もちろんです!すべての動作を確実に理解できるように、各部分と機能に焦点を当ててコードを詳しく説明します。
1. ライブラリのインポート
import MetaTrader5 as mt5 import time from datetime import datetime import signal import sys
- MetaTrader5 (mt5): MetaTrader5 ライブラリを使用すると、MetaTrader 5 プラットフォームと対話して、売買注文の送信、相場の取得などの取引操作を自動化できます。
- 時間: 注文の送信や定期的なチェックの実行時間になるまで待機するなど、コードを一時停止します。
- datetime: 日付と時刻の操作に使用されます。このコードでは、注文が送信されるタイミングとプログラムが終了するタイミングを制御することが重要です。
- signal: Ctrl C (プログラムの実行を停止するために使用) などのオペレーティング システム信号をキャプチャできます。
- sys: 何か問題が発生した場合にプログラムを終了するなど、システムと対話するために使用されます (例: sys.exit())。
2. Ctrl C信号による実行制御
running = True def signal_handler(sig, frame): global running print("\nInterrompendo o programa...") running = False signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
- 実行変数は、プログラムの実行を継続するかどうかを制御するために使用されます。
- signal_handler ハンドラーは、SIGINT シグナル (Ctrl C によって生成される) をキャプチャし、実行中の値を False に変更します。これにより、メイン プログラム ループが中断されます。
3. MetaTrader 5 との接続セットアップ
login = 101108 password = "Jesuse10!" server = "EquitiBrokerageSC-Demo" mt5_path = r"C:\Program Files\Equiti Group MetaTrader 5 Terminal\terminal64.exe"
これらの変数には MetaTrader 5 の認証情報とパスが含まれており、スクリプトを MetaTrader アカウントに接続するために使用されます。
- login: MetaTrader アカウントのログイン番号。
- password: ログインに関連付けられたパスワード。
- server: ブローカーのサーバー。
- mt5_path: 接続の初期化に必要な MetaTrader 5 実行可能ファイルへのパス。
4. get_symbol_info 関数
def get_symbol_info(symbol): info = mt5.symbol_info(symbol) if info is None: print(f"Falha ao obter informações do símbolo {symbol}") return None return info
この関数は、取引したいシンボル (資産) に関する次のような情報を検索します。
- 現在価格、始値、ポイント等
- 情報を取得できない場合は、None を返します。
5. 価格調整機能
import MetaTrader5 as mt5 import time from datetime import datetime import signal import sys
- round_price: 価格を特定の小数点以下の桁数に四捨五入します (資産に応じて)。
- align_price_to_tick: 価格をティック サイズ (可能な限り最小の値動き) に合わせます。これは、価格がブローカーによって受け入れられた形式に従っていることを確認するために必要です。
6. send_order 関数
running = True def signal_handler(sig, frame): global running print("\nInterrompendo o programa...") running = False signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
この関数は買い注文または売り注文を MetaTrader に送信します。彼女は次のことを受け入れます:
- symbol: 取引したい (アクティブな) シンボル。
- order_type: 注文のタイプ (例: 保留中の買いまたは売り)。
- ロット: ロットのサイズ (売買される資産の量)。
- 価格: 注文の価格。
- sl: ストップロスのレベル。
- tp: 利益確定のレベル。
この関数は、注文を送信するために必要なすべての設定を含むリクエスト (リクエスト) を作成し、mt5.order_send(request) を呼び出して実際に注文を MetaTrader 5 プラットフォームに送信します。
7. get_current_candle 関数
login = 101108 password = "Jesuse10!" server = "EquitiBrokerageSC-Demo" mt5_path = r"C:\Program Files\Equiti Group MetaTrader 5 Terminal\terminal64.exe"
この関数は、指定された資産の最後のローソク足を検索します。 タイムフレームを使用して、各ローソク間の時間間隔 (例: 5 分) を決定します。この関数は、最後のローソク足 (始値、終値、高値、安値などのデータを含む) を返します。
8. cancel_pending_orders 関数
def get_symbol_info(symbol): info = mt5.symbol_info(symbol) if info is None: print(f"Falha ao obter informações do símbolo {symbol}") return None return info
この関数は、指定されたシンボルの BUY_STOP または SELL_STOP タイプのすべての未決注文をキャンセルします。この関数は保留中の注文をチェックし、保留中の注文がある場合は、それらをキャンセルするリクエストを送信します。
9. main_loop関数
import MetaTrader5 as mt5 import time from datetime import datetime import signal import sys
- main_loop は、コードがほとんどの時間を費やすコア関数であり、定義された時間に従って操作を実行し、命令を送信するための条件をチェックします。
- コードは、execution_hour、execution_ minutes、execution_second まで待機して注文を送信します。
- 注文を送信した後、シャットダウン時間まで待機し、その後保留中の注文をキャンセルします。
- この機能は時々アカウントをチェックし、残高チェックの間に 1 分間待機します。
10. メインコードの実行
running = True def signal_handler(sig, frame): global running print("\nInterrompendo o programa...") running = False signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
ここで main_loop 関数が呼び出されます。エラーが発生した場合は、例外例外でキャッチされ、mt5.shutdown()でMetaTraderへの接続が終了されます。
結論:
このコードは、時間とローソク足の価格に基づいて売買操作を実行する、MetaTrader 5 用の自動化されたエキスパート アドバイザー (EA) の例です。プログラムは Meta
に接続します
login = 101108 password = "Jesuse10!" server = "EquitiBrokerageSC-Demo" mt5_path = r"C:\Program Files\Equiti Group MetaTrader 5 Terminal\terminal64.exe"
加えられた変更は次のとおりです:
- 元のコードは維持されており、読みやすさが若干改善されています。
- コメントと変数は、コードの明確さと精度を高めるために調整されました。
- バグ構造はそのままに保たれ、メンテナンスとデバッグが容易になるようにコードが整理されました。
以上がこのコードは、MetaTrader 5 の自動エキスパートアドバイザー (EA) の例です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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