Grupo de usuarios de MetaTrader 5 Python - cómo utilizar Python en Metatrader - página 38
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Nueva versión de MetaTrader 5 para Python 5.0.18 y MetaTrader 5 build 2319 beta:
Como todas las api han cambiado, los antiguos ejemplos ya no funcionan.
Aquí está el nuevo conjunto de características:
Ejemplo:
¿Hay algún plan para añadir funciones para ejecutar pruebas/optimización y obtener sus resultados?
Los programas de Python se ejecutarán en el terminal sólo como scripts y no intervendrán de ninguna manera y no participarán en el probador de estrategias comerciales.
Esta es una solución para aquellos que están haciendo una investigación profunda en Python y quieren:
Probador de estrategias sólo para programas MQL5.
Más adelante ampliaremos la biblioteca y daremos la posibilidad de acceder a indicadores incorporados y personalizados desde el terminal.
En fin, la situación de momento es la siguiente: he instalado windows 7 en 3 máquinas.
El resultado final:
Ponerlo en windows server 2012 - arrancó a mitad de camino. E incluso en python 3.8.1
En fin, la situación de momento es la siguiente: he instalado windows 7 en 3 máquinas.
El resultado final:
Póngalo en windows server 2012 - comenzó a mitad de camino. E incluso en python 3.8.1.
Diez no está a la mano, pero creo que allí y empezar.
El 10, vuelve a la normalidad.
1.El problema anterior se mantiene. Durante la inicialización, el terminal comienza con un corredor y una cuenta arbitrarios. ¿No se prometió arreglarlo?
2) Las órdenes se ejecutan. No lo he comprobado más.
No entiendo por qué el módulo "metatrader5 5.0.18 pypi_0 pypi" se importa sólo como "MetaTrader5".
Lo intentaremos.
Buena suerte
Los programas de Python se ejecutarán en el terminal sólo como scripts y no intervendrán de ninguna manera y no participarán en el probador de estrategias comerciales.
Esta es una solución para aquellos que están haciendo una investigación profunda en Python y quieren:
Probador de estrategias sólo para programas MQL5.
Más adelante ampliaremos la biblioteca para permitir el acceso a indicadores incorporados y personalizados desde el terminal.
El lanzamiento de los propios scripts de Python para su optimización no es tan interesante.
Es interesante la posibilidad de automatizar la optimización de los asesores de mql5 mediante scripts de Python. Algo como lo descrito en el artículo"Gestión de la optimización".
Los programas de Python se ejecutarán en el terminal sólo como scripts y no intervendrán de ninguna manera y no participarán en el probador de estrategias comerciales.
Esta es una solución para aquellos que están haciendo una investigación profunda en Python y quieren:
Probador de estrategias sólo para programas MQL5.
Más adelante ampliaremos la biblioteca y daremos la posibilidad de acceder a indicadores incorporados y personalizados desde el terminal.
¿Entiendo correctamente que para transferir valores calculados y matrices de Py a mt5, no habrá tales funciones?
¿Y queda por utilizar - soluciones de red, o serrar el módulo sobre la transferencia a través de la memoria?
Como he observado, ahora la estructura de los objetos ha cambiado
solía ser
Time = [x.time for x in ticks]ahora se convierten en
¿Podría describir las estructuras de copy_ticks y copy_rates?
Qué índices x[], corresponden a qué.
¿O es la misma secuencia? como en
Roman:
Como he observado, la estructura de los objetos ha cambiado
solía ser
ahora sí.
¿Podría describir las estructuras de copy_ticks y copy_rates?
Qué índices x[], corresponden a qué.
¿O es la misma secuencia? como en
Ahora es un array de numpy, no una tupla como era antes (es decir, mapeo directo efectivo en memoria de los propios datos), su formato se puede ver simplemente visualizándolo:
>>> ticks1 = mt5.copy_ticks_from("EURAUD", datetime(2020,2,13,13), 20, mt5.COPY_TICKS_ALL) >>> ticks1 array([(1581591600, 1.61633, 1.61657, 0., 0, 1581591600170, 134, 0.), (1581591600, 1.61633, 1.61658, 0., 0, 1581591600362, 4, 0.), (1581591600, 1.61633, 1.61659, 0., 0, 1581591600569, 4, 0.), (1581591600, 1.61636, 1.61659, 0., 0, 1581591600759, 130, 0.), (1581591601, 1.61633, 1.61659, 0., 0, 1581591601964, 130, 0.), (1581591602, 1.61634, 1.61658, 0., 0, 1581591602261, 134, 0.), (1581591606, 1.61635, 1.61658, 0., 0, 1581591606276, 130, 0.), (1581591607, 1.61637, 1.61661, 0., 0, 1581591607795, 134, 0.), (1581591607, 1.61643, 1.61664, 0., 0, 1581591607880, 134, 0.), (1581591608, 1.61642, 1.61665, 0., 0, 1581591608184, 134, 0.), (1581591608, 1.61643, 1.61667, 0., 0, 1581591608791, 134, 0.), (1581591608, 1.61642, 1.61667, 0., 0, 1581591608992, 130, 0.), (1581591609, 1.61642, 1.61665, 0., 0, 1581591609192, 4, 0.), (1581591609, 1.61642, 1.61667, 0., 0, 1581591609584, 4, 0.), (1581591611, 1.61642, 1.61666, 0., 0, 1581591611397, 4, 0.), (1581591611, 1.61642, 1.61667, 0., 0, 1581591611694, 4, 0.), (1581591612, 1.61643, 1.61667, 0., 0, 1581591612091, 130, 0.), (1581591612, 1.61643, 1.61665, 0., 0, 1581591612881, 4, 0.), (1581591613, 1.61644, 1.61665, 0., 0, 1581591613300, 130, 0.), (1581591613, 1.61648, 1.6167 , 0., 0, 1581591613498, 134, 0.)], dtype=[('time', '<i8'), ('bid', '<f8'), ('ask', '<f8'), ('last', '<f8'), ('volume', '<u8'), ('time_msc', '<i8'), ('flags', '<u4'), ('volume_real', '<f8')])ahora puedes obtenerlos inmediatamente como vectores separados (multiplicar, restar) y dibujar gráficos:
rates2 = mt5.copy_rates_from_pos("EURGBP", mt5.TIMEFRAME_M1, 0, 1000) import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(rates2['time'], rates2['low'], 'g-') plt.plot(rates2['time'], rates2['high'], 'r-') plt.show()Ahora es un array de numpy, no una tupla como era antes (es decir, mapeo directo efectivo en memoria de los propios datos), su formato se puede ver simplemente visualizándolo:
ahora puedes obtenerlos inmediatamente de como vectores separados(multiplicar, restar) y dibujar gráficos:
Gracias Almaz, ahora lo entiendo.
Todavía hay una pregunta abierta:
¿Entiendo correctamente que para transferir valores calculados y matrices de Py a mt5, no habrá tales funciones?
¿Y queda por utilizar - soluciones de red, o serrar el módulo sobre la transferencia a través de la memoria?