Cómo desarrollar el comercio de divisas de EA en Python
1. En primer lugar, necesitas tener un EA, que debe tener una extensión ex4. Si solo tienes un archivo mq4, debes abrirlo con MetaEditor, el editor que viene con MetaTrader. y compila mq4 (compilar) y no se producen errores, puede obtener un archivo ex4 con el mismo nombre en la carpeta original donde está almacenado mq4.
2. Copie este archivo ex4 en la carpeta de expertos en la carpeta donde se encuentra MetaTrader 4, por ejemplo: D:\Program Files\ACTC MetaTrader 4\experts, cierre y vuelva a abrir MetaTrader 4.
3. Haga clic derecho en el EA que desea utilizar en "Sistema de comercio inteligente" en "Navegación".
1. Para los comerciantes que desean desarrollar EA en mt5 python, la mayor dificultad inmediata es que mt5 aún no proporciona una interfaz de Python que pueda llamar a mt5 backtest, es decir, desarrollar ea en python es imposible. Para realizar pruebas retrospectivas en mt5, solo puede encontrar una biblioteca de pruebas retrospectivas de terceros en Python y escribir más interfaces para lograrlo. La revisión no solo verifica la efectividad de la estrategia, sino que también juega un papel importante en la depuración de los parámetros de la estrategia. Por lo tanto, la revisión es un paso muy importante en el desarrollo de EA.
2. Además, en términos de velocidad de ejecución, la velocidad de mt5 python ea, naturalmente, no es comparable a la de ea desarrollado exclusivamente en mt5. Esta es la conclusión obtenida después de la ejecución real de la prueba de estrés. . Debido a que mt5 python ea llama al precio actual y a los datos de la línea K como cálculos de señales y llama a registros de transacciones, necesita establecer una conexión de socket cifrada local entre la biblioteca oficial de mt5 python y mt5. La velocidad de lectura y escritura, naturalmente, no es tan buena como la de mt5. mt5 ea lee datos de mercado e información de pedidos directamente desde la memoria mt5. Aunque Python es un lenguaje de programación de secuencias de comandos, naturalmente no es más rápido que otros programas de lenguaje de programación compilados. Sin embargo, para la aplicación de EA, tal lentitud no se nota directamente. La lentitud del mismo mt5 EA se debe principalmente a. En términos de la gran cantidad de transferencia de datos y las diferencias de lectura y escritura de io con mt5, especialmente cuando se solicitan continuamente muchos datos de mercado, la diferencia de velocidad es bastante obvia.
3. Todavía existe un método de optimización. Puede imitar el indicador mql5 y adoptar un método de lectura simplificado para las lecturas de mercado iniciales y posteriores. Dadas estas deficiencias, desarrollar python ea en mt5 todavía tiene ventajas irremplazables en algunos campos, por lo que metaquotes finalmente proporcionará interfaces de python y bibliotecas de funciones en 2020. Debido a que muchas plataformas de negociación de derivados ahora tienen API de Python y, a lo largo de los años, Python se ha convertido en el lenguaje de programación más popular para programas de negociación cuantitativa. Esto también ha llevado a muchos equipos comerciales a darle prioridad a Python al crear un entorno de negociación cuantitativa. Además, en el comercio cuantitativo de inteligencia artificial, las bibliotecas de terceros de Python para el aprendizaje automático y el procesamiento de matrices estadísticas son probablemente los lenguajes de programación más abundantes. Para las bibliotecas de aprendizaje automático como tensorflow utilizadas en estrategias comerciales, usar Python para desarrollar programas comerciales automáticos es la mejor opción. mt5 o mt4 ea están limitados por las restricciones personalizadas de metaquotes en ese momento y solo se pueden ejecutar en un solo hilo. Cuando funciones de eventos como OnTimer OnTick OnChartEvent se activan al mismo tiempo, la capa inferior de mt5 usará un mutex para. limitar la ejecución de un hilo.
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