ответвлён от nique_372/AiDataTaskRuner
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MQL5
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//| Defines.mqh |
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//| Copyright 2025, Niquel Mendoza. |
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//| https://www.mql5.com/es/users/nique_372 |
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#property copyright "Copyright 2025, Niquel Mendoza."
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#property link "https://www.mql5.com/es/users/nique_372"
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#property strict
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#ifndef AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH
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#define AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH
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#include <TSN\\MQLArticles\\Utils\\Basic.mqh>
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#include "Def.mqh"
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//---
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//--- Tareas
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// 1. Se ejecuta el tester
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// 2. Al finalziar la ejeucion se llama a calback la idea esq ue este mueva los arhcivo de main_folder\\ a las subcareptas
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// Neceisras en base a timeframe label etc.... asiq eu por cada Add de task necersito un indice una referencia al task del tester
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// 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)
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// 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
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// main_folder\\symbols[folder_symbol_id]\\Timeframe\\Label_%d\\Aqui se moverians los archivos todos (6 o los que se generen)
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//
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/*
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DataGeneration
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[
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Main
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{
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# Atravez de botoens el usuario sleciona el timeframe etc y las agerga
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# Tambien se peude cargar archivo o guardar la confiuracion acutal
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}
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Pending Task
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{
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# Aqui se muestran las teareas pendientes con un check etc con opcion a aconfigurar una
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# alerta\push notifiaiocn\email cuando terine
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}
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]
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Training
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[
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Main
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{
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# Est apaenstaña sera simple, aqui apcerecan las talblas dond es emotstaran los archivo json
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# que leera los py trainer para entrennarser, el usuario debera de modficar externamete los py....
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# ademas habraia un sleicionar donde l suaurio seleccione la carpeta donde estna loa rxchivos para enicniar el entrnmit
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# e inciar el entremianto
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# por ahroa solo permtia en el ternmitno de 3 tipos d emodelos... tp sl pred... eso acutliza dinaemite el combox que
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# se crean en show metrics
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# una vez incie start se tendra un boton stop...
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# tmaiben se pudora configura noticiacion cuando se termine push\email
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}
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Results
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{
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Tabla viusal donde parecaerna los reusltaods de los entnremitos y se podran viusaliar las metricvas (Se llama a imagenens)
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tipo una talba
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# SYMBOL | TIMEFRAME | LABEL_ID | Show metrics (comboz = TP | SL | Pred (esto dincamieto depende de traing))
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}
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]
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Agent ML
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{
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# Aqui mini cahrt donde el agente atravez de MCP podra congirar denter inciar entnremi y generaidocn dedatos
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}
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Acerca de
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# Autor, depiscion del proeycto etc
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}
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// Notas el py trainer podra ser cusotmizalbe pro defecot trarea un asimbol pero se debrna cumplri reuqitros de esuturctrion de archivos
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// y de generacion de imagnes lo demas esta a gustyo.. del progarmodr el eleigira que confiruacion o json nceistmos los mdoelkos
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// qur itpos de mtricas se mocteatran en las iamgenens
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// Mencionar que esto esta apdatoao a 3 tipso de moslode s quizas se peuda extender fiaclmente no es complejo
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// 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
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// Eso si el ea dbera d egenera mas archivos
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*/
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#endif // AIDATATASKRUNNER_BACKEND_BASES_DEFINES_MQH
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