วิธีสร้างโมดูลปัญญาประดิษฐ์สำหรับที่ปรึกษา MetaTrader 5 โดยใช้เทคนิคการพยากรณ์ที่คล้ายกับ ChatGPT
การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ากับแพลตฟอร์มการซื้อขาย MetaTrader 5 (MT5) ได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากเทรดเดอร์มองหากลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลขั้นสูงมากขึ้น การสร้างโมดูล AI สำหรับ MT5 ที่ทำงานบนหลักการของ ChatGPT ซึ่งสร้างการคาดการณ์ตามข้อมูลในอดีต ต้องใช้ทั้งความเข้าใจเกี่ยวกับตลาดการเงินและความรู้เกี่ยวกับ AI และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง ในบทความนี้ เราจะอธิบายขั้นตอนการสร้างโมดูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EA) MT5 ที่คาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาดและดำเนินการซื้อขายตามการคาดการณ์เหล่านั้น
แนวคิดหลักและข้อกำหนดเบื้องต้น
ก่อนที่จะดำดิ่งสู่การพัฒนา จำเป็นต้องเข้าใจแนวคิดสำคัญหลายประการ:
- MetaTrader 5 MT5): แพลตฟอร์มการซื้อขายที่รองรับการซื้อขายแบบอัลกอริธึม ช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดกลยุทธ์อัตโนมัติผ่านที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ (EAs) แพลตฟอร์ม MT5 ใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตัวเอง MQL5
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML): AI ใช้เพื่อจำลองการตัดสินใจของมนุษย์ และการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบ “เรียนรู้” จากข้อมูลในอดีตและปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป AI ที่เราจะพูดถึงนั้นใช้โมเดล **การเรียนรู้เชิงลึก** เช่น ChatGPT ซึ่งทำนายผลลัพธ์ตามรูปแบบในข้อมูล
- การบูรณาการ Python และ MQL5: แม้ว่า MQL5 จะทรงพลัง แต่ความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องนั้นมีจำกัด สำหรับงาน AI ขั้นสูงเช่นเดียวกับงานที่เรากำลังสร้าง การผสานรวม MQL5 เข้ากับ Python ถือเป็นสิ่งสำคัญ Python มีไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องอันทรงพลัง เช่น TensorFlow, PyTorch และ scikit-learn ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างโมเดล AI
ขั้นตอนที่ 1
ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา MetaTrader 5 และ MQL5
ขั้นแรก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้ง MetaTrader 5 และเข้าถึง MetaEditor IDE ซึ่งคุณจะเขียนโค้ด MQL5 สำหรับ EA ของคุณ เป้าหมายคือการสร้างโมดูล AI ที่รวมความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง Python เข้ากับโค้ด EA
1. ติดตั้ง MetaTrader 5: หากคุณยังไม่ได้ดาวน์โหลด ให้ดาวน์โหลดและติดตั้ง MetaTrader 5 จากทางการ (เว็บไซต์ MetaTrader–
2. ทำความคุ้นเคยกับ MQL5: คุณจะต้องเขียนโค้ด MQL5 เพื่อจัดการตรรกะทางการค้า การดึงข้อมูล และการผสานรวม EA อย่างเป็นทางการ (เอกสาร MQL5)(https://www.mql5.com/en/docs) เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยม
ขั้นตอนที่ 2
ผสานรวม MQL5 เข้ากับ Python
เนื่องจากสภาพแวดล้อมดั้งเดิมของ MT5 ไม่เหมาะสำหรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก เราจึงต้องบูรณาการเข้ากับ Python
1. ติดตั้ง Python: ดาวน์โหลดและติดตั้ง Python จาก (เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ)(https://www.python.org/downloads/– ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้งเวอร์ชันที่เข้ากันได้กับ MetaTrader 5 (โดยทั่วไปแล้วจะต้องใช้ Python 3.6+)
2. MetaTrader 5 Python API: ติดตั้งแพ็คเกจ **MetaTrader5** Python ซึ่งช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับ MT5 จาก Python ได้ คุณสามารถติดตั้งผ่าน pip:
คุณสามารถดูเอกสารประกอบสำหรับแพ็คเกจ MetaTrader5 Python ได้ (ที่นี่)(https://pypi.org/challenge/MetaTrader5/–
3. การเขียนสคริปต์ Python สำหรับ MT5: คุณจะเขียนสคริปต์ Python เพื่อจัดการตรรกะ AI (การดึงข้อมูล โมเดลการฝึกอบรม การคาดการณ์) EA ของคุณใน MQL5 จะทริกเกอร์สคริปต์ Python เหล่านี้เพื่อดำเนินการโมเดล AI และส่งคืนการคาดการณ์
ขั้นตอนที่ 3
รวบรวมและประมวลผลข้อมูลตลาดล่วงหน้า
เพื่อให้โมเดล AI คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ จำเป็นต้องมีชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
1. ข้อมูลตลาดในอดีต: ดึงข้อมูลตลาดในอดีต เช่น ราคา ปริมาณ ตัวชี้วัด (เช่น RSI, MACD) และตัวชี้วัดทางการเงินอื่น ๆ ใน MT5 คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน `CopyRates` ใน MQL5 เพื่อดึงข้อมูลนี้ได้ ตัวอย่าง:
อัตรา MqlRates();
int copied = CopyRates(สัญลักษณ์(), PERIOD_H1, 0, 1,000, อัตรา);
2. ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ทำความสะอาดและทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานใน Python ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ไลบรารี **Pandas** เพื่อจัดรูปแบบข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณลบความผิดปกติและปรับขนาดคุณสมบัติเพื่อความสอดคล้อง:
นำเข้าแพนด้าเป็น pd
จาก sklearn.preprocessing นำเข้า MinMaxScaler
# แปลงข้อมูล MT5 เป็น Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame (ข้อมูล)
# ทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน
สเกล = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df)
ขั้นตอนที่ 4
สร้างและฝึกอบรมโมเดล AI
เมื่อเรามีข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาสร้างโมเดล AI ซึ่งจะทำงานคล้ายกับ ChatGPT โดยการทำนายความเคลื่อนไหวของตลาดตามข้อมูลในอดีต
1. เลือกประเภทโมเดล: สำหรับการคาดการณ์ตลาด โมเดลเช่นเครือข่าย Lengthy Brief-Time period Reminiscence (LSTM) หรือ Recurrent Neural Networks (RNN) ทำงานได้ดี โมเดลเหล่านี้สามารถบันทึกการขึ้นต่อกันตามเวลาในข้อมูลทางการเงินได้
2. สร้างโมเดลใน Python: คุณสามารถใช้ TensorFlow หรือ PyTorch เพื่อสร้างโมเดล LSTM ของคุณได้ นี่คือตัวอย่างการใช้ TensorFlow:
จาก tensorflow.keras.fashions นำเข้าตามลำดับ
จาก tensorflow.keras.layers นำเข้า LSTM, Dense
รุ่น = ลำดับ ()
mannequin.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.form(1), X_train.form(2))))
mannequin.add(LSTM(50, return_sequences=False))
mannequin.add (หนาแน่น (25))
mannequin.add(Dense(1)) # เลเยอร์เอาท์พุตสำหรับการทำนาย
mannequin.compile (เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ = “adam”, การสูญเสีย = “mean_squared_error”)
mannequin.match(X_train, y_train, batch_size=64, ยุค=10)
3. ฝึกโมเดล: หลังจากกำหนดโมเดลแล้ว ให้ฝึกโมเดลกับข้อมูลตลาดในอดีตที่ประมวลผลไว้ล่วงหน้าของคุณ เมื่อได้รับการฝึกอบรมแล้ว โมเดลจะเรียนรู้ที่จะคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดในอนาคตตามรูปแบบ
ขั้นตอนที่ 5
รวมโมเดล AI เข้ากับ MetaTrader 5
ตอนนี้ คุณต้องเชื่อมโยงโมเดล AI ที่ใช้ Python กับระบบการซื้อขาย MetaTrader 5 ของคุณ
1. การผสานรวม MQL5-Python: คุณสามารถใช้คำสั่ง ShellExecute หรือ PythonFunctionCall เพื่อรันสคริปต์ Python จากภายใน MQL5 EA ของคุณได้ สคริปต์ Python จะทำการคาดการณ์ ซึ่ง EA สามารถใช้เพื่อดำเนินการซื้อขายได้
int deal with = ShellExecute(“python”, “path_to_your_script.py”);
2. รับการคาดการณ์ของ AI ใน MQL5: สคริปต์ Python จะแสดงการคาดการณ์ (เช่น สัญญาณซื้อ/ขาย) ซึ่ง EA จะอ่านและดำเนินการ ตัวอย่างเช่น ตามการคาดการณ์ EA สามารถวางคำสั่งซื้อ/ขายได้:
ถ้า (ai_prediction == “ซื้อ”) {
OrderSend(สัญลักษณ์(), OP_BUY, lot_size, ถาม, สลิปเพจ, stop_loss, take_profit);
–
ขั้นตอนที่ 6
ทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพที่ปรึกษาการซื้อขาย AI
1. การทดสอบย้อนกลับ: ก่อนที่จะปรับใช้โมดูล AI ของคุณ ให้ใช้ตัวทดสอบกลยุทธ์ในตัวของ MetaTrader 5 เพื่อทดสอบย้อนกลับ EA ของคุณด้วยโมดูล AI สิ่งนี้จะช่วยให้คุณปรับแต่งระบบตามประสิทธิภาพข้อมูลในอดีตได้
2. การทดสอบล่วงหน้า: หลังจากการทดสอบย้อนหลังสำเร็จ ให้ใช้ EA กับบัญชีทดลองเพื่อดูว่ามันทำงานอย่างไรในสภาวะตลาดจริง
3. ปรับให้เหมาะสมและปรับเปลี่ยน: ตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI และ EA ของคุณอย่างต่อเนื่อง หากจำเป็น ให้ฝึกโมเดลใหม่ด้วยข้อมูลที่อัปเดตหรือปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
บทสรุป
การสร้างโมดูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับ MetaTrader 5 ตามหลักการของ ChatGPT เกี่ยวข้องกับการรวม MQL5 เข้ากับ Python การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลตลาดล่วงหน้า และการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่สามารถทำนายแนวโน้มของตลาดได้ แม้ว่านี่จะเป็นคำแนะนำที่เรียบง่าย แต่ก็ให้แนวทางพื้นฐานในการสร้างที่ปรึกษาการซื้อขาย AI ขั้นสูงที่สามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวของตลาดได้อย่างแม่นยำสูง
ด้วยการใช้เครื่องมือที่ทันสมัย เช่น LSTM, TensorFlow และ Python API ของ MetaTrader คุณสามารถสร้างระบบการซื้อขายอัจฉริยะที่เรียนรู้อย่างต่อเนื่องและปรับให้เข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม MQL5 โปรดไปที่ (เอกสารประกอบ MQL5)(https://www.mql5.com/en/docs–
สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องใน Python โปรดดูที่ทางการ (TensorFlow)(https://www.tensorflow.org/) และ (PyTorch)(https://pytorch.org/) เอกสาร
