Я о том что интеграция питон с МТ5 не полная. Нельзя НАПРЯМУЮ получить значения индикаторов
Сохранение данных на mql
int i = iBarShift(_Symbol,PERIOD_CURRENT,startTime);
string nm = _Symbol+"_Inputs.csv";
int h = FileOpen(nm,FILE_CSV|FILE_WRITE|FILE_COMMON,";");
double d[2];
while (i > 0) {
d[0]=iСustom(_Symbol,PERIOD_CURRENT,"Ind_1",0,i);
d[1]=iСustom(_Symbol,PERIOD_CURRENT,"Ind_2",0,i);
FileWrite(h,d[0],d[1]);
i--;
}
FileClose(h);
Цели топика просты как пять копеек: позволить всем желающим начать алгоритмическую торговлю на Python, просто скопировав кусочки кода типа инициализации связи с терминалом, запроса котировок, запроса на сервер об открытии или закрытии сделки, и т.д. и т.п. Сосредоточиться на логике только, притом на чрезвычайно удобном для этого языке.
ну да... логики как раз и не хватает для алгоритмической торговли - логики, что тестировать торговую стратегию нужно, прежде чем "всем желающим" вставлять кусочки кода и лезть в реальную торговлю
ну все равно удачи с Вашими "немифическими" целями
Люди, которым не нужно, чтобы цены сохранялись в файлы, чуть перепишут код, и сделают не "запись в файлы - чтение из файлов", а просто сразу нужную им структуру данных. Здесь во многом просто показ примитивных вещей, для желающих сделать первые шаги.
Однако, уже познакомившихся с такими понятиями как списки, кортежи, словари, и т.д.
Предлагаю чтение из файлов цен осуществлять функцией read_all_files_with_prices , которая будет задействовать функцию read_file_with_prices для чтения файла с ценами каждого инструмента.
Пусть функция read_file_with_prices возвращает или массив numpy.ndarray со строками и столбцами, соответствующими исходному файлу цен (если цены успешно прочитались и прошли проверку на целостность данных, тип каждого элемента numpy.float64), или строку ‘no data’, если данные не прочитались, или неполны.
Функция read_all_files_with_prices пусть возвращает словарь с котировками по всем инструментам. Пусть в этом словаре ключи - наименования инструментов, значения - словари с котировками по одному соответствующему инструменту. В словарях с котировками по одному инструменту ключи - отсчёты даты-времени (класс date_time), значения - бары (класс bar), кроме того предлагаю предусмотреть ключи :
'is_data': значение по ключу - True, если котировки в наличии, False - если функция чтения из файла вернула 'no data',
'instrument': значение по ключу - инструмент (str);
'prices': значение по ключу - массив цен по инструменту (numpy.ndarray)
Добавил функции для чтения файлов и создания указанной выше структуры данных:
import os, time
import datetimeas dt
from json import loads, dump
from random import randint
import numpy as np
from Classes import date_time, Bar
import Functions
import MetaTrader5 as mt5
N = 1000 # количество отсчётов, сохраняемых в файлах котировок
N_sd_sell_max = 3 # максимальное количество сделок типа sell по одному инструменту
N_sd_buy_max = 3 # максимальное количество сделок типа buy по одному инструменту
volume = 0.01 # объём сделок
account_demo = ['Alpari-MT5-Demo', 12345678, 'password']
work_account = account_demo
work_catalog = 'Z:\\fx_for_forum\\fx\\'
instruments = ['EURUSD_i', 'GBPUSD_i', 'EURGBP_i', 'USDCHF_i', 'USDCAD_i', 'USDJPY_i']
def terminal_init(path_to_terminal, account):
'''
Функция осуществляет соединение с терминалом MT5
'''
if mt5.initialize(path_to_terminal, server=account[0], login=account[1], password=account[2]):
str1 = ' - соединение с терминалом {} билд {} установлено'
print(date_time.now().nice_view, str1.format(mt5.terminal_info().name, mt5.version()[1]))
return True
else:
print(date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом установить не удалось')
return False
def terminal_done():
'''
Функция завершает соединение с терминалом MT5
'''
try:
mt5.shutdown()
print('\n' + date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом успешно завершено')
except:
print('\n' + date_time.now().nice_view, ' - соединение с терминалом завершить не удалось')
def dt_stamp_from_M5_view(M5_view):
return date_time(int(M5_view[0:4]), int(M5_view[4:6]), int(M5_view[6:8]), int(M5_view[8:10]), int(M5_view[10:12]))
def pips_definer(instrument):
'''
Функция возвращает величину пипса для инструмента, например для EURUSD - 0.0001, для USDJPY - 0.01
'''
if instrument in ['EURUSD_i', 'GBPUSD_i', 'EURGBP_i', 'USDCHF_i', 'USDCAD_i']:
return0.0001
elif instrument in ['USDJPY_i']:
return0.01else:
return None
def save_prices_to_file(instrument, n=100):
'''
Функция принимает инструмент, количество отсчётов цены n в таймфрейме М5,
и сохраняет в файл (только сформировавшиеся полностью бары, время соответствует времени закрытия (!) бара)
'''
w = pips_definer(instrument)
tochn = int(abs(np.log10(w))+1)
path_file = os.path.join(work_catalog, instrument+'.txt')
bars = mt5.copy_rates_from_pos(instrument, mt5.TIMEFRAME_M5, 0, n+1) # в случае ошибки mt5.copy_rates_from_pos возвращает None
try:
f = open(path_file, 'w')
for i in range(0, n+1):
bar = bars[i]
dt_stamp = date_time.fromtimestamp(bar[0], dt.timezone.utc) + dt.timedelta(hours=1, minutes=5)
open_ = str(round(bar[1], tochn))
high_ = str(round(bar[2], tochn))
low_ = str(round(bar[3], tochn))
close_ = str(round(bar[4], tochn))
if i != n:
f.write(dt_stamp.M5_view + ' ' + open_ + ' ' + high_ + ' ' + low_ + ' ' + close_ + '\n')
f.close()
print(date_time.now().nice_view, ' - котировки {} успешно записаны в файл'.format(instrument))
except:
print(date_time.now().nice_view, ' - котировки {} записать в файл не удалось'.format(instrument))
def read_file_with_prices(catalog, instrument):
'''
Функция принимает каталог, и наименование инструмента, читает в указанном каталоге файл с ценами для указанного инструмента
(формат данных: отсчёт времени в виде строки формата M5_view, open, high, low, close), проверяет цены на целостность данных.
Функция возвращает или массив ndarray (если всё успешно), или строку 'no data' (если данные не прочитались, или неполны)
'''
path_file = os.path.join(catalog, instrument+'.txt')
try:
f = open(path_file, 'r')
ndarray___with_prices_for_instrument = np.loadtxt(f, delimiter=' ', dtype='float64')
f.close()
except:
print(date_time.now().nice_view + ' - Файл с котировками для {} прочитать не удалось'.format(instrument))
return 'no data'
# проверка данных на целостность
timedelta_5 = dt.timedelta(minutes=5)
nx = ndarray___with_prices_for_instrument.shape[0]
for i in range(1, nx):
dt_stamp_i = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i, 0])))
dt_stamp_im1 = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i-1, 0])))
t_delta = dt_stamp_i - dt_stamp_im1
if t_delta != timedelta_5:
if t_delta >= dt.timedelta(hours=47) and t_delta <= dt.timedelta(hours=50):
pass # разрыв данных с вечера пятницы до понедельника
else:
t1 = ' - Котировки для {} неполны, и не будут переданы на выполнение расчётов\nИменно - ошибка при {}'
print((date_time.now().nice_view + t1).format(instrument, dt_stamp_im1.M5_view))
return 'no data'
return ndarray___with_prices_for_instrument
def read_all_files_with_prices(catalog, instruments):
'''
Функция принимает каталог, и список инструментов, читает в указанном каталоге файлы с ценами для указанных инструментов
с использованием функции read_file_with_prices.
Функция возвращает словарь prices_for_all_instruments с котировками по всем инструментам.
В этом словаре ключи - наименования инструментов, значения - словари с котировками по одному соответствующему инструменту.
В словарях с котировками по одному инструменту ключи - отсчёты даты-времени (класс date_time), значения - бары (класс bar),
кроме того предусмотрены ключи:
- 'is_data' - значение по ключу - True, если котировки в наличии, False - если функция чтения из файла вернула 'no data',
- 'instrument' - значение по ключу - инструмент (str);
- 'prices' - значение по ключу - массив котировок по инструменту (numpy.ndarray)
'''
dict___with_prices_for_all_instruments = {}
for instrument in instruments:
w = pips_definer(instrument)
ndarray___with_prices_for_instrument = read_file_with_prices(catalog, instrument)
dict___with_prices_for_instrument = {}
if type(ndarray___with_prices_for_instrument) == type('no data'):
dict___with_prices_for_instrument['is_data'] = False
else:
dict___with_prices_for_instrument['is_data'] = True
dict___with_prices_for_instrument['instrument'] = instrument
dict___with_prices_for_instrument['prices'] = ndarray___with_prices_for_instrument
for i in range(0, ndarray___with_prices_for_instrument.shape[0]):
dt_stamp = dt_stamp_from_M5_view(str(int(ndarray___with_prices_for_instrument[i, 0])))
dict___with_prices_for_instrument[dt_stamp] = Bar(instrument, 5, dt_stamp,
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 1],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 3],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 2],
ndarray___with_prices_for_instrument[i, 4], w)
dict___with_prices_for_all_instruments[instrument] = dict___with_prices_for_instrument
return dict___with_prices_for_all_instruments
def main(N):
'''
Главная функция, обеспечивающая в бесконечном цикле связь с терминалом,
сохранение котировок, и запуск функции, осуществляющей торговлю
'''
dt_start = date_time.now()
dt_write = dt_stamp_from_M5_view(dt_start.M5_view) + dt.timedelta(minutes=5, seconds=10)
print('\n' + dt_start.nice_view, ' - начал работу, бездействую до ' + dt_write.nice_view + '\n')
timedelta_sleep = dt_write - date_time.now()
time.sleep(timedelta_sleep.seconds)
while True:
# установка соединения с MetaTrader5
if terminal_init(os.path.join('C:\\', 'Program Files', 'Alpari MT5', 'terminal64.exe'), work_account):
# запись цен в файлы: для всех инструментов, N отсчётов
if (dt.datetime.now() - dt_write) < dt.timedelta(seconds=10):
print('\n' + date_time.now().nice_view + ' - начинаю запись цен в файлы для всех инструментов')
for instrument in instruments:
save_prices_to_file(instrument, N)
# пауза 5 секунд после записи файлов с ценами, возможно необходимых для открытия в Mathcad,
# или ещё зачем, если в них нет нужды, желающие могут переписать код, исключив бессмысленную
# последовательность записи файлов, и затем чтения файлов, сразу сформировав нужную им структуру данных
time.sleep(5)
# определяем значение последнего отсчёта времени, который должен быть в файлах котировок, если они актуальны
# (в выходные дни это будет не так, а в будни, пока рынок открыт - так)
fx_dt_stamp_now = dt_stamp_from_M5_view(date_time.now().M5_view)
print('\n\n'+date_time.now().nice_view, '- начинаю вычисления для отсчёта времени {}'.format(fx_dt_stamp_now.M5_view))
# получаем словарь с ценами для всех инструментов
dict___with_prices_for_all_instruments = read_all_files_with_prices(work_catalog, instruments)
# демонстрация актуальности котировок,
# поскольку сейчас выходной, то последний отсчёт времени в файлах данных не совпадает с текущим, не суть
for instrument in instruments:
if dict___with_prices_for_all_instruments[instrument]['is_data']:
str1 = 'Последний отсчёт в файле с ценами для {}: {}'
print(str1.format(instrument, str(int(dict___with_prices_for_all_instruments[instrument]['prices'][N-1, 0]))))
# завершение соединения с MetaTrader5
terminal_done()
# определение параметров ожидания до следующего выполнения тела цикла
dt_start = date_time.now()
dt_write = dt_stamp_from_M5_view(dt_start.M5_view) + dt.timedelta(minutes=5, seconds=10)
timedelta_sleep = dt_write - dt_start
print(date_time.now().nice_view + ' - засыпаю до {}\n\n\n\n\n'.format(dt_write.nice_view))
time.sleep(timedelta_sleep.seconds)
if __name__ == '__main__':
main(N)
Зато его можно скопировать, и открыть в IDE, а с картинки - перенабирать вручную разве что...
вряд-ли кто будет заморачиваться с копи-пастой кода..он никому тут не нужен
прочесть и обсудить да. Подчерпнуть что-нить любопытное или чего подсказать. А таскать в IDE уже вряд-ли. На форуме публикуют ради чтения другими, а для использования код либо аттачат, либо ссылку в репозитарий (или совмещают)
Я о том что интеграция питон с МТ5 не полная. Нельзя НАПРЯМУЮ получить значения индикаторов
Чтение данных на питон
Цели топика просты как пять копеек: позволить всем желающим начать алгоритмическую торговлю на Python, просто скопировав кусочки кода типа инициализации связи с терминалом, запроса котировок, запроса на сервер об открытии или закрытии сделки, и т.д. и т.п. Сосредоточиться на логике только, притом на чрезвычайно удобном для этого языке.
ну да... логики как раз и не хватает для алгоритмической торговли - логики, что тестировать торговую стратегию нужно, прежде чем "всем желающим" вставлять кусочки кода и лезть в реальную торговлю
ну все равно удачи с Вашими "немифическими" целями
)))
Люди, которым не нужно, чтобы цены сохранялись в файлы, чуть перепишут код, и сделают не "запись в файлы - чтение из файлов", а просто сразу нужную им структуру данных. Здесь во многом просто показ примитивных вещей, для желающих сделать первые шаги.
Однако, уже познакомившихся с такими понятиями как списки, кортежи, словари, и т.д.
Предлагаю чтение из файлов цен осуществлять функцией read_all_files_with_prices , которая будет задействовать функцию read_file_with_prices для чтения файла с ценами каждого инструмента.Пусть функция read_file_with_prices возвращает или массив numpy.ndarray со строками и столбцами, соответствующими исходному файлу цен (если цены успешно прочитались и прошли проверку на целостность данных, тип каждого элемента numpy.float64), или строку ‘no data’, если данные не прочитались, или неполны.
Функция read_all_files_with_prices пусть возвращает словарь с котировками по всем инструментам. Пусть в этом словаре ключи - наименования инструментов, значения - словари с котировками по одному соответствующему инструменту. В словарях с котировками по одному инструменту ключи - отсчёты даты-времени (класс date_time), значения - бары (класс bar), кроме того предлагаю предусмотреть ключи :
'is_data': значение по ключу - True, если котировки в наличии, False - если функция чтения из файла вернула 'no data',
'instrument': значение по ключу - инструмент (str);
'prices': значение по ключу - массив цен по инструменту (numpy.ndarray)
Короче, такую структуру данных предлагаю:
код на Python лучше помещать в виде скриншотов из IDE/редактора/сайта.
местное отсутствие подсветки по крайней мере комментариев кода, делает его слабо-читаемым, он сливается с основным текстом.
Добавил функции для чтения файлов и создания указанной выше структуры данных:
код на Python лучше помещать в виде скриншотов из IDE/редактора/сайта.
местное отсутствие подсветки по крайней мере комментариев кода, делает его слабо-читаемым, он сливается с основным текстом.
Зато его можно скопировать, и открыть в IDE, а с картинки - перенабирать вручную разве что...
Работа показанной выше программы:
В принципе почти всё готово к тому, чтобы начать анализ данных, принятие и выполнение торговых решений.
Зато его можно скопировать, и открыть в IDE, а с картинки - перенабирать вручную разве что...
вряд-ли кто будет заморачиваться с копи-пастой кода..он никому тут не нужен
прочесть и обсудить да. Подчерпнуть что-нить любопытное или чего подсказать. А таскать в IDE уже вряд-ли. На форуме публикуют ради чтения другими, а для использования код либо аттачат, либо ссылку в репозитарий (или совмещают)
но это отвлечённо.
Поместим в файл Functions.py следующий код, функцию, вычисляющую SMA
Параметры d и k мне нужны для осуществления сдвига по времени, не суть, будем задавать их равными нулям.
Придумаю какую-нибудь простую дебильную логику, типа:
для каждого инструмента вычисляем SMA, запаздывающую на z=100 интервалов между отсчётами, то есть SMA порядка s=1+2*z=201.
Если в рынке нет сделок, или количество их (по конкретному инструменту) меньше, чем допустимое количество (отдельно по Sell, и отдельно по Buy), то:
если цена в текущий момент выше SMA(201) на 30 или более пипс - открыть сделку на продажу, с SL=TP=50 пипс,
если цена в текущий момент ниже SMA(201) на 30 или более пипс - открыть сделку на покупку, с SL=TP=50 пипс.
Если в какой-то момент прибыль по сделке достигла 20 пипс - закрыть её, не дожидаясь закрытия по SL или TP.
Реализуем для примера такую торговлю. Просто, глупо, с точки зрения трейдинга, но суть дела в реализации.
Предлагаю такие функции для открытия и для закрытия сделок: