خبر روز
۰ نظر
-

نحوه ساخت ماژول هوش مصنوعی برای مشاوران متاتریدر 5 با استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی شبیه به ChatGPT – سیستم‌های معاملاتی – 19 اکتبر 2024

نحوه ساخت ماژول هوش مصنوعی برای مشاوران متاتریدر 5 با استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی شبیه به ChatGPT ادغام هوش مصنوعی (AI) در پلت فرم معاملاتی MetaTrader 5 (MT5) به طور فزاینده ای محبوب شده است زیرا معامله گران به دنبال استراتژی های پیشرفته تر و مبتنی بر داده هستند. ساخت یک ماژول هوش مصنوعی برای

کد خبر : 510438
تاریخ انتشار : شنبه ۲۸ مهر ۱۴۰۳ - ۲۳:۳۷
نحوه ساخت ماژول هوش مصنوعی برای مشاوران متاتریدر 5 با استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی شبیه به ChatGPT – سیستم‌های معاملاتی – 19 اکتبر 2024


نحوه ساخت ماژول هوش مصنوعی برای مشاوران متاتریدر 5 با استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی شبیه به ChatGPT

ادغام هوش مصنوعی (AI) در پلت فرم معاملاتی MetaTrader 5 (MT5) به طور فزاینده ای محبوب شده است زیرا معامله گران به دنبال استراتژی های پیشرفته تر و مبتنی بر داده هستند. ساخت یک ماژول هوش مصنوعی برای MT5 که بر اساس اصل ChatGPT کار می‌کند – پیش‌بینی‌هایی بر اساس داده‌های تاریخی ایجاد می‌کند – هم به درک بازارهای مالی و هم دانش هوش مصنوعی و تکنیک‌های یادگیری ماشین نیاز دارد. در این مقاله، روند ایجاد یک ماژول مبتنی بر هوش مصنوعی برای مشاور متخصص MT5 (EA) را طی می کنیم که حرکات بازار را پیش بینی می کند و معاملات را بر اساس آن پیش بینی ها انجام می دهد.

مفاهیم کلیدی و پیش نیازها

قبل از ورود به توسعه، درک چند مفهوم کلیدی ضروری است:

  1. MetaTrader 5 MT5): یک پلتفرم معاملاتی که از معاملات الگوریتمی پشتیبانی می کند و به کاربران امکان می دهد استراتژی ها را از طریق مشاوران متخصص (EAs) خودکار کنند. پلتفرم MT5 از زبان برنامه نویسی اختصاصی خود یعنی MQL5 استفاده می کند.
  2. هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML): هوش مصنوعی برای شبیه سازی تصمیم گیری انسانی استفاده می شود و یادگیری ماشینی به سیستم اجازه می دهد تا از داده های تاریخی “یاد بگیرد” و در طول زمان بهبود یابد. هوش مصنوعی که در مورد آن بحث خواهیم کرد از مدل‌های **یادگیری عمیق** مانند ChatGPT استفاده می‌کند که خروجی‌ها را بر اساس الگوهای موجود در داده‌ها پیش‌بینی می‌کند.
  3. ادغام Python و MQL5: در حالی که MQL5 قدرتمند است، قابلیت‌های یادگیری ماشین آن محدود است. برای کارهای پیشرفته هوش مصنوعی مانند آنچه در حال ساخت هستیم، ادغام MQL5 با پایتون ضروری است. پایتون دارای کتابخانه های قدرتمند یادگیری ماشینی مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn است که برای ساخت مدل های هوش مصنوعی ایده آل هستند.

مرحله 1

محیط توسعه MetaTrader 5 و MQL5 را راه اندازی کنید

ابتدا مطمئن شوید که MetaTrader 5 را نصب کرده اید و به MetaEditor IDE دسترسی دارید، جایی که کد MQL5 را برای EA خود می نویسید. هدف ساخت یک ماژول هوش مصنوعی است که قابلیت‌های یادگیری ماشین پایتون را در کد EA ادغام کند.

1. متاتریدر 5 را نصب کنید: اگر قبلاً این کار را نکرده اید، متاتریدر 5 را از سایت رسمی دانلود و نصب کنید. [MetaTrader website]

2. با MQL5 آشنا شوید: برای مدیریت منطق تجارت، واکشی داده ها و ادغام EA باید کد MQL5 بنویسید. مسئول [MQL5 documentation](https://www.mql5.com/en/docs) یک منبع عالی است.

مرحله 2

MQL5 را با پایتون ادغام کنید

از آنجایی که محیط اصلی MT5 برای ساخت مدل های یادگیری عمیق ایده آل نیست، باید آن را با پایتون ادغام کنیم.

1. نصب پایتون: پایتون را دانلود و نصب کنید [official website](https://www.python.org/downloads/). مطمئن شوید که یک نسخه سازگار با متاتریدر 5 را نصب کرده اید (معمولاً پایتون 3.6+ مورد نیاز است).

2. MetaTrader 5 Python API: بسته **MetaTrader5** Python را نصب کنید که به شما امکان می دهد با MT5 از پایتون تعامل داشته باشید. شما می توانید آن را از طریق pip نصب کنید:

اسناد بسته MetaTrader5 Python را می توان یافت [here](https://pypi.org/project/MetaTrader5/).

3. نوشتن اسکریپت‌های پایتون برای MT5: شما اسکریپت‌های پایتون را برای مدیریت منطق هوش مصنوعی می‌نویسید (واکشی داده‌ها، مدل‌های آموزشی، پیش‌بینی‌سازی). EA شما در MQL5 این اسکریپت‌های پایتون را برای اجرای مدل هوش مصنوعی و پیش‌بینی‌های بازگشتی راه‌اندازی می‌کند.

مرحله 3

داده های بازار را جمع آوری و پیش پردازش کنید

برای اینکه مدل هوش مصنوعی بتواند پیش بینی های دقیقی داشته باشد، به مجموعه داده قوی نیاز دارد.

1. داده های تاریخی بازار: داده های تاریخی بازار مانند قیمت، حجم، شاخص ها (مانند RSI، MACD) و سایر معیارهای مالی را واکشی کنید. در MT5، می‌توانید از تابع «CopyRates» در MQL5 برای استخراج این داده‌ها استفاده کنید. مثال:

نرخ های MqlRates[];

int copied = CopyRates(Symbol(), PERIOD_H1, 0, 1000, rates);

2. داده ها را پیش پردازش کنید: داده ها را در پایتون تمیز و عادی کنید. به عنوان مثال، می توانید از کتابخانه **Pandas** برای قالب بندی داده ها برای یادگیری ماشین استفاده کنید. مطمئن شوید که ناهنجاری‌ها را حذف کرده‌اید و ویژگی‌ها را برای سازگاری مقیاس‌بندی کنید:

پانداها را به صورت PD وارد کنید

از sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# داده های MT5 را به Pandas DataFrame تبدیل کنید

df = pd.DataFrame(داده)

# داده ها را عادی کنید

مقیاس کننده = MinMaxScaler()

scaled_data = scaler.fit_transform(df)

مرحله 4

ساخت و آموزش مدل هوش مصنوعی

اکنون که داده‌ها را در اختیار داریم، زمان ساخت مدل هوش مصنوعی است که با پیش‌بینی حرکات بازار بر اساس داده‌های تاریخی، مشابه ChatGPT عمل می‌کند.

1. نوع مدل را انتخاب کنید: برای پیش‌بینی بازار، مدل‌هایی مانند شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM) یا شبکه‌های عصبی مکرر (RNN) به خوبی کار می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند وابستگی‌های مبتنی بر زمان را در داده‌های مالی ثبت کنند.

2. ایجاد مدل در پایتون: می توانید از TensorFlow یا PyTorch برای ایجاد مدل LSTM خود استفاده کنید. در اینجا یک مثال با استفاده از TensorFlow آورده شده است:

از tensorflow.keras.models import Sequential

از tensorflow.keras.layers واردات LSTM، متراکم

مدل = ترتیبی()

model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1]، X_train.shape[2])))

model.add(LSTM(50، return_sequences=False))

model.add(Dense(25))

model.add(Dense(1)) # لایه خروجی برای پیش بینی

model.compile(بهینه ساز = “آدم”، loss=”mean_squared_error”)

model.fit(X_train، y_train، batch_size=64، epochs=10)

3. آموزش مدل: پس از تعریف مدل، آن را بر روی داده های بازار تاریخی از پیش پردازش شده خود آموزش دهید. پس از آموزش، مدل یاد می‌گیرد که حرکات بازار آینده را بر اساس الگوها پیش‌بینی کند.

مرحله 5

مدل هوش مصنوعی را در متاتریدر 5 ادغام کنید

اکنون، باید مدل هوش مصنوعی مبتنی بر پایتون را به سیستم معاملاتی متاتریدر 5 خود پیوند دهید.

1. یکپارچه سازی MQL5-Python: می توانید از دستورات ShellExecute یا PythonFunctionCall برای اجرای اسکریپت پایتون از داخل MQL5 EA خود استفاده کنید. اسکریپت پایتون پیش بینی هایی را انجام می دهد که EA می تواند از آنها برای اجرای معاملات استفاده کند.

int handle = ShellExecute(“python”, “path_to_your_script.py”);

2. پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی را در MQL5 دریافت کنید: اسکریپت پایتون پیش‌بینی‌هایی (مثلاً سیگنال‌های خرید/فروش) را خروجی می‌دهد، که EA آنها را می‌خواند و عمل می‌کند. برای مثال، بر اساس پیش‌بینی، EA می‌تواند سفارش‌های خرید/فروش را انجام دهد:

if (ai_prediction == “خرید”) {

OrderSend(Symbol()، OP_BUY، lot_size، Ask، slippage، stop_loss، take_profit);

}

مرحله 6

مشاور تجارت هوش مصنوعی را آزمایش و بهینه کنید

1. بک تست: قبل از استقرار ماژول هوش مصنوعی، از تستر استراتژی داخلی متاتریدر 5 استفاده کنید تا EA خود را با ماژول هوش مصنوعی آزمایش کنید. این به شما امکان می دهد سیستم را بر اساس عملکرد داده های تاریخی تنظیم کنید.

2. Forward Testing: پس از تست بک تست موفقیت آمیز، EA را روی یک حساب آزمایشی اعمال کنید تا ببینید در شرایط بازار زنده چگونه عمل می کند.

3. بهینه سازی و تنظیم: به طور مداوم بر عملکرد مدل هوش مصنوعی و EA خود نظارت کنید. در صورت لزوم، مدل را با داده های به روز شده دوباره آموزش دهید یا فراپارامترهای آن را برای بهبود عملکرد تنظیم کنید.

نتیجه گیری

ساخت یک ماژول مبتنی بر هوش مصنوعی برای MetaTrader 5 بر اساس اصول ChatGPT شامل یکپارچه سازی MQL5 با پایتون، جمع آوری و پیش پردازش داده های بازار و توسعه یک مدل یادگیری ماشینی با قابلیت پیش بینی روندهای بازار است. در حالی که این یک راهنمای ساده است، اما یک رویکرد اساسی برای ایجاد یک مشاور تجاری پیشرفته هوش مصنوعی ارائه می دهد که می تواند حرکات بازار را با دقت بالا پیش بینی کند.

با استفاده از ابزارهای مدرن مانند LSTMs، TensorFlow، و MetaTrader’s Python API، می‌توانید یک سیستم معاملاتی هوشمند ایجاد کنید که به طور مداوم با شرایط بازار در حال تغییر آشنا می‌شود.

برای اطلاعات بیشتر در مورد برنامه نویسی MQL5، به سایت مراجعه کنید [MQL5 Documentation](https://www.mql5.com/en/docs).

برای یادگیری ماشین در پایتون، به رسمی مراجعه کنید [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/) و [PyTorch](https://pytorch.org/) اسناد.



لینک منبع : هوشمند نیوز

آموزش مجازی مدیریت عالی حرفه ای کسب و کار Post DBA
+ مدرک معتبر قابل ترجمه رسمی با مهر دادگستری و وزارت امور خارجه		آموزش مجازی مدیریت عالی و حرفه ای کسب و کار DBA
+ مدرک معتبر قابل ترجمه رسمی با مهر دادگستری و وزارت امور خارجه		آموزش مجازی مدیریت کسب و کار MBA
+ مدرک معتبر قابل ترجمه رسمی با مهر دادگستری و وزارت امور خارجه
ای کافی شاپ
مدیریت حرفه ای کافی شاپ		خبره
حقوقدان خبره		و حرفه ای
سرآشپز حرفه ای
آموزش مجازی تعمیرات موبایل
آموزش مجازی ICDL مهارت های رایانه کار درجه یک و دو		آموزش مجازی کارشناس معاملات املاک_ مشاور املاک

اخبار مرتبط

برچسب ها : ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ، ،

ارسال نظر شما
مجموع نظرات : 0 در انتظار بررسی : 0 انتشار یافته : ۰
  • نظرات ارسال شده توسط شما، پس از تایید توسط مدیران سایت منتشر خواهد شد.
  • نظراتی که حاوی تهمت یا افترا باشد منتشر نخواهد شد.
  • نظراتی که به غیر از زبان فارسی یا غیر مرتبط با خبر باشد منتشر نخواهد شد.

ثبت شرکت در انگلستان ثبت شرکت در آمریکا RCO COMPANY RCO COMPANY ویزا شینگن تضمینی دوره گلخانه
Dubai Helpline
ثبت شرکت در انگلستان سیم کارت گرجستان مدرک ICDL ثبت شرکت ایران کمپانی DUBAI COMPANY RCO NEWS ثبت شرکت در آمریکا اقامت امارات ثبت شرکت جنرال تریدینگ RCO NEWS Dubai Business Directory Certificate BREAST AUGMENTATION بانک اطلاعات مشاغل ثبت شرکت دوره آموزشی دیجیتال مارکتینگ راهنمای مهاجرت مجله الکترونیکی مدرک ایزو