python交易接口
A. 怎样用 python 写一个股票自动交易的程序
1，http://www.python.org/download/ 下载windows安装包，
2，python环境变量配置
（1）设置环境变量:我的电脑-右键-属性-高级-环境变量 在Path中加入
;c:\python26 （注意前面的分号和路径）
（2）此时，还是只能通过"python *.py"运行python脚本，若希望直接运行*.py，只需再修改另一个环境变量PATHEXT:
;.PY;.PYM
3，测试是否安装成功
cmd进入命令行 输入python –v 若是输出版本信息，则表示安装完毕
4，建一个hello.py
print ("hello world")
5,cmd 进入命令行 找到文件路径 hello.py
会输出"hello world"
6,接受用户输入
x= input("x:")
y= input("y:")
print (x * y)
print("我开始学习python了，要加油啊！")
B. 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
股票自动交易助手提供了一个 Python 自动下单接口，参考代码
#股票自动交易助手Python自动下单使用例子
#把此脚本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己编写的脚本同一目录
fromStockOrderApiimport*
#买入测试
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#卖出测试,是持仓股才会有动作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#账户信息
print("股票自动交易接口测试")
print("账户信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["总资产","可用资金","持仓总市值","总盈利金额","持仓数量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持仓")
print("--------------------------------")
#取出所有的持仓股票代码,结果以','隔开的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))
print("--------------------------------")
C. 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 FilesACTC MetaTrader 4experts，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。
操作环境： 浏览器 电脑端：macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131
D. python开发EA外汇交易怎么开发
使用MT4。
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
拓展资料：
1. Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。 Python 也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。 2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，20年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。
2. 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如着名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。2018年3月，该语言作者在邮件列表上宣布Python 2.7将于2020年1月1日终止支持。用户如果想要在这个日期之后继续得到与Python 2.7有关的支持，则需要付费给商业供应商。