Python-Einstieg in MT5: Automatisierter Handel & Daten | API bis AI erklärt

1. Einführung

2. Vorteile der Nutzung von MT5 und Python

• Übergang von manueller Arbeit zur Automatisierung
• Schnelle Verarbeitung großer Datenmengen
• Integration mit externer KI
• Aufbau originaler Handelslogiken usw., Funktionen, die für modernen FX-Handel unerlässlich sind, in die Hand zu bekommen.

3. Schritte zur Umgebungseinrichtung

【Reihenfolge der Einstellungen – Gesamtablauf】

1. Installation des MetaTrader 5 (MT5) Terminals Laden Sie die 64-Bit-Version von MT5 für Windows von der offiziellen Website oder der Website des FX-Brokers herunter und installieren Sie sie.
2. Starten des MT5-Terminals und Anmelden beim Konto Starten Sie MT5 und melden Sie sich bei einem Demokonto oder Echtkonto an.
3. Optionseinstellungen von MT5 Im Menü „Tools“ → „Options“ → Registerkarte „Expert Advisors“, Aktivieren Sie „Automatisierten Handel erlauben“ und „DLL-Importe erlauben“.
4. Installation von Python (64-Bit-Version) Laden Sie die 64-Bit-Version von der offiziellen Python-Website herunter und installieren Sie sie.
5. Installation der erforderlichen Bibliotheken Führen Sie den folgenden Befehl in der Eingabeaufforderung oder im Terminal aus. pip install MetaTrader5 pandas numpy
6. Ausführen von Python-Skripten (Verbindungstest) Sobald die Umgebung eingerichtet ist, führen Sie einen tatsächlichen Verbindungscheck mit einem Beispiels-Skript durch.

3.1 Installation des MT5-Terminals

3.2 Optionseinstellungen von MT5

1. „Tools“ → „Options“ öffnen
2. Die Registerkarte „Expert Advisors“ auswählen
3. „Automatisierten Handel erlauben“ und „DLL-Importe erlauben“ aktivieren

3.3 Vorbereitung der Python-Umgebung und der Bibliotheken

pip install MetaTrader5 pandas numpy

3.4 Hinweise bei der Verknüpfung

• Stellen Sie sicher, dass die Bit-Zahlen (64-Bit) von Python und MT5 übereinstimmen.
• Führen Sie das Python-Skript aus, während das MT5-Terminal gestartet und angemeldet ist.
• Testen Sie zunächst unbedingt mit einem Demokonto.

4. Verbindung von Python zu MT5

4.1 Hinweise zur Ausführungsumgebung

• OS und Bitanzahl MetaTrader 5 (MT5) wird offiziell nur für Windows 64-Bit unterstützt. Verwenden Sie auch Python 64-Bit. Wenn die Bitanzahl nicht übereinstimmt, können Fehler beim Importieren der Bibliothek oder beim Verbinden auftreten.
• Zustand des MT5-Terminals Vor der Ausführung des Python-Skripts muss das MT5-Terminal gestartet und in das Konto eingeloggt sein. Wenn das Terminal nicht gestartet ist oder nicht eingeloggt wurde, tritt ein Verbindungsfehler auf.
• Empfohlene Umgebung · Windows 10/11 64-Bit · Python 3.8 oder höher (64-Bit) · Neueste Version des MetaTrader 5-Terminals * Die Nutzung in Mac- oder Linux-Umgebungen ist nicht offiziell unterstützt, aber es gibt Erfolgsberichte über virtuelle Umgebungen (z. B. VirtualBox oder Parallels). Bei Problemen tragen Sie jedoch die Verantwortung selbst.

4.2 Import und Initialisierung der MT5-Bibliothek

import MetaTrader5 as mt5

# Verbindung zum MT5-Terminal
if not mt5.initialize():
    print("Verbindung zu MT5 fehlgeschlagen.")
    mt5.shutdown()
else:
    print("Erfolgreiche Verbindung zu MT5.")
    mt5.shutdown()

• Stellen Sie sicher, dass das MT5-Terminal vorab gestartet und in das Konto eingeloggt ist.
• Überprüfen Sie, dass das Python zur Ausführung des BeispielsSkripts die „64-Bit-Version“ ist.
• Am Ende des Skripts wird die Verbindung immer mit mt5.shutdown() getrennt.

4.3 Abruf der Kontoinformationen

import MetaTrader5 as mt5

mt5.initialize()

# Abruf der Kontoinformationen
account_info = mt5.account_info()
if account_info is None:
    print("Kontoinformationen konnten nicht abgerufen werden.")
else:
    print(f"Kontonummer: {account_info.login}")
    print(f"Saldo: {account_info.balance}")

mt5.shutdown()

4.4 Überprüfungspunkte bei Problemen

• MT5-Terminal nicht gestartet / Nicht eingeloggt → Stellen Sie sicher, dass das MT5-Terminal „gestartet“ ist und in das Konto „eingeloggt“ wurde.
• Ungleichheit der Bitanzahl zwischen Python und MT5 → Passen Sie beide auf 64-Bit an. Sie können dies in der Eingabeaufforderung mit python --version oder python -c "import struct;print(struct.calcsize('P') * 8)" überprüfen.
• Fehler bei Symbolnamen oder Order-Einstellungen → Überprüfen Sie auch, ob das Symbol gültig ist und gehandelt werden kann.

4.5 Ergänzung: Umgang mit Zeitstempeln

import pandas as pd
# Beispiel: rates_df["time"] = pd.to_datetime(rates_df["time"], unit="s").dt.tz_localize("UTC").dt.tz_convert("Asia/Tokyo")

5. Erhalt von Preisdaten und Auftragsverarbeitung

5.1 Erhalt von Tick- und Bar- (OHLC) Daten

import MetaTrader5 as mt5

mt5.initialize()

# Symbolangabe (z. B. USDJPY)
symbol = "USDJPY"

# Abruf der neuesten Tick-Daten
tick = mt5.symbol_info_tick(symbol)
if tick:
    print(f"Bid: {tick.bid}, Ask: {tick.ask}, Zeit: {tick.time}")
else:
    print("Tick-Daten konnten nicht abgerufen werden.")

mt5.shutdown()

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd

mt5.initialize()

symbol = "USDJPY"
# Abruf von 100 Balken der 1-Stunden-Daten aus der Vergangenheit
rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, mt5.TIMEFRAME_H1, 0, 100)

if rates is not None and len(rates) > 0:
    df = pd.DataFrame(rates)
    print(df.head())
else:
    print("Kerzendaten konnten nicht abgerufen werden.")

mt5.shutdown()

5.2 Beispiel zum Senden eines Auftrags

import MetaTrader5 as mt5

mt5.initialize()

symbol = "USDJPY"

# Erstellung der Auftragsparameter
order = {
    "action": mt5.TRADE_ACTION_DEAL,
    "symbol": symbol,
    "volume": 0.1,
    "type": mt5.ORDER_TYPE_BUY,
    "price": mt5.symbol_info_tick(symbol).ask,
    "deviation": 10,
    "magic": 234000,
    "comment": "python script order",
    "type_time": mt5.ORDER_TIME_GTC,
    "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_IOC,
}

result = mt5.order_send(order)

if result.retcode == mt5.TRADE_RETCODE_DONE:
    print("Der Auftrag wurde erfolgreich abgeschlossen.")
else:
    print(f"Auftragsfehler: {result.retcode}")

mt5.shutdown()

• Beim Erteilen von Aufträgen ist unabhängig davon, ob es sich um ein Live- oder Demokonto handelt, ausreichend Margin im Voraus auf dem Konto erforderlich.
• Testen Sie die Auftraglogik immer zuerst auf einem Demokonto.
• Aufgrund von Spreads, Lot-Beschränkungen oder Broker-spezifischen Vorgaben kann der Auftrag manchmal nicht durchgehen, daher ist die Überprüfung der Rückgabecodes und Fehlermeldungen wichtig.

6. Beispiel für eine einfache automatische Handelsstrategie

6.1 Überblick über die Golden-Cross-Strategie

• Beim Zeitpunkt, wenn die kurzfristige gleitende Durchschnittslinie (z. B.: 5 Perioden) die langfristige gleitende Durchschnittslinie (z. B.: 25 Perioden) von unten nach oben durchbricht: „Kauf“
• Umgekehrt, beim Zeitpunkt, wenn die kurzfristige die langfristige von oben nach unten durchbricht: „Verkauf“

6.2 Implementierungsbeispiel in Python

import MetaTrader5 as mt5

import pandas as pd

# Verbindung zu MT5 herstellen
mt5.initialize()
symbol = "USDJPY"

# Abrufen der letzten 100 1-Stunden-Bars
rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, mt5.TIMEFRAME_H1, 0, 100)
df = pd.DataFrame(rates)

# Berechnung der gleitenden Durchschnitte
df["ma_short"] = df["close"].rolling(window=5).mean()
df["ma_long"] = df["close"].rolling(window=25).mean()

# Golden-Cross-Erkennung (basierend auf den letzten 2 Bars)
cross = (
    df["ma_short"].iloc[-2] < df["ma_long"].iloc[-2]
    and df["ma_short"].iloc[-1] > df["ma_long"].iloc[-1]
)

if cross:
    # Nur bei Signalvorkommen Order (Kauf) ausstellen
    order = {
        "action": mt5.TRADE_ACTION_DEAL,
        "symbol": symbol,
        "volume": 0.1,
        "type": mt5.ORDER_TYPE_BUY,
        "price": mt5.symbol_info_tick(symbol).ask,
        "deviation": 10,
        "magic": 234001,
        "comment": "golden cross kauf",
        "type_time": mt5.ORDER_TIME_GTC,
        "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_IOC,
    }
    result = mt5.order_send(order)
    if result.retcode == mt5.TRADE_RETCODE_DONE:
        print("Kaufordnung aufgrund von Golden Cross platziert.")
    else:
        print(f"Orderfehler: {result.retcode}")
else:
    print("Derzeit werden die Bedingungen für Golden Cross nicht erfüllt.")

mt5.shutdown()

6.3 Punkte für die Praxis

• Bei der tatsächlichen Betriebsumsetzung ist es sicherer, Bedingungen für Entry und Exit (Schluss) sowie Risikomanagement-Mechanismen einzubauen.
• Um das Skript regelmäßig auszuführen, kann die Windows-Aufgabenplanung oder cron (Linux) für die Automatisierung verwendet werden.
• Fortgeschrittene Strategien oder komplexe Signalbestimmungen können mit Python flexibel erweitert werden.

7. Anwendungsbeispiel: Integration mit KI/Maschinenlernen

7.1 Erstellung von Handels-Signalen mit KI-Modellen

1. Historische Preisdaten von MT5 abrufen
2. Features (z. B. gleitende Durchschnitte, Bollinger-Bänder usw.) mit pandas oder numpy berechnen
3. KI-Modell gibt Signale wie „Auf/Ab“ aus
4. Basierend auf dem Signal automatisch ordern mit mt5.order_send

7.2 Optimierung der Strategie durch Walk-Forward-Analyse

• KI-Modell mit Daten eines bestimmten Zeitraums trainieren
• Prädiktionsleistung mit kürzlichen untrainierten Daten validieren
• Modell neu trainieren, wenn neue Daten hinzukommen
• Durch Wiederholung dieses Prozesses kann eine Strategie entwickelt werden, die auch für zukünftige unbekannte Daten robust ist

7.3 Die Anwendungsmöglichkeiten sind unbegrenzt

• Entwicklung präziser Vorhersage-Logiken Bestehende EA-Logiken können mit KI weiterentwickelt oder Deep Learning zur Mustererkennung verwendet werden; vielfältige Methoden sind möglich.
• Nutzung externer Daten Wirtschaftsindikator-Kalender, Nachrichten oder SNS können in die Handelsstrategie integriert werden, Daten außerhalb von MT5.
• Automatische Feinabstimmung und Optimierung Mit Optimierungstools in Python kann eine „evolvierende EA“ durch automatische Parametersuche realisiert werden.

8. Risikomanagement und Hinweise

8.1 Ausreichende Tests mit einem Demokonto durchführen

8.2 Auf Spread, Slippage und Unterschiede der Broker achten

• Spread und Slippage Auch bei Orders über Python können bei plötzlichen Marktschwankungen Spread-Erweiterungen oder Slippage (Abweichungen vom Ausführungspreis) auftreten. Besonders zu Zeiten von Indikatorenveröffentlichungen oder in Zeiten niedriger Liquidität ist Vorsicht geboten.
• Unterschiede in den Spezifikationen der Broker Die Handelsbedingungen von MT5 unterscheiden sich je nach FX-Broker, daher sollten Sie im Voraus Elemente wie „minimale Lot-Größe“, „maximale Anzahl von Orders“ oder „verfügbare Symbole“ prüfen. Über die API können Fälle auftreten, in denen Orders aufgrund der Server-Spezifikationen nicht ausgeführt werden können.

8.3 Backtest und Validierung der Logik

• Backtest: Ausreichende Validierung mit historischen Daten durchführen
• Walk-Forward-Analyse: Mit ungenutzten Daten die reale Leistung überprüfen
• Risikomanagement: Einschränkungen des maximalen Verlustbetrags oder Einstellungen von Stop-Loss sind wichtig, um für den Worst-Case vorbereitet zu sein.

8.4 Überwachung und Wartung des Systems nicht vergessen

• E-Mail-Benachrichtigungen bei Systemfehlern oder Anomalien
• Automatische Speicherung und Backup von Logs
• Automatische Wiederherstellung bei Server-Neustarts usw.

8.5 Rechtliche und Compliance-Hinweise

9. Zusammenfassung und nächste Schritte

[Überführungsbeispiele für nächste Schritte]

• Weiterentwicklung zu komplexeren technischen Indikatoren oder eigenen Strategien
• Erhöhung der Signalqualität durch Eigenentwicklung oder Einführung von AI- oder Machine-Learning-Modellen
• Integration mit externen Benachrichtigungsdiensten wie Slack oder LINE
• Erweiterte Betriebsführung auf mehrere Konten oder Währungspaare

10. Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Q1. Kann MT5 kostenlos genutzt werden?

Q2. Kann es mehrere Währungspaare unterstützen?

Q3. Was tun, wenn Orders nicht durchgehen oder Fehler auftreten?

Q4. Funktionieren Python und MT5 gut in einer japanischen Umgebung?

Q5. Wie einfach kann man AI-Modelle integrieren?

Q6. Bei Bibliotheksfehlern oder Versionsinkompatibilitäten kann ich nicht verbinden. Was tun?

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