int i = iBarShift(_Symbol,PERIOD_CURRENT,startTime);
string nm = _Symbol+"_Inputs.csv";
int h = FileOpen(nm,FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_COMMON,";");
double d[2];
while (i > 0) {
d[0]=iСustom(_Symbol,PERIOD_CURRENT,"Ind_1",0,i);
d[1]=iСustom(_Symbol,PERIOD_CURRENT,"Ind_2",0,i);
FileWrite(h,d[0],d[1]);
i--;
}
FileClose(h);
import os, time
import datetimeas dt
from json import loads, dump
from random import randint
import numpy as np
from Classes import date_time, Bar
import Functions
import MetaTrader5 as mt5
N = 1000 # количество отсчётов, сохраняемых в файлах котировок
N_sd_sell_max = 3 # максимальное количество сделок типа sell по одному инструменту
N_sd_buy_max = 3 # максимальное количество сделок типа buy по одному инструменту
volume = 0.01 # объём сделок
account_demo = ['Alpari-MT5-Demo', 12345678, 'password']
work_account = account_demo
work_catalog = 'Z:\\fx_for_forum\\fx\\'
instruments = ['EURUSD_i', 'GBPUSD_i', 'EURGBP_i', 'USDCHF_i', 'USDCAD_i', 'USDJPY_i']
def terminal_init(path_to_terminal, account):
'''
Функция осуществляет соединение с терминалом MT5
'''
if mt5.initialize(path_to_terminal, server=account[0], login=account[1], password=account[2]):
str1 = ' - соединение с терминалом {} билд {} установлено'
print(date_time.now().nice_view, str1.format(mt5.terminal_info().name, mt5.version()[1]))
return True
else:
print(date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом установить не удалось')
return False
def terminal_done():
'''
Функция завершает соединение с терминалом MT5
'''
try:
mt5.shutdown()
print('\n' + date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом успешно завершено')
except:
print('\n' + date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом завершить не удалось')
def dt_stamp_from_M5_view(M5_view):
return date_time(int(M5_view[0:4]), int(M5_view[4:6]), int(M5_view[6:8]), int(M5_view[8:10]), int(M5_view[10:12]))
def pips_definer(instrument):
'''
Функция возвращает величину пипса для инструмента, например для EURUSD - 0.0001, для USDJPY - 0.01
'''
if instrument in ['EURUSD_i', 'GBPUSD_i', 'EURGBP_i', 'USDCHF_i', 'USDCAD_i']:
return0.0001
elif instrument in ['USDJPY_i']:
return0.01else:
return None
def save_prices_to_file(instrument, n=100):
'''
Функция принимает инструмент, количество отсчётов цены n в таймфрейме М5,
и сохраняет в файл (только сформировавшиеся полностью бары, время соответствует времени закрытия (!) бара)
'''
w = pips_definer(instrument)
tochn = int(abs(np.log10(w))+1)
path_file = os.path.join(work_catalog, instrument+'.txt')
bars = mt5.copy_rates_from_pos(instrument, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n+1) # в случае ошибки mt5.copy_rates_from_pos возвращает None
try:
f = open(path_file, 'w')
for i in range(0, n+1):
bar = bars[i]
dt_stamp = date_time.fromtimestamp(bar[0], dt.timezone.utc) + dt.timedelta(hours=1, minutes=5)
open_ = str(round(bar[1], tochn))
high_ = str(round(bar[2], tochn))
low_ = str(round(bar[3], tochn))
close_ = str(round(bar[4], tochn))
if i != n:
f.write(dt_stamp.M5_view + ' ' + open_ + ' ' + high_ + ' ' + low_ + ' ' + close_ + '\n')
f.close()
print(date_time.now().nice_view, ' - котировки {} успешно записаны в файл'.format(instrument))
except:
print(date_time.now().nice_view, ' - котировки {} записать в файл не удалось'.format(instrument))
def read_file_with_prices(catalog, instrument):
'''
Функция принимает каталог, и наименование инструмента, читает в указанном каталоге файл с ценами для указанного инструмента
(формат данных: отсчёт времени в виде строки формата M5_view, open, high, low, close), проверяет цены на целостность данных.
Функция возвращает или массив ndarray (если всё успешно), или строку 'no data' (если данные не прочитались, или неполны)
'''
path_file = os.path.join(catalog, instrument+'.txt')
try:
f = open(path_file, 'r')
ndarray___with_prices_for_instrument = np.loadtxt(f, delimiter=' ', dtype='float64')
f.close()
except:
print(date_time.now().nice_view + ' - Файл с котировками для {} прочитать не удалось'.format(instrument))
return 'no data'
# проверка данных на целостность
timedelta_5 = dt.timedelta(minutes=5)
nx = ndarray___with_prices_for_instrument.shape[0]
for i in range(1, nx):
dt_stamp_i = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i, 0])))
dt_stamp_im1 = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i-1, 0])))
t_delta = dt_stamp_i - dt_stamp_im1
if t_delta != timedelta_5:
if t_delta >= dt.timedelta(hours=47) and t_delta <= dt.timedelta(hours=50):
pass # разрыв данных с вечера пятницы до понедельника
else:
t1 = ' - Котировки для {} неполны, и не будут переданы на выполнение расчётов\nИменно - ошибка при {}'
print((date_time.now().nice_view + t1).format(instrument, dt_stamp_im1.M5_view))
return 'no data'
return ndarray___with_prices_for_instrument
def read_all_files_with_prices(catalog, instruments):
'''
Функция принимает каталог, и список инструментов, читает в указанном каталоге файлы с ценами для указанных инструментов
с использованием функции read_file_with_prices.
Функция возвращает словарь prices_for_all_instruments с котировками по всем инструментам.
В этом словаре ключи - наименования инструментов, значения - словари с котировками по одному соответствующему инструменту.
В словарях с котировками по одному инструменту ключи - отсчёты даты-времени (класс date_time), значения - бары (класс bar),
кроме того предусмотрены ключи:
- 'is_data' - значение по ключу - True, если котировки в наличии, False - если функция чтения из файла вернула 'no data',
- 'instrument' - значение по ключу - инструмент (str);
- 'prices' - значение по ключу - массив котировок по инструменту (numpy.ndarray)
'''
dict___with_prices_for_all_instruments = {}
for instrument in instruments:
w = pips_definer(instrument)
ndarray___with_prices_for_instrument = read_file_with_prices(catalog, instrument)
dict___with_prices_for_instrument = {}
if type(ndarray___with_prices_for_instrument) == type('no data'):
dict___with_prices_for_instrument['is_data'] = False
else:
dict___with_prices_for_instrument['is_data'] = True
dict___with_prices_for_instrument['instrument'] = instrument
dict___with_prices_for_instrument['prices'] = ndarray___with_prices_for_instrument
for i in range(0, ndarray___with_prices_for_instrument.shape[0]):
dt_stamp = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i, 0])))
dict___with_prices_for_instrument[dt_stamp] = Bar(instrument, 5, dt_stamp,
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 1],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 3],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 2],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 4], w)
dict___with_prices_for_all_instruments[instrument] = dict___with_prices_for_instrument
return dict___with_prices_for_all_instruments
def main(N):
'''
Главная функция, обеспечивающая в бесконечном цикле связь с терминалом,
сохранение котировок, и запуск функции, осуществляющей торговлю
'''
dt_start = date_time.now()
dt_write = dt_stamp_from_M5_view(dt_start.M5_view) + dt.timedelta(minutes=5, seconds=10)
print('\n' + dt_start.nice_view, ' - начал работу, бездействую до ' + dt_write.nice_view + '\n')
timedelta_sleep = dt_write - date_time.now()
time.sleep(timedelta_sleep.seconds)
while True:
# установка соединения с MetaTrader5
if terminal_init(os.path.join('C:\\', 'Program Files', 'Alpari MT5', 'terminal64.exe'), work_account):
# запись цен в файлы: для всех инструментов, N отсчётов
if (dt.datetime.now() - dt_write) < dt.timedelta(seconds=10):
print('\n' + date_time.now().nice_view + ' - начинаю запись цен в файлы для всех инструментов')
for instrument in instruments:
save_prices_to_file(instrument, N)
# пауза 5 секунд после записи файлов с ценами, возможно необходимых для открытия в Mathcad,
# или ещё зачем, если в них нет нужды, желающие могут переписать код, исключив бессмысленную
# последовательность записи файлов, и затем чтения файлов, сразу сформировав нужную им структуру данных
time.sleep(5)
# определяем значение последнего отсчёта времени, который должен быть в файлах котировок, если они актуальны
# (в выходные дни это будет не так, а в будни, пока рынок открыт - так)
fx_dt_stamp_now = dt_stamp_from_M5_view(date_time.now().M5_view)
print('\n\n'+date_time.now().nice_view, '- начинаю вычисления для отсчёта времени {}'.format(fx_dt_stamp_now.M5_view))
# получаем словарь с ценами для всех инструментов
dict___with_prices_for_all_instruments = read_all_files_with_prices(work_catalog, instruments)
# демонстрация актуальности котировок,
# поскольку сейчас выходной, то последний отсчёт времени в файлах данных не совпадает с текущим, не суть
for instrument in instruments:
if dict___with_prices_for_all_instruments[instrument]['is_data']:
str1 = 'Последний отсчёт в файле с ценами для {}: {}'
print(str1.format(instrument, str(int(dict___with_prices_for_all_instruments[instrument]['prices'][N-1, 0]))))
# завершение соединения с MetaTrader5
terminal_done()
# определение параметров ожидания до следующего выполнения тела цикла
dt_start = date_time.now()
dt_write = dt_stamp_from_M5_view(dt_start.M5_view) + dt.timedelta(minutes=5, seconds=10)
timedelta_sleep = dt_write - dt_start
print(date_time.now().nice_view + ' - засыпаю до {}\n\n\n\n\n'.format(dt_write.nice_view))
time.sleep(timedelta_sleep.seconds)
if __name__ == '__main__':
main(N)
私が言いたいのは、pythonとMT5の統合は完全ではないということです。インジケータ値を直接取得することはできません
pythonにデータを読み込む
このトピックの目的は5円玉のようにシンプルです。ターミナルとの通信の初期化、相場の要求、取引の開始や終了をサーバーに要求するなどのコードの断片をコピーするだけで、誰もがPythonでアルゴリズム取引を始められるようにすることです。ロジックだけに集中し、非常に使いやすい言語であること。
そうですね...アルゴリズム取引に欠けているのは、まさにこのロジッ クなのです。
とにかく「非神話的」な目標で頑張ってください。
)))
ファイルに保存された価格を必要としない人は、コードを少し書き換えて、「ファイルへの書き込み-ファイルからの読み取り」ではなく、欲しいデータ構造だけに します。大きくは、最初の一歩を踏み出そうとする人たちのための、原始的なもののショーケースでしかないのです。
しかし、リスト、タプル、ディクショナリなどの概念にすでに慣れている人は、そのようなことはありません。
私は、read_all_files_with_pricesという 関数で価格ファイルから読み取ることを提案します。これは、各商品の価格ファイルを読み取るためにread_file_with_pricesという 関数をトリガーします。read_file_with_prices 関数は、 元の価格ファイルに対応する行と列を持つ配列numpy.ndarray（価格の読み込みとデータの整合性のチェックに成功した場合、各要素の型はnumpy.float64）、またはデータの読み込みがなかったか不完全な場合は「データなし」文字列を返す ようにします。
read_all_files_with_prices 関数が、 すべての商品の気配値を含む辞書を返すように します。 この辞書のキーが楽器名で、値が対応する1つの楽器の引用符付きの辞書であるとする。1つのシンボルに引用符が付いた辞書では、キーはdate_time、値はbar (class bar)である。
'is_data': キー値 - 引用符がある場合は真、ファイルからの読み込みが 'データなし' を返した場合は偽。
'instrument': キー値 - instrument (str)。
'prices': key-value - 楽器ごとの価格の配列 (numpy.ndarray)
要するに、これが私の提案するデータ構造です。
Pythonのコードは、IDE/エディタ/サイトからのスクリーンショットとして配置するのがよいでしょう。
局所的にハイライトがないため、少なくともコードコメントについては可読性が悪く、本文に溶け込んでしまいます。
ファイルを読み込み、上記のデータ構造を 作成する関数を追加しました。
Pythonのコードは、IDE/エディタ/サイトのスクリーンショットとして配置するのがよいでしょう。
少なくともコードコメントについては、局所的にハイライトがないため、可読性が悪く、本文に溶け込んでしまう。
しかし、IDEでコピーして開くことはできますが、画像からでは、以外と手入力で再入力できるのですが・・・。
上図のプログラムの作品。
基本的に、データの分析や取引の意思決定、実行を開始するための準備はほとんど整っています。
でも、IDEではコピーして開くことができるのに、絵は手打ちで...。
わざわざコードをコピーして貼り付ける人はいないと思います...誰もここでそれを必要としません。
を読んで議論することです、はい。気になるものをピックアップしたり、ヒントを出したり。IDEで持ち歩くことはないと思うし。フォーラムで公開し、他の人に読んでもらい、コードを使用する場合は、コードを添付するか、リポジトリにリンクする（または、それらを組み合わせる）ことができます。
でも、これでは気が散ってしまいます。
Functions.pyにSMAを計算する関数として、以下のコードを記述します。
ポイントではなく、タイムシフトを行うためのパラメータdとkが必要なので、それらを0に設定します。
みたいな単純な馬鹿な理屈を思いつく。
各商品について、サンプル間の間隔をz=100だけ遅らせたSMA、すなわちs=1+2*z=201のオーダーのSMAを計算します。
市場に取引がない場合、またはその数量（あるシンボル）が許容数量（売りと買いで別）より少ない場合。
SMA(201)より30pips以上上にある場合、SL=TP=50pipsで売りの取引を開始します。
SMA(201)より30pips以上下にある場合、SL=TP=50pipsで買い注文を出します。
取引の利益が 20pipsに達した時点で、SLやTPによるクローズを待たずに決済します。
そんなトレードを例として実行してみましょう。トレーディングの観点からは単純で愚かなことですが、本質は実装にあるのです。
取引開始・終了時にこのような機能を使うことをお勧めします。