私はM5タイムフレームで動作し、計算を実行し、5分に1回決定を下すことを計画しています)。
dtとしてdatetimeをインポートする
class date_time(dt.datetime): ''' Класс описывает отсчёт даты и времени. Представляет собой расширение класса datetime библиотеки datetime. ''' @property def M5_view(self): minute = (self.minute//5)*5 if minute < 10: _minute = '0'+str(minute) else: _minute = str(minute) return self.strftime('%Y%m%d%H')+_minute @property def nice_view(self): return self.strftime('%Y.%m.%d %H:%M:%S') def __str__(self): return self.M5_view def __repr__(self): return self.__str__()
このクラスのおかげで、何が起きているのかのログを取るのが便利になります。
例えば、次のようなことを書きます。
dt_stamp_read = ... print('\n'+date_time.now().nice_view, '- начал работу, планирую прочитать файлы с ценами в {}'.format(dt_stamp_read.nice_view))
のような出力が得られます。
2021.12.11 22:41:23 - начал работу, планирую прочитать файлы с ценами в 2021.12.11 22:45:30
あなたにも必要です。
class Bar: ''' Класс описывает бар, то есть структуру данных, удобную для описания изменения цен финансовых инструментов на интервалах времени. ''' def __init__(self, instrument, time_frame, time_close, price_open, price_low, price_high, price_close, pips_value): self.instrument = instrument self.time_frame = time_frame self.time_close = time_close self.time_open = self.time_close - dt.timedelta(minutes=self.time_frame) self.price_open = price_open self.price_low = price_low self.price_high = price_high self.price_close = price_close self.w = pips_value def __str__(self): str1 = '(Bar: instrument={} time_frame={} time_open={} time_close={}\n' str2 = 'open={} low={} high={} close={} pips_value={})' return (str1+str2).format(self.instrument, self.time_frame, self.time_open.M5_view, self.time_close.M5_view, self.price_open, self.price_low, self.price_high, self.price_close, self.w) def __repr__(self): return self.__str__()
このフォントは等幅ではないので、視覚的に書式が少しずれてしまっていますが、それは問題ではありません。
pythonを使ったトレードは良いですね...。
しかし、pythonはデータの分析には向いていますが、取引には向いて いません。
MACDという選択肢を考えるなら、pythonで。
- 見積書を簡単に読み込むことができます。
- MACDデータを簡単に計算することができます。
そして、新しいバーごとに、例えば、MACDの値とシグナルライン、遅行線と速行線の急峻さ、遅行線から離れた価格変動、などの条件を設定します。
履歴から条件を実行し、指定したフォーメーションの一定期間の統計のプラス/マイナスを表示します。それ以外のこと(取引の開始・終了・取消)はすべてMQLで行う必要があります。
テスターを発明する必要はなく、既成のものがあります。
Pythonでは、相場と指標はSQLiteに保存されます。ソケット、ファイル、データベースを介したMQL-Python接続(ソケットが良い)。
すべて...
Python - データ解析専用で、解析結果を2D(3D)グラフで表示する機能が充実しています。
copy_rates_from は完全なデータ解析には十分ではありません。指標データ(カスタム指標を含む)の抽出が可能であれば、分析リングは終了しているはずです。
また、パイソンを使った取引は、IMHOではMQL5のPRになると考えています。
私はこのスレッドで、この戦略をPythonで実装するつもりです。
- 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
どなたか、簡単な(負けを承知で、ポイントではない)売買戦略を提案してください。
メッセージは正気である場合、つまり、多かれ少なかれ明確に行われる必要があるものを設定し、このスレッドで、ここで実装し、Pythonで、この戦略にトレードします。
楽しみにしています。)