Обсуждение статьи "Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Многомодульный торговый робот на Python и MQL5 (Часть I): Создание базовой архитектуры и первых модулей:

Разрабатываем модульную торговую систему, объединяющую Python для анализа данных с MQL5 для исполнения сделок. Четыре независимых модуля параллельно следят за разными аспектами рынка: объемами, арбитражем, экономикой и рисками, а для анализа используют RandomForest с 400 деревьями. Особый упор сделан на риск-менеджмент, ведь без грамотного управления рисками даже самые продвинутые торговые алгоритмы бесполезны.

Рынок постоянно меняется. Сегодня работает одна стратегия, а завтра она уже бесполезна. Я долго наблюдал за этим и понял, что нужен совершенно новый подход. Решение пришло неожиданно. А что если сделать систему модульной? Представьте команду профессионалов: один следит за трендами, второй анализирует объемы торгов, третий контролирует риски. Именно так и должен работать современный торговый робот!

Выбор технологий был очевиден. Python идеально подходил для анализа данных — с его библиотеками можно творить чудеса. MQL5 взял на себя исполнение сделок. Получился отличный тандем. Мы начали с малого: сначала создали прочную основу — архитектуру, способную расти и развиваться, потом добавили взаимодействие между Python и MQL5. Система управления данными получилась на удивление простой и эффективной.

Асинхронность стала настоящим прорывом! Теперь робот мог одновременно следить за множеством инструментов. Производительность взлетела до небес.

Знаете, что самое интересное? Эта система реально работает на рынке. Не просто пример из учебника, а боевой инструмент. Конечно, мы начнем с базовой версии, но даже она — впечатляет. Впереди у нас — большое путешествие. Мы создадим систему, способную учиться и адаптироваться. Будем улучшать её шаг за шагом. А пока, давайте начнем с самого важного — с построения надежного фундамента.

Автор: Yevgeniy Koshtenko