使用机器学习模型

MQL5语言支持 ONNX (开放式神经网络交换)模型的操作。ONNX是一种机器学习模型的开源格式。这种格式得到多个平台的支持，包括 Chainer,Caffee2 和 PyTorch。使用专门的工具创建ONNX模型，将其整合到您的MQL5应用程序，并使用它来做出交易决策。所有支持功能的描述都在 MQL5文档中提供。

在MetaEditor中查看模型 #

你可以直接在编辑器中查看ONNX模型文件(*.onnx)的内容。例如，在 Toolbox / Public Projects 下找到项目ONNX.Price.Prediction并在快捷菜单中选择加入。该项目将下载到您的计算机并显示在导航器中。

Netron #

Netron 中的视图模型是ML模型的专用查看器，可以方便地查看其内容。该查看器支持多种流行模型，包括ONNX、TensorFlow Lite、Caffe、Keras和ncnn等。

要查看模型，请在导航器中选择其文件并单击“在Netron中打开”。如果未安装此实用程序，将打开其 GitHub页面 ，您可以根据您的操作系统从中下载相关安装程序。例如，使用适用于Windows的Netron-Setup-XXXexe。如果程序已安装，模型将立即打开，以便从导航器中查看。

支持的格式：

• 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