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Estou também a estudar Python, mas apenas como parte do domínio de redes neurais, aprendizagem de máquinas e outras coisas e embalagens extravagantes. Não creio que seja possível trabalhar com este super-brainer, é 200 vezes mais lento que o MQL5, citei os resultados de alguns testes simples.
Ainda não percebi, é possível ligar módulos Python e funções de chamada da MQL5? Ou a única ligação é Python->MQL5?
Volchansky muda para MO?
Estou interessado
Vejo cada vez mais gente boa a ir para o MO, o sabker está a mexer em graxas, é difícil de decidirUm bom tutorial sobre como trabalhar com dados e um pouco de MO se houver algo que não soubesse mas que tenha esquecido. Incluindo uma dica sobre como parar de pensar que a pitão é um travão.
https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/
hola, mi trabajo todavía es con Python y MT4
Havia um teste simples sem bibliotecas, apenas calculando o número PI num laço primitivo. Infelizmente, não consegui encontrar o meu ramo recente, aqui está um antigo, sem Python.
E eu encontrei o meu código em Python.
Numba package to the rescue (https://numba.pydata.org/) - funciona 10 vezes mais rápido que o NumPy, que é 2 vezes mais rápido que o Python. Bom para programação funcional e gargalos de garrafa.
Estamos a preparar o módulo MetaTrader 5 para Python, semelhante ao R.
Tal como com o pacote para R, estamos actualmente a testar funções simples para extrair dados de uma cópia em execução do terminal.
Como se pode testar a operação:
Código de teste:
Mais tarde adicionaremos mais funcionalidades e colocaremos o pacote no repositório público de pacotes Python, para que possa ser instalado fora da caixa.
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No bloco de notas, Jupyter cospe
---------------------------------------------------------------------------RuntimeError Traceback (última chamada mais recente) <ipython-input-23-b7fba1 d 0ad5a> em <módulo>() 8 print(MT5Version()) 9 ---> 10 ticks1 = MT5CopyTicksFrom("EURA U D", dateti m e(2019,1,28,13),10000, MT5_ TICKS_ALL)11 ticks2= M T5CopyTicksRange("AUDUSD", datetime(2019,1,27,13), datetime(2019,1,28,13,1), MT5 ICKS_ALL) 12 RuntimeError: chamada IPC falhada
Um exemplo de um desenho rápido de uma matriz de correlação:
Tropeça em :
ticks1= MT5CopyTicksFrom("EURAUD", datatime(2019,1,28,13),10000, MT5_TICKS_ALL)
...
RuntimeError: chamada IPC falhou
O caminho para o terminal é através de r (bruto). O próprio terminal é detectado, é claro.
Um exemplo de um desenho rápido de uma matriz de correlação:
NÃO funciona em geral, e em Python 3.8 em particular!
está a fazer algo de errado
está a fazer algo de errado
1. originalmente tinha instalado o Python 3.7.2. Instalei o seu pacote e a shell de comando e o bloco de notas Jupyter recebe o mesmo erro:RuntimeError: chamada IPC falhou
2. Rasguei o Python 3.7.2, instalei o Python 3.8, mas a mesma história - não instala em Python 3.8
3. Instalou o Anaconda Python, criou especificamente um ambiente virtual para o Python 3.7.2 e tentou canalizar o seu pacote e executar um exemplo - a mesma vista, mas do lado:RuntimeError: chamada IPC falhou