新しいMetaTrader 5プラットフォームビルド3980:改善と修正 新しいコメント MetaQuotes 2023.09.21 16:33 2023年9月21日(木)に、MetaTrader 5プラットフォームのアップデートバージョンがリリースされる予定です。これには、多数のプラットフォームの修正と改善が含まれています。 MetaTrader 5クライアントターミナルビルド3980 ターミナル:新しい取引レポートの改善。スワップ総額と銘柄別利益チャートの表示を修正しました。 ターミナル:入出金ページの最適化。決済システムとの新しいプラットフォーム統合の詳細については、ビルド3950のリリースノートをご覧ください。 ターミナル:ストラテジーテスターを含むプラットフォーム全体の金融操作の再計算を最適化。利益、証拠金、その他多くのパラメータがより速く計算されるようになりました。 ターミナル:ユーザーインターフェイスの翻訳を更新しました。 MQL5:complex、vector<complex>、matrix<complex>型にConjugateメソッドを追加しました。これらは複素数の共役演算を実装しています。。 //+------------------------------------------------------------------+ //| スクリプトプログラム開始関数 | //+------------------------------------------------------------------+ 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)]] */ } MQL5:ONNXモデル出力で「Sequence of maps」型を取り扱うようになりました。 出力レイヤーにMapシーケンスを提供するONNXモデル(ONNX_TYPE_MAPのONNX_TYPE_SEQUENCE)の場合、構造体の動的配列または固定配列を出力パラメータとして渡さなければなりません。この構造体の最初の2つのフィールドは、ONNX_TYPE_MAPのキーと値の型に一致し、固定配列または動的配列でなければなりません。以下のPythonスクリプトで作成されたiris.onnxモデルをみてみましょう。 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) # ONNXフォーマットに変換 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())作成したonnxファイルをMetaEditorで開きます。 Mapシーケンスはoutput_probabilityとして渡されます。これは、INT64型(MQL5ではlongに相当)のキーとfloat型の値を持ちます。この出力からデータを受け取るには、以下の構造体を宣言します。 struct MyMap { long key[]; float value[]; };ここでは、適切な型の動的配列を使用しました。この場合、このモデルのMapは常に3つのキーと値のペアを含むので、固定配列を使用することができます。Mapシーケンスが返されるので、output_probability出力からデータを受け取るためのパラメータとして、そのような構造体の配列を渡す必要があります。この配列は、特定のモデルの特性に応じて、動的または静的にすることができます。例: //--- 出力層output_probabilityからデータを受け取る配列を宣言する MyMap output_probability[]; ... //--- 実行中のモデル OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,float_input,output_label,output_probability); MetaEditor:ONNXモデルビューアの出力タイプの表示を修正しました。 MetaTrader 5 Webターミナル ビルド3980 Webターミナルのメインメニューに「Contact Broker」セクションを追加しました。 SSL認証のエラー処理を追加。この認証タイプはWebターミナルではサポートされていません。代わりにワンタイムパスワードを使うことができます。 メインメニューのデスクトッププラットフォームダウンロードリンクを修正しました。 口座管理ダイアログを修正。ブローカーがデモまたはリアル口座開設オプションを提供していない場合、関連するメニュー項目は非表示になります。 このアップデートは、Live Updateシステムを通じて提供される予定です。 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 無料の24時間外国為替VPS 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
MetaQuotes 2023.09.21 16:33 2023年9月21日(木)に、MetaTrader 5プラットフォームのアップデートバージョンがリリースされる予定です。これには、多数のプラットフォームの修正と改善が含まれています。 MetaTrader 5クライアントターミナルビルド3980 ターミナル:新しい取引レポートの改善。スワップ総額と銘柄別利益チャートの表示を修正しました。 ターミナル:入出金ページの最適化。決済システムとの新しいプラットフォーム統合の詳細については、ビルド3950のリリースノートをご覧ください。 ターミナル:ストラテジーテスターを含むプラットフォーム全体の金融操作の再計算を最適化。利益、証拠金、その他多くのパラメータがより速く計算されるようになりました。 ターミナル:ユーザーインターフェイスの翻訳を更新しました。 MQL5:complex、vector<complex>、matrix<complex>型にConjugateメソッドを追加しました。これらは複素数の共役演算を実装しています。。 //+------------------------------------------------------------------+ //| スクリプトプログラム開始関数 | //+------------------------------------------------------------------+ 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)]] */ } MQL5:ONNXモデル出力で「Sequence of maps」型を取り扱うようになりました。 出力レイヤーにMapシーケンスを提供するONNXモデル(ONNX_TYPE_MAPのONNX_TYPE_SEQUENCE)の場合、構造体の動的配列または固定配列を出力パラメータとして渡さなければなりません。この構造体の最初の2つのフィールドは、ONNX_TYPE_MAPのキーと値の型に一致し、固定配列または動的配列でなければなりません。以下のPythonスクリプトで作成されたiris.onnxモデルをみてみましょう。 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) # ONNXフォーマットに変換 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())作成したonnxファイルをMetaEditorで開きます。 Mapシーケンスはoutput_probabilityとして渡されます。これは、INT64型(MQL5ではlongに相当)のキーとfloat型の値を持ちます。この出力からデータを受け取るには、以下の構造体を宣言します。 struct MyMap { long key[]; float value[]; };ここでは、適切な型の動的配列を使用しました。この場合、このモデルのMapは常に3つのキーと値のペアを含むので、固定配列を使用することができます。Mapシーケンスが返されるので、output_probability出力からデータを受け取るためのパラメータとして、そのような構造体の配列を渡す必要があります。この配列は、特定のモデルの特性に応じて、動的または静的にすることができます。例: //--- 出力層output_probabilityからデータを受け取る配列を宣言する MyMap output_probability[]; ... //--- 実行中のモデル OnnxRun(model,ONNX_DEBUG_LOGS,float_input,output_label,output_probability); MetaEditor:ONNXモデルビューアの出力タイプの表示を修正しました。 MetaTrader 5 Webターミナル ビルド3980 Webターミナルのメインメニューに「Contact Broker」セクションを追加しました。 SSL認証のエラー処理を追加。この認証タイプはWebターミナルではサポートされていません。代わりにワンタイムパスワードを使うことができます。 メインメニューのデスクトッププラットフォームダウンロードリンクを修正しました。 口座管理ダイアログを修正。ブローカーがデモまたはリアル口座開設オプションを提供していない場合、関連するメニュー項目は非表示になります。 このアップデートは、Live Updateシステムを通じて提供される予定です。
2023年9月21日(木)に、MetaTrader 5プラットフォームのアップデートバージョンがリリースされる予定です。これには、多数のプラットフォームの修正と改善が含まれています。
MetaTrader 5クライアントターミナルビルド3980
出力レイヤーにMapシーケンスを提供するONNXモデル(ONNX_TYPE_MAPのONNX_TYPE_SEQUENCE)の場合、構造体の動的配列または固定配列を出力パラメータとして渡さなければなりません。この構造体の最初の2つのフィールドは、ONNX_TYPE_MAPのキーと値の型に一致し、固定配列または動的配列でなければなりません。
以下のPythonスクリプトで作成されたiris.onnxモデルをみてみましょう。
作成したonnxファイルをMetaEditorで開きます。
Mapシーケンスはoutput_probabilityとして渡されます。これは、INT64型(MQL5ではlongに相当)のキーとfloat型の値を持ちます。この出力からデータを受け取るには、以下の構造体を宣言します。
ここでは、適切な型の動的配列を使用しました。この場合、このモデルのMapは常に3つのキーと値のペアを含むので、固定配列を使用することができます。
Mapシーケンスが返されるので、output_probability出力からデータを受け取るためのパラメータとして、そのような構造体の配列を渡す必要があります。この配列は、特定のモデルの特性に応じて、動的または静的にすることができます。例:
MetaTrader 5 Webターミナル ビルド3980
このアップデートは、Live Updateシステムを通じて提供される予定です。