文章 "多层感知器和反向传播算法（第二部分）：利用 Python 实现并与 MQL5 集成"
关于 Python 和 MQL 的文章，没有任何结尾。
Aliaksandr Hryshyn #:
关于 Python 和 MQL 的文章，没有任何结尾。
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俄语版本已发布.....
Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5.
- www.mql5.com
Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.
干得好干得好。买什么类型的数据来运行你们的程序......这是一个问题
Good
very good
新文章 多层感知器和反向传播算法（第二部分）：利用 Python 实现并与 MQL5 集成已发布：
有一个 Python 程序包可用于开发与 MQL 的集成，它提供了大量机会，例如数据探索、创建和使用机器学习模型。 集成在 MQL5 内置的 Python，能够创建各种解决方案，从简单的线性回归、到深度学习模型。 我们来看看如何设置和准备开发环境，以及如何使用一些机器学习函数库。
首先，您应该从官方网站 www.python.org/downloads/ 下载 Python
为了使用 TensorFlow，您应该安装 3.3 和 3.8 之间的版本（我个人使用 3.7）。
下载并开始安装过程后，选中 “Add Python 3.7 to PATH” 选项。 这可确保某些事情马上就能工作，且无需以后额外配置。
然后可以直接从 MetaTrader 5 终端轻松运行 Python 脚本。
打开 MetaEditor，并进入“工具\选项”。
在此处指定 Python 可执行文件所在的路径。 注意，安装后它应该有默认的 Python 路径。 如果没有，则需手工输入可执行文件的完整路径。 如此即可令您直接从 MetaTrader 5 终端运行脚本。
我个人使用一个完全独立的函数库环境，称为虚拟环境。 这是一种获得“干净”安装并仅收集产品所需的库的方法。
作者：Jonathan Pereira