随着技术的飞速发展，尤其是机器学习和人工智能的融入，算法交易领域经历了革命性的变化。过去几十年，由于模拟功能的局限性，交易系统发展缓慢且效率低下。然而，现代计算技术的发展，尤其是机器学习和人工智能的应用，使得自动化交易系统变得更加快速、可持续和无压力。
当讨论机器学习和人工智能在交易中的应用时，Python编程语言是不可或缺的一部分。Python中的机器学习使得算法交易系统能够提供更快速、无需人工干预的交易机会。因此，交易机器人已经成为现代交易的标准工具，算法交易因其快速和减少人为错误的特性而越来越受欢迎。
本文将探讨如何使用Python中的机器学习来开始算法交易的方法。机器学习在算法交易中的优势在于，与传统算法交易相比，它能够通过评估大量数据来发现模式，而传统方法处理的数据量有限。此外，交易者可以利用机器学习来检测交易趋势，并通过在历史数据上测试算法来做出决策。
当前云计算系统的发展为复杂计算开辟了新纪元。任何人现在都可以使用尖端计算技术，通过分布式云系统如MQL5云网络来测试和运行他们的机器学习算法。因此，由于后端测试技术的发展，Python在机器学习中的流行度进一步提升，尤其是它对计算能力的需求较低，这也促进了Python的快速发展。
为什么选择Python进行算法交易？Python、C++、Java、C#和R是潜在交易者可用的五种最常见编程语言。但Python提供了一些出色的特性，使其成为首选。Python代码易于阅读和理解，由于拥有全面的库，与其他语言相比，需要编写的代码更少，因此可以减少编码，增加交易。
Python是一种解释型语言，执行代码语句，构建全面的调试。此外，单次错误执行加速了整个构建过程。Python拥有惊人的计算能力来支持投资组合和可扩展性。在Python中添加新模块并使其扩展比任何其他语言都更简单。
Python拥有广泛的支持库，其中包含了最流行的编程语言任务，以简单的方式呈现。如何将Python与MetaTrader 5交易模块集成？MetaTrader 5是一个第三方交易平台，提供适合快速数据处理和直接从MetaTrader 5终端通信的软件包。接收到的数据可以进一步用于统计计算和机器学习。它还有一个在线社区MQL5社区，供交易者和开发者交流，开发者可以销售不同的交易解决方案并开展职业生涯。
以下是如何将Python和MetaTrader 5集成的步骤：1. 下载最新版本的Python编程语言。同时，勾选“将Python 3.10.1添加到PATH%”以直接从PC命令行运行Python脚本。2. 运行命令行并运行命令以安装带有Python的MetaTrader 5。
pip install MetaTrader5
3. 安装Python库：
pip install matplotlib
pip install pandas
4. 启动此脚本代码以测试集成。
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()
import MetaTrader5 as mt5
# 连接到MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
print("initialize() failed")
mt5.shutdown()
# 请求连接状态和参数
print(mt5.terminal_info())
# 获取MetaTrader 5版本数据
print(mt5.version())
# 请求EURAUD的1000个ticks
euraud_ticks = mt5.copy_ticks_from("EURAUD", datetime(2020,1,28,13), 1000, mt5.COPY_TICKS_ALL)
# 请求AUDUSD在2019.04.01 13:00 - 2019.04.02 13:00的ticks
audusd_ticks = mt5.copy_ticks_range("AUDUSD", datetime(2020,1,27,13), datetime(2020,1,28,13), mt5.COPY_TICKS_ALL)
# 以多种方式获取不同符号的条形图
eurusd_rates = mt5.copy_rates_from("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_M1, datetime(2020,1,28,13), 1000)
eurgbp_rates = mt5.copy_rates_from_pos("EURGBP", mt5.TIMEFRAME_M1, 0, 1000)
eurcad_rates = mt5.copy_rates_range("EURCAD", mt5.TIMEFRAME_M1, datetime(2020,1,27,13), datetime(2020,1,28,13))
# 关闭与MetaTrader 5的连接
mt5.shutdown()
# 数据
print('euraud_ticks(', len(euraud_ticks), ')')
for val in euraud_ticks[:10]: print(val)
print('audusd_ticks(', len(audusd_ticks), ')')
for val in audusd_ticks[:10]: print(val)
print('eurusd_rates(', len(eurusd_rates), ')')
for val in eurusd_rates[:10]: print(val)
print('eurgbp_rates(', len(eurgbp_rates), ')')
for val in eurgbp_rates[:10]: print(val)
print('eurcad_rates(', len(eurcad_rates), ')')
for val in eurcad_rates[:10]: print(val)
# 绘图
# 从获得的数据中创建DataFrame
ticks_frame = pd.DataFrame(euraud_ticks)
# 将秒数转换为datetime格式
ticks_frame['time']=pd.to_datetime(ticks_frame['time'], unit='s')
# 在图表上显示ticks
plt.plot(ticks_frame['time'], ticks_frame['ask'], 'r-', label='ask')
plt.plot(ticks_frame['time'], ticks_frame['bid'], 'b-', label='bid')
# 显示图例
plt.legend(loc='upper left')
# 添加标题
plt.title('EURAUD ticks')
# 显示图表
plt.show()
使用Python进行算法交易和机器学习的概念是当前最广泛的话题之一。这里将简要讨论一些可以应用于Python机器学习以进行算法交易业务的方法。创建并回测一个简单的移动平均线（SMA）交易策略。简单移动平均线（SMA）是特定时间段的平均价格。它作为技术指标被广泛用于创建交易策略。通常，计算两个SMA（短期和长期）以构建交易策略。
将构建一个简单的交叉策略，让计算机在短期SMA计算并超过更长时间周期时进行交易。声明条件：如果短期SMA > 长期SMA => 买入，如果长期SMA > 短期SMA => 卖出。将使用Python Panda库进行数据帧操作，Requests进行API调用，NumPy进行数组操作，Matplotlib进行绘图。
从云端提取数据：首先，需要使用IEX云API提取微软的历史数据。可以使用希望的云；这可能因用户而异。
def get_historic_data(symbol):
ticker = symbol
iex_api_key = 'Tsk_30a2677082d54c7b8697675d84baf94b'
api_url = f'https://sandbox.iexapis.com/stable/stock/{ticker}/chart/max?token={iex_api_key}'
df = requests.get(api_url).json()
date = []
open = []
high = []
low = []
close = []
for i in range(len(df)):
date.append(df[i]['date'])
open.append(df[i]['open'])
high.append(df[i]['high'])
low.append(df[i]['low'])
close.append(df[i]['close'])
date_df = pd.DataFrame(date).rename(columns = {0:'date'})
open_df = pd.DataFrame(open).rename(columns = {0:'open'})
high_df = pd.DataFrame(high).rename(columns = {0:'high'})
low_df = pd.DataFrame(low).rename(columns = {0:'low'})
close_df = pd.DataFrame(close).rename(columns = {0:'close'})
frames = [date_df, open_df, high_df, low_df, close_df]
df = pd.concat(frames, axis = 1, join = 'inner')
return df
msft = get_historic_data('MSFT')
msft = msft.set_index('date')
msft = msft[msft.index >= '2020-01-01']
msft.index = pd.to_datetime(msft.index)
msft.to_csv('msft.csv')
msft = pd.read_csv('msft.csv').set_index('date')
def sma(data, n):
sma = data.rolling(window = n).mean()
return pd.DataFrame(sma)
n = [20, 50]
for i in n:
msft[f'sma_{i}'] = sma(msft['close'], i)
msft.tail()