Discusión sobre el artículo "Integración en MQL5: Python"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Integración en MQL5: Python:

Python es un lenguaje de programación conocido y popular con muchas características, especialmente en los campos de las finanzas, la ciencia de datos, la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Python es una herramienta poderosa que también puede resultar útil en el trading. MQL5 nos permite utilizar este poderoso lenguaje como una integración para lograr nuestros objetivos de manera efectiva. En este artículo, compartiremos cómo podemos usar Python como una integración en MQL5 después de aprender información básica sobre Python.

En este nuevo artículo, te daré una introducción definitiva a una herramienta importante que agregará valor a tus habilidades de programación. Veremos la integración de Python en MQL5. En cuanto a cómo esto puede ser útil para nosotros como desarrolladores, dependerá de sus objetivos del software, ya que Python es un lenguaje de programación de alto nivel que es fácil de leer y también es simple. Python es un lenguaje de programación que proporciona amplias bibliotecas para áreas como el análisis de datos, el cálculo estadístico y el aprendizaje automático. Por lo tanto, la integración de Python y MQL5 puede proporcionar mejores conocimientos que pueden ser útiles para que los participantes del mercado financiero mejoren sus resultados a través del procesamiento de datos y el análisis predictivo.

En este artículo, explicaré cómo usar Python con MQL5 brindándote conceptos básicos de Python y algunos ejemplos simples después de configurar nuestro entorno. 

Autor: Mohamed Abdelmaaboud

[Dibea Koffi Badjo]

Muy interesante, por desgracia metaTrader python biblioteca no está disponible todavía en MacOs.

[[Eliminado]]

Gracias,

acabo de encontrar un error en la 3ª aplicación

import plotly.express as px could not be resolved

from plotly.offline import plot no se pudo resolver

lo he resuelto reinstalando : pandas y matplotlib

c:\pip install MetaTrader5 pandas matplotlib

luego modifique el codigo asi :

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

# Initialisation de MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
    print("Erreur d'initialisation :", mt5.last_error())
    quit()
print("MT5 initialized Successfully")

# Définir les paramètres
symbol = "XAUUSD"
start_date = datetime(2023, 8, 1)
end_date = datetime(2024, 8, 12)

# Comprueba si el símbolo está disponible
if not mt5.symbol_select(symbol, True):
    print(f"Le symbole {symbol} n'est pas disponible.")
    mt5.shutdown()
    quit()

# Recuperar datos históricos
rates = mt5.copy_rates_range(symbol, mt5.TIMEFRAME_D1, start_date, end_date)
if rates is None:
    print("Error en la recuperación de datos:", mt5.last_error())
    mt5.shutdown()
    quit()

# Convertir los datos en DataFrame pandas
data = pd.DataFrame(rates)
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], unit='s')  # Convertir les timestamps en datetime

# Afficher les premières lignes des données
print(data.head())

# Visualizar los datos en forma de gráfico
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['time'], data['close'], label=f "Prix de clôture {símbolo}", color="blue")
plt.title(f"Prix de l'or ({symbol}) du {start_date.date()} au {end_date.date()}")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Prix")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

# Déconnexion de MetaTrader 5
mt5.shutdown()

Espero que ayude

[Gustavo Hennemann]

Omar Saghir #:

Gracias,

acaba de encontrar un error en la 3 ª aplicación

import plotly.express as px no se pudo resolver

from plotly.offline import plot no se pudo resolver

lo he resuelto reinstalando : pandas y matplotlib

c:\pip install MetaTrader5 pandas matplotlib

...

También es posible instalar la librería Plotly:

pip install plotly

Más información:

https://plotly.com/python/getting-started/

[Alexey Volchanskiy]

Gracias al autor, buen ejemplo. Sería interesante leer un artículo sobre el uso de herramientas de aprendizaje automático como scikit-learn, TensorFlow y Keras a través de MQL5+Python.