ai外匯交易python

Ⅰ python和AI是什麼關系

AI就是人工智慧，我們經常聽到「Python」與「人工智慧」這兩個詞，也很容易混淆這兩個詞，那麼Python和人工智慧有什麼關系呢?
首先我們先來說說人工智慧
人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
簡單來說，人工智慧是一種未來性的技術。
再來說說Python
Python是一門計算機程序語言，目前人工智慧科學領域應用廣泛，應用廣泛就表明各種庫，各種相關聯的框架都是以Python作為主要語言開發出來的。
谷歌的TensorFlow大部分代碼都是Python，其他語言一般只有幾千行 。如果講開發效率，用Python，誰會用Java這種高不成低不就的語言搞人工智慧呢?
Python雖然是腳本語言，但是因為容易學，迅速成為科學家的工具，從而積累了大量的工具庫、架構，人工智慧涉及大量的數據計算，用Python是很自然的，簡單高效。

Ⅱ 想研究外匯量化交易，學python好還是MQL5

MT5吧，MT5社區歷史悠久，好處就是有一大堆現成的演算法可以參考，由於是c++庫，非碼農用起來可能上手不如Python快,而Python的平台比較新，簡單易用，可是由於太新，國內社區積累的演算法，以及討論帖子數量不夠（以後應該會有所改善），遇到問題很難解決，所以現階段，用MT5比較實際點。

Ⅲ 很多朋友不懂什麼是外匯AI智能交易

不是AI（人工智慧），是EA，程序化自動交易。開著電腦聯網，運行交易軟體，開EA。自動開倉平倉，大量金錢進去你的賬戶。哈哈

Ⅳ 請問現在帝達科技的AI智能交易系統具體發外匯交易策略是什麼嗎

你說的是「帝達天使」吧？它主要是雙倍雙向交易策略，風險逆向對沖，通過雙倍買入，持續對沖，盈虧相抵。

Ⅳ 為什麼外匯AI智能交易系統難被接受

因為現在國內的智能交易系統並不完善，做趨勢盤的只能做趨勢，震盪盤的只能做震盪盤，很難達到自動切換，而且無法有效控制風險

Ⅵ python開發EA外匯交易怎麼開發

1.首先，你要有一個EA，必須要有以ex4為擴展名的，如果只有mq4文件的話，就要用MetaTrader自帶的編輯器MetaEditor打開，將mq4通過編譯(compile)並且要不出現錯誤，才能在原存放mq4的文件夾下面得到一個同名的ex4文件。
2.將這個ex4文件復制到MetaTrader 4所在的文件夾下面的experts文件夾下，比如：D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts，關閉並重新打開MetaTrader 4。
3.在「導航」下面的「智能交易系統」下面右鍵點擊你想要使用的EA。
拓展資料：
1、 對於想要在 mt5+python 發展 ea 的交易者，最大會立即遇到的困難是，mt5 現在還沒有提供 python 可以調用 mt5 backtest 的介面，也就是在 python 上開發 ea 是無法在 mt5 上作復盤測試的，只能另外再找 python 的第三方 backtest 庫再多寫介面來達成。 復盤不是只有驗證策略的有效性，也扮演調試策略參數的重要工作，所以復盤對於開發 ea 是相當重要的環節。
2、另外在執行速度上，mt5+python ea 的速度自然是無法和純在 mt5 開發的 ea 相比，這個是實際執行壓力測試後得到的結論。因為 mt5+python ea 在調用當前價格和 K 線數據作為信號計算，和調用交易記錄，需要透過 mt5 python 官方庫與 mt5 建立在本地的一個加密的 socket 連接來作，讀寫速度自然是比不過 mt5 ea 直接從 mt5 內存讀取行情數據和訂單信息。雖然 python 是腳本編程語言，與其他編譯型的編程語言程序比自然是不快，但是對於 ea 的應用，這樣的慢是不太感受的到，可以直接感受到與相同 mt5 ea 的慢，主要是慢在與 mt5 間的大量數據傳送和 io 讀寫差異上，尤其是連續調用行情數據比較多時，這樣的速度差異就相當明顯了。
3、這還是有優化方式的，可以仿 mql5 指標對於初始和後續的行情讀取，採取精簡量的讀取方式。 既然有這些缺點，在 mt5 開發 python ea 還是在有些領域有不可替代的優點，所以 metaquotes 才會在 2020 年最終還是把 python 介面和函數庫提供出來。因為現在許多衍生性交易平台都已經具備了 python api，而經過這些年，python 已經成為量化交易程序最有人氣的編程語言，這也讓許多交易團隊在建構量化交易的環境，會優先考慮 python。 另外在人工智慧的量化交易，python 的機器學習和統計數組處理的第三方庫大概是最豐富的編程語言。對於交易策略里有用到 tensorflow 這類機器學習庫，使用 python 來開發自動交易程序是最佳的選擇。 mt5 或是 mt4 ea 受限於當時 metaquotes 自定的限制，只能作單線程運行，當同時觸發事件函數如 OnTimer OnTick OnChartEvent，mt5 底層會作互斥鎖限制一個線程運行。
操作環境： 瀏覽器 電腦端：macbookpro mos14打開goole版本 92.0.4515.131

Ⅶ EAGO人工智慧外匯投怎麼樣

一項技術的研發，必有存在的價值，人工智慧應用於外匯交易中，可以避免情緒化交易，避開人性的弱點。AI交易機器人一般有嚴格的雙重止損設置。

Ⅷ 為什麼做AI的都選Python

答: 主要有以下的一些見解，歡迎和你探討。

1. 主流的深度學習框架基本上都是用Python開發的，雖然說他們也提供了其他語言的介面，但是用起來還是沒有Python這么方便；
2. Python裡面有非常多的科學計算包，各種具有實用功能的庫，大大提高了開發效率，對於AI而言，最開始呢是在學術上有著大量的運用，而使用Python，非常方便進行模擬。學術研究成功之後呢，慢慢在工業界越來越多了；
3. Python的包裝能力，組合能力，嵌入式能力非常強,可以把各種復雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的介面。也非常方便其他語言的調用。

希望可以幫助到你~

Ⅸ python可以干什麼

Python是一款流行的計算機編程語言，具有簡單、易學、免費、開源、可移植、可擴展、可嵌入以及面向對象等特點，擁有強大的庫，簡潔的幾行代碼即可實現強大的功能，應用范圍廣泛，可廣泛應用於以下領域：

1. Web開發

最火的Python web框架Django，支持非同步高並發的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django官方的標語把Django定義為the framework for perfectionist with deadlines（大意是一個為完全主義者開發的高效率web框架）

2. 網路編程

支持高並發的Twisted網路框架，py3引入的asyncio使非同步編程變的非常簡單

3. 爬蟲開發

爬蟲領域，Python幾乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等，想爬啥就爬啥

4. 雲計算開發

目前最火最知名的雲計算框架就是OpenStack，Python現在的火，很大一部分就是因為雲計算市場近幾年的爆發

5. 人工智慧

MASA和Google早期大量使用Python，為什麼Python積累了豐富的科學運算庫，當AI時代來臨後，Python從眾多編程語言中脫穎而出，各種人工智慧演算法都基於Python編寫，由其PyTorch之後，Python作為AI時代頭牌語言的位置基本確立！

6. 自動化運維

問問中國的每個運維人員，運維人員必須會的語言是什麼？10個人詳細會給你一個相同的答案，它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高頻交易軟體就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易領域里用的最多的語言

8. 科學運算

97年開始，NASA就在大量使用Python在進行各種復雜的科學運算，隨著NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthought librarys等眾多程序庫的開發，使得Python越來越適合做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。和科學計算領域最流行的商業軟體Matlab相比，Python是一門通用的程序設計語言，比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛

9. 游戲開發

在網路游戲開發中Python也有很多應用。相比Lua or C++，Python比Lua有更高階的抽象能力，可以用更少的代碼描述游戲業務邏輯，與Lua相比，Python更適合作為一種Host語言，即程序的入口點是在Python那一端會比較好，然後用C/C++在非常必要的時候寫一些擴展。Python非常適合編寫1萬行以上的項目，而且能夠很好地把網游項目的規模控制在10萬行代碼以內。

10. 桌面軟體

雖然大家很少使用桌面軟體了，但是Python在圖形界面開發上也很強大，你可以用tkinter/PyQT框架開發各種桌面軟體！

Ⅹ 人工智慧AI用於外匯交易會怎樣

人工智慧AI使交易程序化，揚長避短，AI交易機器人可以避免情緒化交易，避開人性的弱點。這相當於一個工具，懂用的人自然說好，不懂用的人自然說不好，看個人需求來分析吧。