AiDataTaskRuner/Backend/Bases/Defines.mqh

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//|                                                      Defines.mqh |
//|                                  Copyright 2025, Niquel Mendoza. |
//|                          https://www.mql5.com/es/users/nique_372 |
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#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

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//|                                                                  |
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#include "..\\..\\..\\MQLArticles\\Utils\\Basic.mqh"
#include "Def.mqh"
 
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//--- 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