記事「PythonとMQL5で構築するマルチモジュール型取引ロボット（第1回）：基本アーキテクチャと最初のモジュールの作成」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「PythonとMQL5で構築するマルチモジュール型取引ロボット（第1回）：基本アーキテクチャと最初のモジュールの作成」はパブリッシュされました:

Pythonによるデータ分析とMQL5による取引執行を組み合わせたモジュール型の取引システムを開発します。このシステムは、4つの独立したモジュールによって市場の異なる側面（ボリューム、アービトラージ、経済、リスク）を並行して監視します。ランダムフォレストを400本の決定木で構成したモデルを用いて市場データを分析します。特に本システムでは、リスク管理に重点を置いています。どれほど高度なアルゴリズムであっても、適切なリスク管理がなければ意味がありません。

市場は常に変化しています。今日うまく機能する戦略が、明日にはまったく通用しなくなります。私は長い間この現象を観察し、まったく新しいアプローチが必要だと確信しました。そして、あるときふと解決策がひらめいたのです。モジュール化されたシステムを作ればいいのでは？想像してみてください。ひとつのチームの中に、トレンドを監視する専門家、取引量を分析する専門家、リスクを管理する専門家がいる。まさに、現代の取引ロボットはこのように動くべきだと考えました。

使用する技術の選択は明確でした。データ分析にはPythonが最適です。その豊富なライブラリを活用すれば、驚くほど強力な分析が可能です。そして、実際の取引執行はMQL5が担当します。この2つを組み合わせることで、理想的なタッグが生まれました。まず基礎を固めることから始めました。拡張性と進化性を備えたアーキテクチャを構築し、その上でPythonとMQL5の連携を実現しました。データ管理システムは驚くほどシンプルで効果的なものになりました。

そして真の転換点となったのが、非同期処理の導入です。これにより、ロボットは複数の銘柄を同時に監視できるようになり、生産性が飛躍的に向上しました。

何よりも興味深いのは、このシステムが実際の市場で動作しているということです。これは単なる教科書的な例ではなく、実運用可能な取引ツールなのです。もちろん、最初は基本的なバージョンから始めますが、それだけでも十分に印象的です。これから長い旅が始まります。私たちは学習し、適応し続けるシステムを作り上げていきます。少しずつ改良を重ねます。まずは最も重要なこと、つまり堅牢な基盤を築くことから始めます。

作者: Yevgeniy Koshtenko

[linfo2]

ありがとうございます , pythonを学ぼうとしています , あなたのarbitrage_mt5はコンパイルされません AttributeError: 'ArbitrageModule' object has no attribute 'run' , ここで意図されているものは何ですか？