Запускайте ONNX-модели в MetaTrader 5, на GPU.
Глубокое и точное руководство для трейдеров, у которых уже есть модель на Python, и им нужно лишь запустить её — быстро — внутри Expert Advisor. Экспортируйте из PyTorch и Keras, интегрируйте OnnxRun, правильно форсируйте CUDA и исправляйте ошибки, которые никто не документирует.
Тренируйте на Python. Запускайте в MQL5. Мы покрываем каждый шаг.
Без увиливаний. Реальный путь от тренированной модели до боевого Expert Advisor — включая части, которые ломаются.
Тренировать
Постройте свою LSTM, CNN-LSTM или gradient-boosted модель на Python на GPU.
Экспортировать
Конвертируйте в ONNX с правильным opset и статичной sequence length, чтобы избежать сбоев экспорта.
Интегрировать
Встраивайте модель, устанавливайте input/output shape и запускайте внутри EA на CPU или CUDA.
Backtest
Валидируйте в Strategy Tester — и исправьте баг нормализации, который убивает результаты.
От тренированной модели до funded account.
Три технических столпа строят авторитет. Три коммерческих столпа оплачивают счета. Каждый туториал ссылается на страницу, отвечающую на вопрос: «ок, где мне это запустить?»
/onnx-mt5/
OnnxCreate → SetInputShape → OnnxRun, новые CUDA-флаги, profiling и под-силос для каждого сообщения об ошибке.
moat02/export/
Python → ONNX без боли. PyTorch LSTM, Keras CNN-LSTM, tf2onnx, LightGBM — плюс ловушки control-flow и dynamic-axes.
moat03/strategies/
ML как фильтр, а не чёрный ящик. Классификаторы структуры рынка, фильтры тренда и баг нормализации в Strategy Tester.
доход04/infrastructure/
Где реально запускать: GPU cloud vs forex VPS vs локальная рабочая станция — и математика за каждым вариантом.
доход05/prop-firms/
Какие prop firms разрешают EA / ONNX-боты в 2026 — правила, ограничения и честные оценки риска после встряски 2024-го.
доход06/brokers/
Эдж в крипто-алго: запуск ONNX-классификатора на BTC-свечах и биржи, подходящие для автоматизированного workflow.
Заблуждение, стоящее тысячи кликов.
«Forex VPS с GPU» не существует.
Forex VPS продаются по сетевой близости к matching engine брокера — Equinix NY4, LD4, TY3. Это CPU-only. ONNX-инференс на CUDA требует физический NVIDIA GPU: локальная рабочая станция или GPU cloud. Мы говорим прямо и показываем, что действительно работает.
Читать разбор →GPU compute, который тянет ONNX-инференс.
Независимые подборки для тренировки и запуска моделей. Каждая ссылка отслеживается, чтобы руководства оставались честными о реальном выборе людей.
Партнёрское раскрытие: некоторые из приведённых выше ссылок — партнёрские. Если вы зарегистрируетесь через них, мы можем получить комиссию, без дополнительной стоимости для вас. Рекомендации независимые — см. нашу страницу раскрытия.
Получайте новые туториалы раньше, чем их кто-то проранжирует.
Одно письмо при выходе нового руководства ONNX-в-MT5 — исправления ошибок, workflow экспорта, разборы инфраструктуры. Без спама.