文章 "基于Python与MQL5的多模块交易机器人（第一部分）：构建基础架构与首个模块"

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我们将开发一个模块化交易系统，该系统结合了 Python 进行数据分析，并使用 MQL5 执行交易。四个独立模块并行监控市场的不同方面：成交量、套利、经济指标和风险，并使用包含400棵树的随机森林（ RandomForest ）。特别强调风险管理，因为即使是最先进的交易算法，如果没有适当的风险管理，也是毫无用处的。

市场是不断变化的。今天一个策略有效，明天就变得毫无用处。我观察了很长时间，意识到需要一种全新的方法。解决方案来得出乎意料。如果我们构建一个模块化系统呢？想象一个专业团队：一个人监控趋势，第二个人分析交易量，第三个人控制风险。这正是现代交易机器人应有的工作方式！

技术的选择是显而易见的。Python 被证明是进行数据分析的完美选择——借助它的库，你可以创造奇迹。MQL5 则负责执行交易。一个绝佳的组合诞生了。我们从小处着手：首先，我们创建了一个坚实的基础——一个能够成长和演进的架构，然后我们添加了 Python 和 MQL5 之间的交互。数据管理系统被证明出奇地简单而有效。

异步性是一个真正的突破！现在，机器人可以同时监控多个交易品种。生产效率也突飞猛进。

你知道最有趣的是什么吗？这个系统在真实市场中确实有效。它不仅仅是一个教科书式的示例，而是一个实际的交易工具。当然，我们将从基础版本开始，但即便如此，它也已足够令人印象深刻。我们前方还有一段伟大的旅程。我们将创建一个能够学习和适应的系统。我们将一步一步地改进它。现在，让我们从最重要的事情开始——构建一个坚实的基础。

作者：Yevgeniy Koshtenko

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谢谢，我正在学习 python，您的 arbitrage_mt5 无法编译 AttributeError: 'ArbitrageModule' 对象没有属性'run'，这里有什么问题吗？