos SVD (função lapack GESDD). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo QR. Considerado o algoritmo clássico de SVD (função lapack GESVD). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo QR com pivotamento (função lapack GESVDQ). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo bissecção (função lapack GESVDX). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo Jacobi de alto nível (função lapack GEJSV). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo Jacobi de baixo nível (função lapack GESVJ). Em alguns casos, calcula valores singulares pequenos e seus vetores singulares com muito mais precisão do que outros subprogramas SVD. |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo divide and conquer para matriz bidiagonal (função lapack BDSDC). |
|
Singular Value Decomposition, algoritmo bissecção para matrizes bidiagonais (função lapack BDSVDX). |
|
Cálculo de valores próprios e vetores próprios de uma matriz quadrada comum usando o algoritmo clássico (função lapack GEEV). |
|
Cálculo de valores próprios e vetores próprios de uma matriz simétrica ou hermitiana (complexo-conjugada) usando o algoritmo divide and conquer (funções lapack SYEVD, HEEVD). |
|
Método-função para calcular as contribuições relativas dos componentes espectrais com base nos valores próprios. |
|
Função-método para cálculo de dados reconstruídos e previstos usando componentes espectrais da série temporal de entrada. |
|
Função-método para cálculo das componentes reconstruídas da série temporal de entrada e suas contribuições. |
|
Função-método para cálculo da série temporal reconstruída usando as primeiras component_count componentes. |
Terminal
MQL5
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A atualização estará disponível através do sistema Live Update.
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Atualize seus aplicativos móveis para o build 4360 através do Google Play, Huawei AppGallery ou baixe o arquivo APK.
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vector<double/complex> operator[](const int i) const; vector<double/complex> operator[](const ulong i) const;Agora, em vez deles, é usado um método com um valor de retorno constante:
const vector<double/complex> operator[](const ulong i) const;A correção permitirá capturar o uso incorreto do resultado no na nova versão do Alglib, o código mat[row][col]=x funciona de forma diferente do antigo. Antes, era uma escrita na matriz, e agora - escrita em um objeto vector<double/complex> temporário, que é destruído imediatamente após a escrita.
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);Como os formatos de números reais para 16 e 8 bits podem variar, no parâmetro fmt nas funções de conversão é necessário especificar qual formato de número precisa ser processado. Para versões de 16 bits, é utilizada a nova enumeração NUM_FLOAT16_FORMAT, que atualmente possui os seguintes valores:
Correções de acordo com os logs de erro.
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Terminal da Web MetaTrader 5
Terminal
MetaTrader 5 Web Terminal
Terminal
MQL5
//+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ 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) # Convert into ONNX format 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())Abra o arquivo onnx criado no MetaEditor:
struct MyMap { long key[]; float value[]; };Aqui usamos arrays dinâmicos com tipos apropriados. Nesse caso, é possível usar arrays fixos, já que para esse modelo o Map sempre contém 3 pares de chave+valor.
//--- declaramos um array para receber dados da camada de saída output_probability MyMap output_probability[]; ... //--- execução do modelo OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,float_input,output_label,output_probability);
MetaEditor
MetaTrader 5 Web Terminal build 3980