2. 이 ex4 파일을 MetaTrader 4 와 같은 폴더 아래의 experts 폴더 (예: d: \ program files \ actc meta trader 4 \ experts) 에 복사하고 metatrader 4 를 닫은 다음 다시 엽니다
3. "탐색" 아래의 "스마트 거래 시스템" 에서 사용할 EA 를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다.
1. mt5+python 에서 ea 를 개발하고자 하는 거래자에게 가장 직접적인 어려움은 mt5 가 아직 python 호출 mt5 backtest 에 대한 인터페이스를 제공하지 않았다는 것입니다. 즉, python 에서 ea 를 개발하면 mt5 에서 테스트할 수 없고 python 의 제 3 자만 찾을 수 있다는 것입니다 복제는 정책의 유효성을 검증할 뿐만 아니라 정책의 매개변수 디버깅에도 중요한 역할을 하므로 ea 를 개발하는 데 매우 중요한 부분입니다.
2. 또한 실행 속도에서 mt5+python ea 의 속도는 mt5 에서 개발한 ea 와 비교할 수 없습니다. 이는 실제 스트레스 테스트 후 얻은 결론입니다. Mt5+python ea 는 현재 가격과 Kline 데이터를 신호로 호출하여 거래 기록을 계산하고 호출하기 때문에 mt5 python 의 공식 라이브러리를 통해 mt5 와 암호화된 소켓 연결을 설정해야 하므로 읽기 및 쓰기 속도는 mt5 ea 보다 자연스럽게 낮습니다. mt5 메모리에서 직접 시세 데이터와 주문 정보를 읽습니다. Python 은 스크립팅 언어이지만, 다른 컴파일된 프로그래밍 언어에 비해 당연히 불쾌합니다. 하지만 ea 응용 프로그램의 경우 이러한 속도는 느낄 수 없습니다. 동일한 mt5 ea 의 속도를 직접 느낄 수 있습니다. 주로 mt5 와의 데이터 처리량이 크고 io 읽기 및 쓰기 차이가 크기 때문입니다. 특히 시장 데이터가 연속적으로 호출될 경우 더욱 그렇습니다.
3. mql5 지표를 모방하여 초기 및 후속 시장 판독값에 대해 단순화된 판독값 방법을 사용할 수 있는 최적화 방법도 있습니다. 이러한 단점을 감안하여 mt5 에서 python ea 를 개발하는 것은 일부 분야에서 대체할 수 없는 장점이 있기 때문에, metaquotes 는 결국 2020 년에 python 인터페이스와 라이브러리를 제공할 것이다. 많은 파생품 거래 플랫폼은 이미 파이썬 API 를 보유하고 있으며, 지난 몇 년 동안 파이썬은 양적거래 프로그램에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었기 때문에 많은 거래팀이 양적거래 환경을 구축할 때 파이썬을 우선적으로 고려하게 되었습니다. 또한 python 의 기계 학습 및 통계 배열 처리의 타사 라이브러리는 인공지능의 정량화 거래에서 가장 풍부한 프로그래밍 언어일 수 있습니다. 파이썬 (python) 을 이용한 자동 거래 프로그램 개발은 거래 전략에 사용되는 tensorflow 와 같은 기계 학습 라이브러리에 가장 적합합니다. Mt5 또는 mt4 ea 는 당시의 메타따옴표 사용자 정의에 의해 제한되며 단일 스레드로만 실행할 수 있습니다. OnTimer OnTick OnChartEvent 와 같은 이벤트 함수가 동시에 트리거되면 mt5 의 맨 아래는 상호 배타적으로 스레드 실행을 제한합니다.
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