python开发EA外汇交易怎么开发

1.首先，你要有一个EA，必须要有以ex4为扩展名的，如果只有mq4文件的话，就要用MetaTrader自带的编辑器MetaEditor打开，将mq4通过编译(compile)并且要不出现错误，才能在原存放mq4的文件夹下面得到一个同名的ex4文件。

2.将这个ex4文件复制到MetaTrader 4所在的文件夹下面的experts文件夹下，比如：D:\Program Files\ACTC MetaTrader 4\experts，关闭并重新打开MetaTrader 4。

3.在“导航”下面的“智能交易系统”下面右键点击你想要使用的EA。

拓展资料：

1、 对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者，最大会立即遇到的困难是，mt5 现在还没有提供 python 可以调用 mt5 backtest 的接口，也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。 复盘不是只有验证策略的有效性，也扮演调试策略参数的重要工作，所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。

2、另外在执行速度上，mt5+python ea 的速度自然是无法和纯在 mt5 开发的 ea 相比，这个是实际执行压力测试后得到的结论。因为 mt5+python ea 在调用当前价格和 K 线数据作为信号计算，和调用交易记录，需要透过 mt5 python 官方库与 mt5 建立在本地的一个加密的 socket 连接来作，读写速度自然是比不过 mt5 ea 直接从 mt5 内存读取行情数据和订单信息。虽然 python 是脚本编程语言，与其他编译型的编程语言程序比自然是不快，但是对于 ea 的应用，这样的慢是不太感受的到，可以直接感受到与相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在与 mt5 间的大量数据传送和 io 读写差异上，尤其是连续调用行情数据比较多时，这样的速度差异就相当明显了。

3、这还是有优化方式的，可以仿 mql5 指标对于初始和后续的行情读取，采取精简量的读取方式。 既然有这些缺点，在 mt5 开发 python ea 还是在有些领域有不可替代的优点，所以 metaquotes 才会在 2020 年最终还是把 python 接口和函数库提供出来。因为现在许多衍生性交易平台都已经具备了 python api，而经过这些年，python 已经成为量化交易程序最有人气的编程语言，这也让许多交易团队在建构量化交易的环境，会优先考虑 python。 另外在人工智能的量化交易，python 的机器学习和统计数组处理的第三方库大概是最丰富的编程语言。对于交易策略里有用到 tensorflow 这类机器学习库，使用 python 来开发自动交易程序是最佳的选择。 mt5 或是 mt4 ea 受限于当时 metaquotes 自定的限制，只能作单线程运行，当同时触发事件函数如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底层会作互斥锁限制一个线程运行。

*** 作环境： 浏览器 电脑端：macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131

外汇EA在MT4平台上进行开发，采用MQL4语言编写交易策略，EA的文件形式是mq4文件或ex4文件，其中mq4文件是源码文件。 这种语言可以创建你自己的智能交易，使自己的交易策略能够完全自动地执行。而且，MQL4 还能自定义客户指标，脚本和数据库。内包含了大量可以分析当前及历史报价所必须的函数，以及一些基本的运算和逻辑 *** 作。并内置了一些基本的指标和 *** 作命令。

打开MT4软件的MetaEditor编辑器，选择新建-智能交易系统，就可以开始开发自己的EA了。MQL4语言的基本语法类似于C语言，MetaEditor内含详细的帮助文件，可以帮助开发者正确地使用各种交易函数和 *** 作指令。开发完成后需要进行编译和历史回测，并对EA的参数设置等进行不断优化，对EA的风险进行准确的评估之后再用于实盘账户运行。

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