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longo preferido_workgroup_size_multiple=OpenCL.GetDeviceInfo(0x1067);
void OnStart() { string cpu,os; //--- cpu=TerminalInfoString(TERMINAL_CPU_NAME); os=TerminalInfoString(TERMINAL_OS_VERSION); PrintFormat("CPU: %s, OS: %s",cpu,os); }Resultado:
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//--- primeiro parâmetro handle é ignorado quando o último código de erro é recebido
int code = (int)CLGetInfoInteger(0,CL_LAST_ERROR);
//--- obter o código para o último erro OpenCL
int code = (int)CLGetInfoInteger(0,CL_LAST_ERROR);
string desc; // для получения текстового описания ошибки
//--- usamos o código de erro para obter uma descrição textual do erro
if(!CLGetInfoString(code,CL_ERROR_DESCRIPTION,desc))
desc = "cannot get OpenCL error description, " + (string)GetLastError();
Print(desc);
//--- para obter uma descrição do último erro OpenCL sem primeiro obter o código, passamos CL_LAST_ERROR
if(!CLGetInfoString(CL_LAST_ERROR,CL_ERROR_DESCRIPTION, desc))
desc = "cannot get OpenCL error description, " + (string)GetLastError();
Print(desc);
Por enquanto, o nome da enumeração interna é dado como a descrição do erro, cuja decifração pode ser encontrada na página https://registry.khronos.org/OpenCL/specs/3.0-unified/html/OpenCL_API.html#CL_SUCCESS.
Por exemplo, se CL_INVALID_KERNEL_ARGS for recebido, a descrição para
ele será "Returned when enqueuing a kernel when some kernel arguments
have not been set or are invalid." MetaTrader 5 WebTerminal
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classe A { }; void OnStart(void) { const A *const arr[][2][3]={}; Print(typename(arr)); }Resultado:
"class A const * const [][2][3]"
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Correções de crash-logs.
MetaTrader 5 WebTerminal build 3500
Versão móvel do terminal web
A nova versão do terminal web possui suporte total para dispositivos móveis. Agora sua interface se adapta automaticamente ao tamanho da tela, permitindo que os usuários trabalhem convenientemente na plataforma por meio de telefones e tablets com iOS e Android:
Além disso, muitas correções e melhorias foram feitas no terminal web.
Novo terminal web MetaTrader 5 suporta todos os recursos que um trader moderno precisa. O aplicativo permite:
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bool matrix::CopyTicks(string symbol,uint flags,ulong from_msc,uint count);
bool vector::CopyTicks(string symbol,uint flags,ulong from_msc,uint count);
bool matrix::CopyTicksRange(string symbol,uint flags,ulong from_msc,ulong to_msc);
bool matrix::CopyTicksRange(string symbol,uint flags,ulong from_msc,ulong to_msc);
O tipo de dados a ser copiado é especificado no parâmetro flags usando a enumeração ENUM_COPY_TICKS. Estão disponíveis os seguintes valores:COPY_TICKS_INFO = 1, // ticks causados por mudanças em Bid e/ou Ask
COPY_TICKS_TRADE = 2, // ticks causados por mudanças em Last e Volume
COPY_TICKS_ALL = 3, // ticks com alterações
COPY_TICKS_TIME_MS = 1<<8, // tempo em milissegundos
COPY_TICKS_BID = 1<<9, // preço Bid
COPY_TICKS_ASK = 1<<10, // preço Ask
COPY_TICKS_LAST = 1<<11, // preço Last
COPY_TICKS_VOLUME = 1<<12, // volume
COPY_TICKS_FLAGS = 1<<13, // sinalizadores de tick
Quando vários tipos de dados são selecionados (disponível apenas para matrizes), a ordem das linhas na matriz corresponderá à ordem dos valores na enumeração.bool matrix::Assign(const vector &vec);
O resultado será uma matriz de uma linha.bool vector::Assign(const matrix &mat);
bool vector::Swap(vector &vec);
bool vector::Swap(matrix &vec);
bool vector::Swap(double &arr[]);
bool matrix::Swap(vector &vec);
bool matrix::Swap(matrix &vec);
bool matrix::Swap(double &arr[]);
Cada array, vetor ou matriz aponta para um buffer de memória que contém os elementos de dado objeto. O método Swap realmente troca de lugar os ponteiros para esses buffers sem gravar os elementos na memória. Desse modo, a matriz continua sendo uma matriz e o vetor continua sendo um vetor. Quando você troca uma matriz e um vetor, obtém uma matriz de uma linha com elementos vetoriais e um vetor com elementos de matriz em uma representação plana (consulte o método Flat).//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
{
//---
matrix a= {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}};
Print("a before Swap: \n", a);
matrix b= {{5, 10, 15, 20}, {25, 30, 35, 40}, {45, 50, 55, 60}};
Print("b before Swap: \n", b);
//--- swap matrix pointers
a.Swap(b);
Print("a after Swap: \n", a);
Print("b after Swap: \n", b);
/*
a before Swap:
[[1,2,3]
[4,5,6]]
b before Swap:
[[5,10,15,20]
[25,30,35,40]
[45,50,55,60]]
a after Swap:
[[5,10,15,20]
[25,30,35,40]
[45,50,55,60]]
b after Swap:
[[1,2,3]
[4,5,6]]
*/
vector v=vector::Full(10, 7);
Print("v before Swap: \n", v);
Print("b before Swap: \n", b);
v.Swap(b);
Print("v after Swap: \n", v);
Print("b after Swap: \n", b);
/*
v before Swap:
[7,7,7,7,7,7,7,7,7,7]
b before Swap:
[[1,2,3]
[4,5,6]]
v after Swap:
[1,2,3,4,5,6]
b after Swap:
[[7,7,7,7,7,7,7,7,7,7]]
*/
}
O método Swap também permite trabalhar com arrays dinâmicos (um array de tamanho fixo que não pode ser passado como parâmetro). Neste caso, a matriz pode ser de qualquer dimensão, mas de um tamanho acordado. Isso significa que o tamanho total de uma matriz ou vetor deve ser um múltiplo da dimensão zero da matriz. A dimensão zero de uma matriz é o número de elementos contidos no primeiro índice da matriz. Por exemplo, para um array tridimensional dinâmico double array[][2][3], a dimensão zero será o produto dos tamanhos da segunda e da terceira dimensão, ou seja, 2x3=6. Isso significa que tal array só pode ser usado no método Swap com matrizes e vetores cujo tamanho total seja múltiplo de 6: 6, 12, 18, 24, etc.//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart()
{
//--- preenchemos a matriz 1x10 com o valor 7,0
matrix m= matrix::Full(1, 10, 7.0);
Print("matrix before Swap:\n", m);
//--- tentamos realizar um intercâmbio entre uma matriz e um array
double array_small[2][5]= {{1, 2, 3, 4, 5}, {6, 7, 8, 9, 10}};
Print("array_small before Swap:");
ArrayPrint(array_small);
if(m.Swap(array_small))
{
Print("array_small after Swap:");
ArrayPrint(array_small);
Print("matrix after Swap: \n", m);
}
else // o tamanho da matriz não é um múltiplo do tamanho da primeira dimensão do array
{
Print("m.Swap(array_small) failed. Error ", GetLastError());
}
/*
matrix before Swap:
[[7,7,7,7,7,7,7,7,7,7]]
array_small before Swap:
[,0] [,1] [,2] [,3] [,4]
[0,] 1.00000 2.00000 3.00000 4.00000 5.00000
[1,] 6.00000 7.00000 8.00000 9.00000 10.00000
m.Swap(array_small) failed. Error 4006
*/
//--- pegamos uma matriz maior e tentamos a realizar o intercâmbio novamente
double array_static[3][10]= {{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10},
{2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20},
{3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30}
};
Print("array_static before Swap:");
ArrayPrint(array_static);
if(m.Swap(array_static))
{
Print("array_static after Swap:");
ArrayPrint(array_static);
Print("matrix after Swap: \n", m);
}
else // um array estático não pode ser usado para troca com uma matriz
{
Print("m.Swap(array_static) failed. Error ", GetLastError());
}
/*
array_static before Swap:
[,0] [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[0,] 1.00000 2.00000 3.00000 4.00000 5.00000 6.00000 7.00000 8.00000 9.00000 10.00000
[1,] 2.00000 4.00000 6.00000 8.00000 10.00000 12.00000 14.00000 16.00000 18.00000 20.00000
[2,] 3.00000 6.00000 9.00000 12.00000 15.00000 18.00000 21.00000 24.00000 27.00000 30.00000
m.Swap(array_static) failed. Error 4006
*/
//--- outra tentativa de trocar um array e uma matriz
double array_dynamic[][10]; // array dinâmico
ArrayResize(array_dynamic, 3); // colocamos o tamanho da primeira dimensão
ArrayCopy(array_dynamic, array_static);
//--- agora usamos um array dinâmico para realizar o intercâmbio
if(m.Swap(array_dynamic))
{
Print("array_dynamic after Swap:");
ArrayPrint(array_dynamic);
Print("matrix after Swap: \n", m);
}
else // não há erros
{
Print("m.Swap(array_dynamic) failed. Error ", GetLastError());
}
/*
array_dynamic after Swap:
[,0] [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[0,] 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000 7.00000
matrix after Swap:
[[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,3,6,9,12,15,18,21,24,27,30]]
*/
}
vector vector::LossGradient(const vector &expected,ENUM_LOSS_FUNCTION loss) const;
matrix matrix::LossGradient(const matrix &expected,ENUM_LOSS_FUNCTION loss) const;
CREATE TABLE artist(
artistid INTEGER PRIMARY KEY,
artistname TEXT
);
CREATE TABLE track(
trackid INTEGER,
trackname TEXT,
trackartist INTEGER,
FOREIGN KEY(trackartist) REFERENCES artist(artistid)
);
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Correções de crash-logs.
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bool vector<TDst>::Assign(const vector<TSrc> &assign); bool matrix<TDst>::Assign(const matrix<TSrc> &assign);Por exemplo:
//--- copying matrices matrix b={}; matrix a=b; a.Assign(b); //--- copying an array to a matrix double arr[5][5]={{1,2},{3,4},{5,6}}; Print("array arr"); ArrayPrint(arr); b.Assign(arr); Print("matrix b \n",b); /* array arr [,0] [,1] [,2] [,3] [,4] [0,] 1.00000 2.00000 0.00000 0.00000 0.00000 [1,] 3.00000 4.00000 0.00000 0.00000 0.00000 [2,] 5.00000 6.00000 0.00000 0.00000 0.00000 [3,] 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 [4,] 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 matrix b [[1,2,0,0,0] [3,4,0,0,0] [5,6,0,0,0] [0,0,0,0,0] [0,0,0,0,0]] */
bool matrix::CopyRates(string symbol,ENUM_TIMEFRAMES period,ulong rates_mask,ulong from,ulong count); bool vector::CopyRates(string symbol,ENUM_TIMEFRAMES period,ulong rates_mask,ulong from,ulong count);O tipo de dados a ser copiado é especificado no parâmetro rates_mask usando a enumeração ENUM_COPY_RATES. Estão disponíveis os seguintes valores:
Corrigido o erro de alteração em um parâmetro constante passado para uma função como referência a um ponteiro de objeto.
Lembre-se de que o especificador const declara variável constante e não permite alterar o valor desta variável durante a execução do programa. Apenas uma vez permitida a inicialização da variável quando ela é declarada. Exemplo de variáveis constantes na função OnCalculate:
int OnCalculate (const int rates_total, // price[] array size const int prev_calculated, // bars processed on previous call const int begin, // meaningful data starts at const double& price[] // array for calculation );
Mas no exemplo abaixo, houve um erro do compilador que permitia a conversão implícita de ponteiro para parâmetros de referência:
class A {}; const A *a = new A; void foo( const A*& b ) { b = a; } void OnStart() { A *b; foo(b); // não permitido Print( a,":",b ); }Agora esta operação ilegal será detectada pelo compilador e gerará um erro.
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Novo terminal web MetaTrader 5
Apresentamos
um novo terminal web para o MetaTrader 5. Nós o fizemos moderno e
rápido, atualizando não apenas o visual, mas também reescrevendo
completamente o núcleo. Em termos de interface, o terminal web evoluiu
de forma similar à já familiar versão iPad da plataforma:
Comparado com a versão antiga, tem muitos recursos novos:
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MQL5
//--- matrix a= {{1, 4}, {9, 16}}; Print("matrix a=\n",a); a=MathSqrt(a); Print("MatrSqrt(a)=\n",a); /* matrix a= [[1,4] [9,16]] MatrSqrt(a)= [[1,2] [3,4]] */No caso de MathMod e MathPow, um escalar, uma matriz ou um vetor de tamanho apropriado pode ser usado como segundo parâmetro.
//+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- используем инициализирующую функцию для заполнения вектора vector r(10, ArrayRandom); // массив случайных чисел от 0 до 1 //--- вычислим среднее значение double avr=r.Mean(); // среднее значение массива vector d=r-avr; // вычислим массив отклонений от среднего значения Print("avr(r)=", avr); Print("r=", r); Print("d=", d); vector s2=MathPow(d, 2); // массив квадратов отклонений double sum=s2.Sum(); // сумма квадратов отклонений //--- вычислим стандартное отклонение 2-мя способами double std=MathSqrt(sum/r.Size()); Print(" std(r)=", std); Print("r.Std()=", r.Std()); } /* avr(r)=0.5300302133243813 r=[0.8346201971495713,0.8031556138798182,0.6696676534318063,0.05386516922513505,0.5491195410016175,0.8224433118686484,... d=[0.30458998382519,0.2731254005554369,0.1396374401074251,-0.4761650440992462,0.01908932767723626,0.2924130985442671, ... std(r)=0.2838269732183663 r.Std()=0.2838269732183663 */ //+------------------------------------------------------------------+ //| Заполняет вектор случайными значениями | //+------------------------------------------------------------------+ void ArrayRandom(vector& v) { for(ulong i=0; i<v.Size(); i++) v[i]=double(MathRand())/32767.; }
Aprimoradas as funções matemáticas para trabalhar com o tipo float.
Devido ao surgimento da aplicação de funções matemáticas a matrizes e
vetores flutuantes, as funções correspondentes aplicadas a escalares
flutuantes também foram melhoradas. Anteriormente, os parâmetros dessas
funções eram convertidos incondicionalmente no tipo double, a
implementação correspondente da função matemática era chamada e, em
seguida, o resultado era convertido no tipo float. Agora, no caso do
tipo float, os parâmetros e resultados não são convertidos, pois são
chamadas as implementações das funções matemáticas correspondentes ao
tipo float.
A diferença nos cálculos usando o exemplo de um seno matemático:
//+------------------------------------------------------------------+ //| Script program start function | //+------------------------------------------------------------------+ void OnStart() { //--- массив случайных чисел от 0 до 1 vector d(10, ArrayRandom); for(ulong i=0; i<d.Size(); i++) { double delta=MathSin(d[i])-MathSin((float)d[i]); Print(i,". delta=",delta); } } /* 0. delta=5.198186103783087e-09 1. delta=8.927621308885136e-09 2. delta=2.131878673594656e-09 3. delta=1.0228555918923021e-09 4. delta=2.0585739779477308e-09 5. delta=-4.199390279957527e-09 6. delta=-1.3221741035351897e-08 7. delta=-1.742922250969059e-09 8. delta=-8.770715820283215e-10 9. delta=-1.2543186267421902e-08 */ //+------------------------------------------------------------------+ //| Заполняет вектор случайными значениями | //+------------------------------------------------------------------+ void ArrayRandom(vector& v) { for(ulong i=0; i<v.Size(); i++) v[i]=double(MathRand())/32767.; }
Uma função de ativação em uma rede neural determina como a soma ponderada de um sinal de entrada é convertida no sinal de saída de um nó ou nós a nível da rede. A escolha da função de ativação tem um grande impacto nas capacidades e no desempenho da rede neural. Diferentes partes do modelo podem usar diferentes funções de ativação. A linguagem MQL5 implementa não apenas todas as funções de ativação conhecidas, mas também derivações da função de ativação. Funções derivadas são necessárias para calcular rapidamente a correção com base no erro recebido durante o treinamento da rede neural.
AF_ELU Exponential Linear Unit AF_EXP Exponencial AF_GELU Gaussian Error Linear Unit AF_HARD_SIGMOID Hard Sigmoid AF_LINEAR Linear AF_LRELU Leaky REctified Linear Unit AF_RELU REctified Linear Unit AF_SELU Scaled Exponential Linear Unit AF_SIGMOID Sigmoid AF_SOFTMAX Softmax AF_SOFTPLUS Softplus AF_SOFTSIGN Softsign AF_SWISH Swish AF_TANH Hyperbolic Tangent AF_TRELU Thresholded REctified Linear Unit
LOSS_MSE Mean Squared Error LOSS_MAE Mean Absolute Error LOSS_CCE Categorical Crossentropy LOSS_BCE Binary Crossentropy LOSS_MAPE Mean Absolute Percentage Error LOSS_MSLE Mean Squared Logarithmic Error LOSS_KLD Kullback-Leibler Divergence LOSS_COSINE Cosine similarity/proximity LOSS_POISSON Poisson LOSS_HINGE Hinge LOSS_SQ_HINGE Squared Hinge LOSS_CAT_HINGE Categorical Hinge LOSS_LOG_COSH Logarithm of the Hyperbolic Cosine LOSS_HUBER Huber
int cl_ctx; //--- инициализация OpenCL контекста if((cl_ctx=CLContextCreate(CL_USE_GPU_DOUBLE_ONLY))==INVALID_HANDLE) { Print("OpenCL not found"); return; }
CalendarValueLast(change, result, "", "EUR")
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'levels.bmp' as 'uint levels[18990]'
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Correções de crash-logs.
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double vector.RegressionError(const enum lr_error); double matrix.RegressionError(const enum lr_error); vector matrix.RegressionError(const enum lr_error,const int axis);Os cálculos que podem ser utilizados são:
enum REGRESSION_ERROR { REGRESSION_MAE, // Erro médio absoluto REGRESSION_MSE, // Erro médio quadrático REGRESSION_RMSE, // Raiz do erro médio quadrático REGRESSION_R2, // R ao quadrado REGRESSION_MAPE, // Erro médio absoluto em porcentagem REGRESSION_MSPE, // Erro médio quadrático em porcentagem REGRESSION_RMSLE // Erro médio logarítmico quadrático };
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Tester
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Terminal
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void OnStart() { int arr[4][5]= { {22, 34, 11, 20, 1}, {10, 36, 2, 12, 5}, {33, 37, 25, 13, 4}, {14, 9, 26, 21, 59} }; ulong indexes[4][5]; //--- Classificamos a matriz arr.ArgSort(indexes,-1,0); Print("indexes"); ArrayPrint(indexes); } // Resultado no log: // indexes // [,0][,1][,2][,3][,4] // [0,] 4 2 3 0 1 // [1,] 2 4 0 3 1 // [2,] 4 3 2 0 1 // [3,] 1 0 3 2 4
void OnStart() { string test="some string"; PrintFormat("String length is %d",test.Length()); } // Resultado no log: // String length is 11
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double matrix::Flat(ulong index) const; // getter void matrix::Flat(ulong index,double value); // setter
Pseudocódigo para calcular o endereço de um elemento da matriz:
ulong row=index / mat.Cols(); ulong col=index % mat.Cols(); mat[row,col]
Por exemplo, para uma matriz matrix mat(3,3) o acesso aos elementos pode ser registrado assim:
Tester
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VPS
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Tester
Documentação atualizada.
struct POINT { int x,y; }; int GetYFunc(y) { return(y * y); } void SomeFunction(int x1,int x2,int y) { POINT pt={ x1+x2, GetYFunc(y) }; ProcessPoint(pt); };
struct complex { double real; // parte real double imag; // parte imaginária };O tipo "complex" pode ser passado por valor como um parâmetro para funções MQL5 (ao contrário de estruturas comuns, que são passadas apenas por referência). Para funções importadas a partir de DLLs, o tipo "complex" deve ser passado apenas por referência.
complex square(complex c) { return(c*c); } void OnStart() { Print(square(1+2i)); // como parâmetro é passada a constante } // será exibido "(-3,4)", que é uma representação de string para um número complexoPara números complexos, atualmente estão disponíveis apenas operações simples: =, +, -, *, /, +=, -=, *=, /=, ==, !=.