ONNX en un EA MT5: entradas, formas y predicciones repetibles

Un modelo puede cargarse correctamente y aún recibir entradas inadecuadas. El orden de las funciones, la forma, el tipo de datos y el preprocesamiento deben coincidir con el contrato esperado del modelo. Trate ese contrato como parte de la estrategia.

Escribir un manifiesto de características

Enumere cada característica de entrada en orden, su unidad, retrospectiva y regla de normalización. Mantenga la versión del archivo del modelo junto a ese manifiesto. Un precio en unidades brutas y un rendimiento escalado no son datos intercambiables.

Utilice una muestra conocida

Prepare una entrada fija y su salida esperada del entorno de desarrollo del modelo. Compare el resultado del terminal antes de conectarlo a los eventos del mercado en vivo. Permita sólo una tolerancia numérica documentada.

Verificar el comportamiento de falla

Decida qué sucede si el modelo no se ejecuta, una forma es incorrecta o faltan datos. No reemplace una predicción fallida con un valor de compra o venta arbitrario. Registre la falla sin inundar el registro.

Mantenga los cambios rastreables

Cuando cambie el preprocesamiento o el modelo, repita la verificación de la muestra fija. El acceso a la fuente le ayuda a inspeccionar este límite, pero no revela la calidad de los datos de entrenamiento de un modelo por sí solo.

Referencia y lectura adicional

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