記事"MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2019.05.07 10:35 新しい記事 MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信 はパブリッシュされました:包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。 ソケットサーバーを作成し、クライアント (MQL5 プログラム) から必要な情報を受け取り、処理し、結果を返送する簡単なプログラムを作成します。 これは最も効率的なインタラクションメソッドです。 たとえば、scikit learn のような機械学習ライブラリを使用して、MetaTrader5 ターミナルで線を描画できる価格とリターン座標を使用して線形回帰を計算する必要があるとします。 これはあくまで基本的な例です。 しかし、このような相互作用は、ニューラルネットワークのトレーニング、ターミナルからの it データへの送信 (クオート)、結果の学習とターミナルへの復帰などにも利用できます。 これで、ソケット操作を担当するクラスの作成に進むことができます。 class socketserver: def __init__(self, address = '', port = 9090): self.sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.address = address self.port = port self.sock.bind((self.address, self.port)) self.cummdata = '' def recvmsg(self): self.sock.listen(1) self.conn, self.addr = self.sock.accept() print('connected to', self.addr) self.cummdata = '' while True: data = self.conn.recv(10000) self.cummdata+=data.decode("utf-8") if not data: break self.conn.send(bytes(calcregr(self.cummdata), "utf-8")) return self.cummdata def __del__(self): self.sock.close() 作者: Maxim Dmitrievsky 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
新しい記事 MetaTrader5 と Python インテグレーション: データの受信と送信 はパブリッシュされました:
包括的なデータ処理には広範なツールが必要であり、多くの場合、1つのアプリケーションのサンドボックスの範疇を超えています。 専門のプログラミング言語は、データ、統計、機械学習の処理と分析に使用されます。 データ処理の主要なプログラミング言語の1つは Python です。 この記事では、ソケットを使用して MetaTrader5 と Python を接続する方法、およびターミナル API を介してクオートを受け取る方法について説明します。
ソケットサーバーを作成し、クライアント (MQL5 プログラム) から必要な情報を受け取り、処理し、結果を返送する簡単なプログラムを作成します。 これは最も効率的なインタラクションメソッドです。 たとえば、scikit learn のような機械学習ライブラリを使用して、MetaTrader5 ターミナルで線を描画できる価格とリターン座標を使用して線形回帰を計算する必要があるとします。 これはあくまで基本的な例です。 しかし、このような相互作用は、ニューラルネットワークのトレーニング、ターミナルからの it データへの送信 (クオート)、結果の学習とターミナルへの復帰などにも利用できます。
これで、ソケット操作を担当するクラスの作成に進むことができます。
作者: Maxim Dmitrievsky