كما طلب الكثير منكم، نحن الآن نعمل جاهدين لتوفير أمثلة لبعض أكواد التعلم الآلي والحزم الخاصة بنا.

TensorFlow، PyTorch، Keras، Numpy، Pandas والعديد من حزم .NET الأخرى للبدء داخل cTrader.

مهمتنا هي جعل التعلم الآلي داخل cTrader أسهل للجميع.

صيد موفق!

*** هذا الكود لا يقوم بأي تداول (فقط يطبع البيانات وما إلى ذلك). إنه مجرد كود نموذجي لكيفية بدء إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام حزم التعلم الآلي الخاصة بنا.

.......................................................

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using cAlgo.API;
using cAlgo.API.Collections;
using cAlgo.API.Indicators;
using cAlgo.API.Internals;

using NumSharp;
using np = NumSharp.np;
using Shape = NumSharp.Shape;

using PandasNet;
using static PandasNet.PandasApi;

namespace cAlgo.Robots
{
    [Robot(TimeZone = TimeZones.UTC, AccessRights = AccessRights.None)]
    public class E7BBKGNumSharpSample : Robot
    {
        [Parameter("Version 1.01", DefaultValue = "Version 1.01")]
        public string Version { get; set; }

        [Parameter("Source")]
        public DataSeries Source { get; set; }

        [Parameter("Bars Required", DefaultValue = 50, MinValue = 1, MaxValue = 10000, Step = 1)]
        public int BarsRequired { get; set; }

        [Parameter("Method Name", DefaultValue = MethodName.DataSplitPrints)]
        public MethodName Mode { get; set; }
        public enum MethodName
        {
            DataSplitPrints,
            PandasPrints,
            NDArrayPrints
        }
        
        protected override void OnStart()
        {
            // تهيئة أي مؤشرات
        }

        protected override void OnBar()
        {
            try
            {
                if (Mode == MethodName.DataSplitPrints)
                {
                    DataSplitPrints();
                }
                else if (Mode == MethodName.PandasPrints)
                {
                    PandasPrints();
                }
                else if (Mode == MethodName.NDArrayPrints)
                {
                    NDArrayPrints();
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Print($"خطأ: {ex.Message}");
                if (ex.InnerException != null)
                {
                    Print($"الاستثناء الداخلي: {ex.InnerException.Message}");
                    throw;
                }
            }
        }

        private float[,] GetDataSet()
        {
            int startBar = Bars.ClosePrices.Count - BarsRequired;
            float[,] inputSignals = new float[BarsRequired, 5];

            for (int i = 0; i < BarsRequired; i++)
            {
                int barIndex = startBar + i;
                inputSignals[i, 0] = (float)Bars.OpenPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 1] = (float)Bars.HighPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 2] = (float)Bars.LowPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 3] = (float)Bars.ClosePrices[barIndex];
                inputSignals[i, 4] = (float)Bars.TickVolumes[barIndex];
            }
            return inputSignals;
        }
        
        private float[,] GetTargetDataSet()
        {
            int startBar = Bars.ClosePrices.Count - BarsRequired;
            float[,] inputSignals = new float[BarsRequired, 5];

            for (int i = 0; i < BarsRequired; i++)
            {
                int barIndex = startBar + i;
                inputSignals[i, 0] = (float)Bars.OpenPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 1] = (float)Bars.HighPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 2] = (float)Bars.LowPrices[barIndex];
                inputSignals[i, 3] = (float)Bars.ClosePrices[barIndex];
                inputSignals[i, 4] = (float)Bars.TickVolumes[barIndex];
            }
            return inputSignals;
        }
        
        /// طباعة تقسيم بيانات NumSharp
        public void DataSplitPrints()
        {
            // إعادة تشكيل بيانات الإدخال لتتناسب مع شكل الإدخال المتوقع للنموذج
            //var inputShape = new Shape(-1, BarsRequired, 5);
            NDArray inputData = np.array<float>(GetDataSet());
            Print("مدخلات NDarray: " + string.Join(", ", inputData));
            
            // إعادة تشكيل بيانات الهدف لتتناسب مع الشكل المتوقع للهدف من قبل النموذج
            //var targetShape = new Shape(-1, 5);
            NDArray targetData = np.array<float>(GetTargetDataSet());
            Print("هدف NDarray: " + string.Join(", ", targetData));
            
            // تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
            int testSize = (int)(0.2 * inputData.shape[0]); // 20% للاختبار
            var (x_train, x_test) = (inputData[$":{inputData.shape[0] - testSize}"], inputData[$"{inputData.shape[0] - testSize}:"]);
            var (y_train, y_test) = (targetData[$":{targetData.shape[0] - testSize}"], targetData[$"{targetData.shape[0] - testSize}:"]);
            
            Print("بيانات X_train: " + string.Join(", ", x_train));
            Print("بيانات X_test: " + string.Join(", ", x_test));
            Print("بيانات Y_train: " + string.Join(", ", y_train));
            Print("بيانات Y_test: " + string.Join(", ", y_test));
        }
        
        /// طباعة PandasNet
        public void PandasPrints()
        {
            // تحويل float[,] إلى List<Series>
            var inputData = GetDataSet();
            var targetData = GetTargetDataSet();
            
            var inputSeriesList = new List<Series>();
            var targetSeriesList = new List<Series>();
            
            for (int col = 0; col < inputData.GetLength(1); col++)
            {
                List<float> columnData = new List<float>();
                for (int row = 0; row < inputData.GetLength(0); row++)
                {
                    columnData.Add(inputData[row, col]);
                }
                inputSeriesList.Add(new Series(columnData.ToArray()));
            }
            
            for (int col = 0; col < targetData.GetLength(1); col++)
            {
                List<float> columnData = new List<float>();
                for (int row = 0; row < targetData.GetLength(0); row++)
                {
                    columnData.Add(targetData[row, col]);
                }
                targetSeriesList.Add(new Series(columnData.ToArray()));
            }
            // إنشاء DataFrames
            DataFrame inputDataFrame = new DataFrame(inputSeriesList);
            DataFrame targetDataFrame = new DataFrame(targetSeriesList);
            
            Print("إطار بيانات الإدخال: " + inputDataFrame);
            Print("إطار بيانات الهدف: " + targetDataFrame);
            
            //Print("Input DataFrame: " + string.Join(", ", inputDataFrame));
            //Print("Target DataFrame: " + string.Join(", ", targetDataFrame));
        }
        
        /// طباعة بسيطة لمصفوفات NumSharp NDArray
        public void NDArrayPrints()
        {
            if (Bars.ClosePrices.Count < BarsRequired)
                return;

            try
            {
                // استدعاء بيانات الإدخال float[,]
                float[,] inputData = GetDataSet();

                // التحويل إلى NDArray وإعادة تشكيله إلى (BarsRequired, 5)
                NDArray inputNDArray = np.array(inputData);   // NumSharp
                Print("بيانات NumSharp NDarray للإدخال : " + string.Join(", ", inputNDArray));
                Print("شكل NumSharp NDarray للإدخال: " + string.Join(", ", inputNDArray.shape));
                
                int expectedLength = BarsRequired * 5;
                Print($"الطول المتوقع لمصفوفة NumSharp NDarray: {expectedLength}");
                Print($"حجم NumSharp NDarray للإدخال: {inputNDArray.size}");

                if (inputNDArray.size != expectedLength)
                {
                    Print($"عدم تطابق الطول: الطول المتوقع {expectedLength}، لكن الحجم الفعلي {inputNDArray.size}");
                    return;
                }
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Print("استثناء: " + ex.Message);
                Print("تتبع المكدس: " + ex.StackTrace);

                Exception innerException = ex.InnerException;
                while (innerException != null)
                {
                    Print("الاستثناء الداخلي: " + innerException.Message);
                    Print("تتبع المكدس للاستثناء الداخلي: " + innerException.StackTrace);
                    innerException = innerException.InnerException;
                }
            }
        }
    }
}