初学者必看：Python在EA编写中的常见问题解决方案。

Python在EA编写中的常见问题解决方案

随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的交易者开始使用Python进行EA编写。然而，初学者在使用Python时遇到的问题也相对较多。本文将为初学者介绍Python在EA编写中的常见问题及其解决方案。

一、Python运行环境设置问题

Python运行环境设置是 Python 编写 EA 前需要注意的第一个问题，通常包括以下两个方面：

1. Python版本问题

首先需要确认使用的 Python 版本是否与平台要求的 Python 版本相匹配。MetaTrader4平台支持的Python版本为2.7.x, MetaTrader5平台则支持3.6.x 及以上版本。

在EA编写时，需要设置正确的Python版本。例如，在MT5上开发EA时，应该使用3.6.x 及以上版本的Python,否则EA将无法正常调用Python代码。

2. Python库安装问题

在使用Python编写EA时，经常需要使用各种不同的Python库，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等。这些库需要在与MetaTrader平台版本相匹配的Python环境中正确安装好才能够使用。

对于初学者而言，最好采用Anaconda这个开源数据科学平台，在其中安装所需的Python库，可以避免很多安装错误和版本不一致的问题。

二、Python代码整合问题

Python和MetaTrader平台是两个相互独立的运行环境，而EA要调用Python代码需要通过Python库实现，需要进一步整合Python和EA的运行环境。其中涉及的问题主要包括以下两个方面：

1. Python库引用问题

在EA中引入Python库时，需要指定所使用的Python解释器，以及Python库的路径。如果引用了错误的库，或者未配置正确的路径，将无法正常调用Python代码。

解决方案是，在EA中配置正确的Python解释器和Python库路径。例如，在MT5上开发EA时，需要在文件头部加载开发包，并加载集成解释器(PyEmbed)从而实现Python代码的整合。参考代码如下：

//+——————————————————————+

//| ExampleExpert_OnInit                                             |

//+——————————————————————+

int OnInit()

{

//—

string path=””;

#ifdef _WIN64

//Win64 MT5

path=”C:\\Program Files\\MetaTrader 5 terminal64.exe”;

#else

//Win32 MT5

path=”C:\\Program Files\\MetaTrader 5 terminal.exe”;

#endif

Engine=CreatePythonEngine(path);

PyObject *PySys_GetObject(char*);

PyObject *sys_path = PySys_GetObject(“path”);

if (sys_path!=NULL)

{

//your python directory

const char * YOUR_PATH = “F:\\Anaconda3\\envs\\metaqute_py366\\Lib\\site-packages;”;

PyList_Append(sys_path, PyUnicode_FromString(YOUR_PATH));

}

//—

return(INIT_SUCCEEDED);

}

2. Python代码调用问题

在Python代码中，需要使用 MT5 和 MT4 以及 MQL5 和 MQL4 标准库支持，才能够在 EA 中顺利运行。同时，EA需要通过PyRun_SimpleString函数来执行Python脚本，并和EA的其他部分进行交互。

解决方案是，在Python代码中正确调用MT5和MT4及MQL5和MQL4标准库来实现代码功能。同时，在EA中编写代码时，需要使用PyRun_SimpleString函数，并利用Python运行时环境与EA进行交互。具体代码涉及内容较多，在此就不一一赘述。

三、Python代码调试问题

在编写Python代码时，调试是必不可少的步骤。因此，在调试时常常会遇到很多问题。

1. Python错误报告问题

Python的错误报告通常非常详细，可以直接导致EA编译出错或出现运行时错误。例如，Python代码中语法错误、缺失函数等问题都会导致EA运行失败。

解决方案是，在编写Python代码时一定要注意语法错误、函数传参、函数返回值等问题，并在出现错误时通过Python的输出信息，逐步解决问题。

2. Python-Debug软件使用问题

将Python-Debug插件集成到MetaTrader平台中，可以方便调试Python代码。但对于初学者而言，如何正确使用Python-Debug并进行调试还是一些难度的。

解决方案是，先对Python-Debug软件进行深入了解，并掌握其基本的使用方法。在编写Python代码时，要养成良好的调试习惯，使用断点进行Step In/Out/Over等功能的单步调试。

总结

使用Python编写EA能够更好地实现量化交易的自动化与智能化。然而，在编写Python时也可能会遇到许多问题，但通过上述方法，我们可以有效地解决这些问题。对于尚未掌握 Python 的交易员而言，建议先学习 Python 语法和常用库的用法，逐步提高自己的编程水平。希望本文能对初学者有所帮助。