文章 "多层感知器和反向传播算法（第二部分）：利用 Python 实现并与 MQL5 集成"
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Nice, Thanks.
very good，技术大佬
Nice
after i add the localhost to the url,it still remind me 'error 4014',how to deal with this problem
the main problem occurs in backtest
thanks for share,it's a way to create ai for trade
Does the program developed in this way have to be used on the computer where the machine learning environment is deployed? This program will be very inconvenient to use.
新文章 多层感知器和反向传播算法（第二部分）：利用 Python 实现并与 MQL5 集成已发布：
有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成，它提供了大量机会，例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python，能够创建各种解决方案，从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境，以及如何使用一些机器学习函数库。
首先，您应该从官方网站 www.python.org/downloads/ 下载 Python
为了使用 TensorFlow，您应该安装 3.3 和 3.8 之间的版本（我个人使用 3.7）。
下载并开始安装过程后，选中 “Add Python 3.7 to PATH” 选项。 这可确保某些事情马上就能工作，且无需以后额外配置。
然后可以直接从 MetaTrader 5 终端轻松运行 Python 脚本。
打开 MetaEditor，并进入“工具\选项”。
在此处指定 Python 可执行文件所在的路径。 注意，安装后它应该有默认的 Python 路径。 如果没有，则需手工输入可执行文件的完整路径。 如此即可令您直接从 MetaTrader 5 终端运行脚本。
我个人使用一个完全独立的函数库环境，称为虚拟环境。 这是一种获得“干净”安装并仅收集产品所需的库的方法。
作者：Jonathan Pereira