Как экспортировать и форматировать данные индикатора MQL5 и историю сделок для Python с целью обучения модели машинного обучения?
Ну, скажем так, правой мышью по истории сделок и сохраняем как детализированный отчёт. Если Ваша нейронка понимает html-файлы, то можно скормить. Есть ещё вариант сделать скрипт, который пробежится по истории сделок и создаст csv-файл с нужными Вам полями. Пайтон понимает эти файлы. Это точно.
Вот код для mql4. Будет ли работать на MQL5 - не знаю. Но принцип, думаю, извлечь не сложно.
// ======================== WritingLineInFile() ==================================================== //| Дописывание строки в конец файла //+--------------------------------- void WritingLineInFile(string FlName,string Text,string Razdelitel){ bool LNG=TerminalInfoString(TERMINAL_LANGUAGE)=="Russian"; int file_handle=FileOpen(FlName,FILE_CSV|FILE_READ|FILE_WRITE,Razdelitel); if (file_handle>0){ FileSeek(file_handle,0,SEEK_END); FileWrite(file_handle,Text); FileClose(file_handle); } else{ Print(__FUNCTION__,"(): ",Text(LNG,"Ошибка № ","Error No. "),GetLastError(),Text(LNG," Не удалось открыть файл "," Failed to open file "),FlName); } } // =================== Text ======================================================================== // Функция возвращает текст на выбранном языке терминала. // Если терминал русскоязычный, то возвращается строка на русском. В противном случае на английском. // ------------------------------------------------------------------------------------------------- string Text(bool Lang,string Russ,string Engl){ if(Lang){ return(Russ); } else return(Engl); }
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
...
Hydra Corporation, 2024.11.13 12:40
Здравствуйте, всем!
Я разрабатываю приложение на Python для анализа финансовых данных и ищу способ собирать данные с индикаторов, созданных в MetaTrader 5 (MQL5), непосредственно в мой Python-скрипт.
У меня есть индикатор MQL5, который я использую в MetaTrader 5, и я хотел бы отправить его данные (такие как значения цен, технические индикаторы и т. д.) в Python для дальнейшего анализа.
Некоторые вопросы, которые у меня есть:
- Как я могу получить данные с индикатора MQL5 в Python?
- Есть ли API или библиотека для этой интеграции?
- Какой лучший метод для передачи этих данных из MetaTrader 5 в Python?
- Можно ли использовать прямую интеграцию через сокеты, или нужно использовать промежуточный файл (например, CSV или JSON)?
- Возможно ли осуществлять эту коммуникацию в реальном времени, или это работает только для сбора исторических данных?
Буду признателен за любую помощь или рекомендации!
Спасибо!
Здравствуйте, сообщество!
Я разрабатываю проект по интеграции моей торговой среды в MetaTrader 5 с Python с целью обучения модели машинного обучения, которая сможет оптимизировать мою торговую стратегию. У меня уже есть история моих сделок и пользовательский индикатор на MQL5. Я хотел бы собрать эти данные и подготовить их для обучения модели.
Буду признателен за рекомендации по следующим вопросам:
1. Экспорт данных индикатора MQL5 в Python
- Как экспортировать значения, генерируемые моим пользовательским индикатором, для использования в Python?
- Существует ли конкретная функция или метод в MQL5, облегчающий экспорт этих данных в файл (например, CSV) или в базу данных?
2. Форматирование истории сделок для обучения
- Как лучше всего форматировать мою историю сделок для обучения модели машинного обучения?
- Какие поля и структура рекомендуются, чтобы гарантировать, что данные подходят для анализа и моделирования?
- Примеры структур данных (например, таблицы), облегчающие процесс обучения.
3. Рекомендации по моделям машинного обучения
- Какие модели вы рекомендуете для анализа и прогнозирования результатов на основе истории сделок?
- Модели классификации (например, Random Forest, XGBoost) или модели регрессии (например, линейная регрессия, Gradient Boosting)?
- Рассмотрение моделей временных рядов, таких как LSTM или ARIMA, в контексте финансовых данных.
4. Интеграция между MQL5 и Python
- Какие библиотеки Python наиболее подходят для чтения и обработки данных, экспортированных из MQL5?
- Предложения по фреймворкам или API, облегчающим прямую связь между MetaTrader 5 и Python для обновления данных в реальном времени.
5. Лучшие практики при подготовке данных и обучении модели
- Как подготовить собранные данные для эффективного обучения модели машинного обучения?
- Техники очистки данных, нормализации, инженерии признаков и отбора признаков.
- Методы предотвращения переобучения и обеспечения правильной валидации модели.
6. Ресурсы и примеры кода
- Есть ли примеры кода или ресурсы, которые могут помочь в процессе интеграции и обучения?
- Ссылки на учебные пособия, проекты на GitHub или релевантную документацию, облегчающую разработку.
Дополнительный контекст:
- Конечная цель: Я хочу, чтобы модель машинного обучения помогала в принятии торговых решений, идентифицируя паттерны, которые могут улучшить эффективность моих сделок.
- Доступные данные: Подробная история выполненных сделок, включая дату/время, символ, тип ордера, объем, цену входа/выхода, стоп-лосс, тейк-профит, результат и значения пользовательского индикатора.
Заранее благодарю за помощь и любые ресурсы, примеры кода или документацию, которые вы можете предоставить для облегчения процесса интеграции и разработки модели.
С уважением,
Hydra
Нормально очень мощное облако для Python
Вот как ты можешь использовать библиотеку mt5 для экспорта данных и истории сделок:
Установка библиотеки MetaTrader5
Перед началом убедись, что у тебя установлен Python и pip. Затем установи библиотеку командой:
pip install MetaTrader5
import MetaTrader5 as mt5
# Подключение к MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
print("Не удалось подключиться к MetaTrader 5")
else:
print("Подключение к MetaTrader 5 успешно")
Получение данных твоего индикатора
Для получения данных из индикатора ты можешь использовать функцию copy_rates_from_pos() или copy_rates_range() для получения исторических данных:
import pandas as pd # Получаем данные индикатора symbol = "EURUSD" rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, mt5.TIMEFRAME_M1, 0, 1000) # Конвертируем в DataFrame df = pd.DataFrame(rates) df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s') print(df.head())
Экспорт истории сделок
Для получения истории сделок и экспорта их в удобном формате:
# Получаем историю сделок history = mt5.history_deals_get("2020-01-01", "2021-01-01") # Конвертируем в DataFrame deals_df = pd.DataFrame(list(history), columns=history[0]._asdict().keys()) deals_df['time'] = pd.to_datetime(deals_df['time'], unit='s') print(deals_df.head())
Завершение сессии
Не забывай закрывать сессию с MetaTrader 5 после завершения работы если данные больше не нужны:
mt5.shutdown()
Использование модели Llama 3.1 405B для анализа валютных данных или для торговли на Форекс может быть не самым прямым или очевидным решением, поскольку эта модель прежде всего предназначена для обработки и генерации естественного языка. Тем не менее, вот несколько способов, как её можно адаптировать для работы с финансовыми данными:
1. Анализ сентимента рынка
Llama 3.1 405B может быть использована для анализа сентимента текстов, таких как новости о финансах или посты в социальных медиа, которые могут влиять на рыночные цены. Это может помочь понять общее настроение рынка и потенциально предсказать его движения
Рекомендуемые системные требования:
- Процессор (CPU): Мощный многоядерный процессор (например, Intel Xeon Platinum или AMD EPYC 7742).
- Оперативная память (RAM): 512 ГБ или больше.
- Видеокарты (GPU): 16-32 GPU с 80 ГБ памяти на каждой (например, NVIDIA A100).
- Постоянное хранилище (HDD/SSD): 2 ТБ SSD или больше.
- Операционная система (OS): Linux (например, Ubuntu 20.04 или новее).
Можете начать с серии этих статей. Там описаны разные подходы.
Первая статья из серии. И дальше по хронологии.
- www.mql5.com
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Здравствуйте, сообщество!
Я разрабатываю проект по интеграции моей торговой среды в MetaTrader 5 с Python с целью обучения модели машинного обучения, которая сможет оптимизировать мою торговую стратегию. У меня уже есть история моих сделок и пользовательский индикатор на MQL5. Я хотел бы собрать эти данные и подготовить их для обучения модели.
Буду признателен за рекомендации по следующим вопросам:
1. Экспорт данных индикатора MQL5 в Python
2. Форматирование истории сделок для обучения
3. Рекомендации по моделям машинного обучения
4. Интеграция между MQL5 и Python
5. Лучшие практики при подготовке данных и обучении модели
6. Ресурсы и примеры кода
Дополнительный контекст:
Заранее благодарю за помощь и любые ресурсы, примеры кода или документацию, которые вы можете предоставить для облегчения процесса интеграции и разработки модели.
С уважением,
Hydra