//+------------------------------------------------------------------+ //| Defines.mqh | //| Copyright 2025, Niquel Mendoza. | //| https://www.mql5.com/es/users/nique_372 | //+------------------------------------------------------------------+ #property copyright "Copyright 2025, Niquel Mendoza." #property link "https://www.mql5.com/es/users/nique_372" #property strict #ifndef AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH #define AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH //+------------------------------------------------------------------+ //| | //+------------------------------------------------------------------+ #include "..\\..\\..\\MQLArticles\\Utils\\Basic.mqh" #include "Def.mqh" //--- //--- Tareas // 1. Se ejecuta el tester // 2. Al finalziar la ejeucion se llama a calback la idea esq ue este mueva los arhcivo de main_folder\\ a las subcareptas // Neceisras en base a timeframe label etc.... asiq eu por cada Add de task necersito un indice una referencia al task del tester // La idea luego es que cuando finaize el tester yo puesa saber que posicion y luego podria hacer un bucle for (o un hashmap aunque no lo creo dependera) // sobre todos los task que hay pendientes para luego ver cual es el id, y una vez encontrado se muevan todo slos archivos mencionacod a la carrpeta // main_folder\\symbols[folder_symbol_id]\\Timeframe\\Label_%d\\Aqui se moverians los archivos todos (6 o los que se generen) // /* DataGeneration [ Main { # Atravez de botoens el usuario sleciona el timeframe etc y las agerga # Tambien se peude cargar archivo o guardar la confiuracion acutal } Pending Task { # Aqui se muestran las teareas pendientes con un check etc con opcion a aconfigurar una # alerta\push notifiaiocn\email cuando terine } ] Training [ Main { # Est apaenstaña sera simple, aqui apcerecan las talblas dond es emotstaran los archivo json # que leera los py trainer para entrennarser, el usuario debera de modficar externamete los py.... # ademas habraia un sleicionar donde l suaurio seleccione la carpeta donde estna loa rxchivos para enicniar el entrnmit # e inciar el entremianto # por ahroa solo permtia en el ternmitno de 3 tipos d emodelos... tp sl pred... eso acutliza dinaemite el combox que # se crean en show metrics # una vez incie start se tendra un boton stop... # tmaiben se pudora configura noticiacion cuando se termine push\email } Results { Tabla viusal donde parecaerna los reusltaods de los entnremitos y se podran viusaliar las metricvas (Se llama a imagenens) tipo una talba # SYMBOL | TIMEFRAME | LABEL_ID | Show metrics (comboz = TP | SL | Pred (esto dincamieto depende de traing)) } ] Agent ML { # Aqui mini cahrt donde el agente atravez de MCP podra congirar denter inciar entnremi y generaidocn dedatos } Acerca de { # Autor, depiscion del proeycto etc } // Notas el py trainer podra ser cusotmizalbe pro defecot trarea un asimbol pero se debrna cumplri reuqitros de esuturctrion de archivos // y de generacion de imagnes lo demas esta a gustyo.. del progarmodr el eleigira que confiruacion o json nceistmos los mdoelkos // qur itpos de mtricas se mocteatran en las iamgenens // Mencionar que esto esta apdatoao a 3 tipso de moslode s quizas se peuda extender fiaclmente no es complejo // de hecho en la clase se dara a leejir los mdoelos al final qel euqe decidie es el py quizas haya mas modelos que entnrear // Eso si el ea dbera d egenera mas archivos */ #endif // AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH