Panduan Python × MT5 Pemula: Setup hingga Trading Otomatis & ML

1. Pendahuluan

MetaTrader 5 (MT5) adalah platform perdagangan berfungsi tinggi yang digunakan di seluruh dunia, tetapi dengan menggabungkannya dengan Python, perdagangan otomatis dan analisis data yang lebih canggih menjadi mungkin. Baru-baru ini, pemanfaatan AI dan pembelajaran mesin juga menjadi perhatian di industri keuangan, dan kebutuhan untuk “MT5 × Python” meningkat dengan cepat.

Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan secara menyeluruh apa yang bisa dilakukan dengan mengintegrasikan MT5 dan Python, keuntungannya, contoh penggunaan aktual, serta poin-poin pembangunan lingkungan yang bisa dimulai tanpa ragu bahkan untuk pemula.
“Ingin mencoba perdagangan otomatis”, “ingin mengoptimalkan pengelolaan aset dengan Python”, “ingin memvisualisasikan dan menganalisis data dengan mudah” ― kami akan memandu dengan jelas dan teliti untuk orang-orang seperti itu.

Dengan membaca panduan ini, kemungkinan baru untuk perdagangan menggunakan MT5 dan Python pasti akan terlihat.

2. Apa itu MT5×Python?

MetaTrader 5 (MT5) adalah platform global yang mendukung perdagangan berbagai produk keuangan seperti FX, saham, dan mata uang kripto. Banyak investor individu dan trader profesional yang menggunakannya, dengan fitur utama seperti eksekusi cepat, indikator teknis yang kaya, serta fungsi perdagangan otomatis (EA: Expert Advisor).

Di sisi lain, fungsi perdagangan otomatis bawaan MT5 memerlukan pengembangan menggunakan bahasa khusus “MQL5”. Namun, belakangan ini, integrasi dengan Python secara resmi didukung, sehingga memperluas cakupan trading secara signifikan.

Keuntungan Integrasi MT5×Python

• Pengkodean intuitif dimungkinkan
  Python memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipahami sebagai ciri khasnya, sehingga bahasa ini mudah digunakan bahkan oleh pemula pemrograman. Bahkan bagi mereka yang merasa MQL5 sulit, dengan Python mereka bisa dengan mudah mencoba perdagangan otomatis atau pengambilan data.
• Banyak pustaka eksternal yang dapat digunakan
  Python memiliki berbagai pustaka seperti pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn untuk analisis dan visualisasi data keuangan, serta pustaka untuk AI dan machine learning. Dengan memanfaatkan data transaksi MT5, teknik trading yang lebih maju juga dapat direalisasikan.
• Operasi fleksibel melalui API
  Dengan menggunakan paket Python resmi MetaTrader5 (MetaTrader5), MT5 dapat dioperasikan langsung dari skrip Python. Pengambilan data chart, pengiriman order, pengambilan informasi akun, dan berbagai fungsi lainnya dapat dipanggil dengan mudah.

Perbedaan MQL5 dan Python

MQL5 adalah bahasa cepat yang dirancang khusus untuk MT5, tetapi dalam hal skalabilitas dan kebebasan analisis data, Python lebih unggul.
Terutama untuk kasus yang memerlukan “analisis data tingkat lanjut”, “integrasi dengan AI”, dan “integrasi dengan layanan eksternal”, fleksibilitas Python menjadi senjata besar.

Demikianlah, dengan menggabungkan MT5 dan Python, tidak hanya perdagangan otomatis, tetapi juga berbagai kemungkinan pengelolaan aset menjadi lebih luas.

3. Persiapan Lingkungan Pengembangan

Untuk memanfaatkan MT5 dan Python secara terintegrasi, pertama-tama perlu untuk menyiapkan masing-masing lingkungan dengan benar. Di sini, kami akan menjelaskan langkah-langkah setup secara berurutan agar pemula pun tidak bingung.

3.1 Instalasi MT5 dan Pengaturan Dasar

Pertama, mari kita mulai dengan menginstal MetaTrader 5 (MT5) itu sendiri.

1. Unduh dari Situs Resmi
   Unduh versi terbaru MT5 dari situs resmi MT5 (https://www.metatrader5.com/ja/download) . Jalankan installer dan ikuti petunjuk di layar untuk melanjutkan instalasi.
2. Pembukaan Akun Demo
   Bagi pemula, kami merekomendasikan untuk membuka akun demo. Pilih “Aplikasi Akun Demo” dari menu “File” di MT5, masukkan informasi yang diperlukan, dan Anda dapat mencoba trading dengan dana virtual secara gratis.
3. Aktifkan Trading Otomatis
   Untuk melakukan trading otomatis atau integrasi eksternal di MT5, perlu untuk mengaktifkan “Trading Otomatis”. Pastikan tombol “Trading Otomatis” di toolbar berwarna hijau.
4. Konfirmasi Informasi Server dan Akun
   Nomor akun atau informasi server mungkin diperlukan saat menghubungkan dari sisi Python, jadi sebaiknya catat terlebih dahulu untuk keamanan.

3.2 Instalasi Python dan Pengenalan Paket

Selanjutnya, siapkan lingkungan pengembangan Python.

1. Instalasi Python Itu Sendiri
   Unduh dan instal versi terbaru Python (disarankan 3.10 atau lebih tinggi) dari situs resmi (https://www.python.org/downloads/). Saat instalasi, jangan lupa centang “Add Python to PATH”.
2. Persiapan Editor (seperti VS Code)
   Sebagai editor untuk menulis program, Visual Studio Code (VS Code) sangat populer. Mudah untuk diubah ke bahasa Jepang, dan ekstensi Python-nya juga lengkap.
3. Instalasi Paket MetaTrader5
   Jalankan perintah berikut di command prompt atau terminal untuk menginstal paket yang diperlukan untuk integrasi MT5.

   pip install MetaTrader5

4. (Opsional) Pengenalan Library untuk Analisis Data
   pandas, numpy, matplotlib, dan library lain yang berguna untuk analisis atau pembuatan grafik sebaiknya diinstal bersamaan.

   pip install pandas numpy matplotlib

3.3 Konfirmasi Operasi Dasar

Setelah menyelesaikan hingga sini, mari kita uji secara sederhana apakah Python dapat mengakses MT5.

import MetaTrader5 as mt5

if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
else:
    print("Berhasil terhubung dengan MT5")
    mt5.shutdown()

Jika kode di atas menampilkan “Berhasil terhubung dengan MT5”, maka persiapan selesai. Jika terjadi kesalahan, periksa apakah MT5 sedang berjalan, informasi akun benar, dan apakah dijalankan dengan hak akses administrator.

Ini adalah alur pembangunan lingkungan pengembangan.

4. Kode Integrasi Dasar MT5 dan Python

Setelah persiapan lingkungan pengembangan selesai, saatnya mengakses MT5 dari Python dan mempraktikkan operasi dasar. Di sini, kami akan menjelaskan langkah-langkah “Koneksi Awal MT5 dan Python” serta “Pengambilan Informasi Dasar” beserta kode sampel.

4.1 Inisialisasi dan Koneksi MT5

Untuk menghubungkan Python ke MT5, perlu untuk menjalankan skrip Python saat MT5 sedang berjalan. Jika aplikasi MT5 ditutup, koneksi tidak akan berhasil, jadi perhatikan hal itu.

import MetaTrader5 as mt5

# Inisialisasi koneksi ke MT5
if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
    mt5.shutdown()
    exit()

print("Koneksi ke MT5 berhasil")

4.2 Pengambilan Informasi Akun atau Informasi Terminal

Setelah koneksi ke MT5 berhasil, mari kita ambil “informasi akun” atau “informasi terminal” terlebih dahulu. Dengan ini, kita dapat mengonfirmasi bahwa MT5 dapat dioperasikan dari Python.

# Pengambilan informasi akun
account_info = mt5.account_info()
if account_info is not None:
    print("Informasi akun:", account_info)
else:
    print("Pengambilan informasi akun gagal")

# Pengambilan informasi terminal
terminal_info = mt5.terminal_info()
if terminal_info is not None:
    print("Informasi terminal:", terminal_info)
else:
    print("Pengambilan informasi terminal gagal")

4.3 Pemutusan Koneksi (Shutdown)

Di akhir program, pastikan untuk memutuskan koneksi ke MT5 (shutdown) sebagai etika.
Ini juga menjaga stabilitas saat menjalankan program berkali-kali.

mt5.shutdown()
print("Koneksi ke MT5 diakhiri")

4.4 Pengambilan Informasi Versi

Versi paket MetaTrader5 yang terinstal atau informasi pengembang juga dapat diperiksa dengan mudah.
Ini berguna untuk memeriksa apakah ada masalah di lingkungan.

import MetaTrader5 as mt5

print("Versi paket MetaTrader5:", mt5.__version__)
print("Pengembang paket MetaTrader5:", mt5.__author__)

Di bagian ini, kami telah mengonfirmasi bahwa MT5 dan Python dapat terhubung serta pengambilan informasi dasar dapat dilakukan.

5. Cara Mendapatkan Data Pasar

Dengan mengintegrasikan MT5 dan Python, Anda dapat dengan mudah memperoleh suku bunga tukar real-time atau data candlestick historis (data OHLCV). Di sini, kami akan menjelaskan metode pengambilan data pasar yang representatif beserta contoh kode spesifik.

5.1 Pengambilan Data Tick

Data tick adalah informasi harga paling detail yang dicatat untuk setiap transaksi jual beli. Jika Anda ingin memperoleh nilai kuotasi terbaru, gunakan metode symbol_info_tick().

import MetaTrader5 as mt5

symbol = "USDJPY"

if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
else:
    tick = mt5.symbol_info_tick(symbol)
    if tick is not None:
        print(f"Data tick terbaru {symbol}:", tick)
    else:
        print(f"Pengambilan data tick {symbol} gagal")
    mt5.shutdown()

5.2 Pengambilan Data Candlestick (OHLCV)

Jika Anda ingin memeriksa perubahan harga untuk periode tertentu, data candlestick (Open, High, Low, Close, Volume) sangat berguna.
copy_rates_from() atau copy_rates_from_pos() dapat digunakan untuk memperoleh data historis simbol yang ditentukan.

import MetaTrader5 as mt5
from datetime import datetime

symbol = "USDJPY"
timeframe = mt5.TIMEFRAME_M1  # 1 menit
n_candles = 10                # 10 candlestick terbaru

if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
else:
    rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, n_candles)
    if rates is not None:
        for r in rates:
            print(r)
    else:
        print(f"Pengambilan data candlestick {symbol} gagal")
    mt5.shutdown()

5.3 Analisis dan Visualisasi Data yang Diperoleh

Dengan Python, Anda dapat dengan mudah menganalisis dan memvisualisasikan data yang diperoleh menggunakan library seperti pandas atau matplotlib. Misalnya, hanya dengan menampilkan data harga penutupan terbaru dalam grafik, Anda dapat secara intuitif memahami alur pasar.

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

symbol = "USDJPY"
timeframe = mt5.TIMEFRAME_M5  # 5 menit
n_candles = 50

if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
else:
    rates = mt5.copy_rates_from_pos(symbol, timeframe, 0, n_candles)
    if rates is not None:
        df = pd.DataFrame(rates)
        df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')
        plt.plot(df['time'], df['close'])
        plt.title(f"Harga Penutupan {symbol} 5 Menit")
        plt.xlabel("Waktu")
        plt.ylabel("Harga Penutupan")
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.tight_layout()
        plt.show()
    else:
        print(f"Pengambilan data candlestick {symbol} gagal")
    mt5.shutdown()

Dengan cara ini, dengan memanfaatkan integrasi MT5 dan Python, Anda dapat memperoleh data pasar yang diperlukan secara real-time dan fleksibel, serta menggunakannya untuk analisis atau strategi perdagangan otomatis.

6. Otomatisasi Pesanan dan Transaksi

Dengan mengintegrasikan MT5 dan Python, selain perdagangan diskresioner, Anda dapat dengan mudah mengimplementasikan program perdagangan otomatis (algorithmic trading). Di sini, kami menjelaskan prosedur dasar untuk mengirim pesanan dari Python ke MT5, serta metode pesanan yang sering digunakan.

6.1 Prosedur Dasar Pengiriman Pesanan

Ketika mengirim pesanan dari Python ke MT5, gunakan metode order_send(). Isi pesanan ditentukan secara keseluruhan dalam bentuk dictionary (dict).

Pesanan Pasar (Contoh: Membeli USDJPY)

import MetaTrader5 as mt5

symbol = "USDJPY"
lot = 0.1  # Jumlah transaksi

if not mt5.initialize():
    print("Inisialisasi MT5 gagal")
else:
    # Pesanan beli baru untuk posisi
    order = {
        "action": mt5.TRADE_ACTION_DEAL,
        "symbol": symbol,
        "volume": lot,
        "type": mt5.ORDER_TYPE_BUY,
        "price": mt5.symbol_info_tick(symbol).ask,
        "deviation": 20,
        "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("Pesanan selesai dengan normal")
    else:
        print("Kesalahan pesanan:", result)
    mt5.shutdown()

6.2 Pesanan Limit dan Pesanan Stop

Jika Anda ingin dieksekusi ketika harga mencapai level tertentu, gunakan pesanan Limit atau Stop.

Contoh Pesanan Beli Limit (BUY LIMIT)

order = {
    "action": mt5.TRADE_ACTION_PENDING,
    "symbol": symbol,
    "volume": lot,
    "type": mt5.ORDER_TYPE_BUY_LIMIT,
    "price": 140.000,  # Beli pada harga yang ditentukan
    "deviation": 20,
    "magic": 234001,
    "comment": "python buy limit",
    "type_time": mt5.ORDER_TIME_GTC,
    "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_IOC,
}

6.3 Penutupan Posisi (Close)

Untuk menutup posisi yang sudah dimiliki, pesan “perdagangan berlawanan”.
Misalnya, untuk menutup posisi beli, kirim pesanan jual (ORDER_TYPE_SELL).

6.4 Poin Perhatian Saat Pesanan

• Spread dan Slippage
  Dalam perdagangan aktual, spread (selisih harga jual dan beli) atau slippage (pergeseran eksekusi) mungkin terjadi. Terutama untuk pesanan pasar, mungkin ada perbedaan antara harga yang ditentukan dan harga eksekusi, jadi lakukan pengujian yang cukup di akun demo.
• Margin dan Leverage
  Anda juga perlu memperhatikan situasi margin akun dan batasan leverage. Jika margin tidak mencukupi, pesanan mungkin ditolak.
• Waktu yang Dapat Dipesan dan Spesifikasi Bursa
  Tergantung pada pasangan mata uang atau CFD yang diperdagangkan, waktu yang dapat dipesan mungkin berbeda.

Dengan demikian, dengan kemampuan untuk mengirim pesanan secara fleksibel dari Python ke MT5, ruang lingkup sistem perdagangan dan strategi otomatisasi menjadi sangat luas.

7. Aplikasi: Analisis Walk‑Forward atau Integrasi dengan Machine Learning

Kolaborasi MT5 dan Python tidak hanya terbatas pada perdagangan otomatis sederhana atau pengambilan data, tetapi juga dapat diterapkan pada strategi perdagangan yang mengintegrasikan teknik data science mutakhir dan teknologi AI. Di sini, kami memperkenalkan cara penggunaan aplikasi seperti “Analisis Walk‑Forward” atau “Pemanfaatan Machine Learning”.

7.1 Apa itu Analisis Walk‑Forward?

Analisis Walk‑Forward adalah teknik yang dirancang untuk mencegah “over-optimasi (curve fitting)” pada hasil backtest.
Secara spesifik, dengan mengulangi optimalisasi parameter dan verifikasi (tes) setiap periode tertentu, kami memeriksa apakah strategi tersebut masih berlaku pada data masa depan.
Dengan demikian, kami dapat mengurangi kegagalan yang hanya kebetulan cocok dengan masa lalu, dan mengembangkan logika yang kuat untuk operasi nyata.

Alur umum Analisis Walk‑Forward:

1. Membagi data menjadi “periode pembelajaran” dan “periode verifikasi”
2. Menghitung parameter optimal menggunakan data periode pembelajaran
3. Menguji parameter tersebut secara aktual pada periode verifikasi
4. Memajukan periode satu langkah dan mengulangi 1~3

Dalam Python, alur verifikasi seperti ini dapat diimplementasikan dengan mudah menggunakan pandas atau scikit-learn.

7.2 Pembangunan Strategi Machine Learning Menggunakan Python

Dengan menggabungkan Python dan MT5, model prediksi AI atau pembangkit sinyal perdagangan juga menjadi mungkin.
Misalnya, machine learning dapat dimanfaatkan melalui alur seperti berikut.

• Pengambilan Data: Mengekstrak data harga atau indikator dari MT5
• Pra-pemrosesan dan Pembangkitan Fitur: Mengonversi ke format yang mudah dianalisis menggunakan pandas atau numpy
• Pembangunan Model: Membuat model regresi atau klasifikasi menggunakan scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, dan sebagainya
• Prediksi dan Penentuan Entry: Model menghasilkan sinyal perdagangan dan secara otomatis melakukan order

Contoh Sederhana: Menentukan Sinyal Perdagangan dengan Random Forest

# Setelah pengambilan data atau pra-pemrosesan

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# X: data fitur, y: label perdagangan (contoh: 1=Beli, 0=Jual)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)

# Berdasarkan hasil pred, lakukan order di MT5

7.3 Integrasi dengan Model AI Eksternal seperti ONNX

Saat menggunakan model AI yang telah dilatih di MT5, metode untuk mengekspor dalam format yang kompatibel tinggi seperti ONNX dan memanggilnya dari Python atau MQL5 juga telah dipraktikkan. Dengan demikian, model kuat yang dibuat di cloud atau lingkungan lain dapat dimanfaatkan secara langsung untuk penilaian perdagangan di MT5.

Seperti ini, kolaborasi MT5 dan Python tidak hanya terbatas pada “perdagangan otomatis” atau “pengambilan data”, tetapi menjadi senjata kuat untuk merealisasikan perdagangan algoritma di era AI dan machine learning.

ONNX | Home

…

8. Penanganan Kesalahan dan Pemecahan Masalah

Program yang mengintegrasikan MT5 dan Python sangat kuat, tetapi saat dioperasikan secara aktual, Anda mungkin menghadapi berbagai masalah dan kesalahan. Di sini, kami merangkum contoh masalah umum dan solusinya.

8.1 Kesalahan Koneksi

【Gejala】

• mt5.initialize() gagal
• MT5 tidak dikenali dari Python sama sekali

【Penyebab Utama dan Langkah-langkah】

• Aplikasi MT5 tidak diluncurkan
  → MT5 harus dalam keadaan “sedang berjalan”.
• Versinya MT5 atau ketidaksesuaian bit
  → Jika Python 32-bit, gunakan MT5 versi 32-bit; jika 64-bit, gunakan MT5 versi 64-bit.
• Kekurangan hak akses administrator
  → Menjalankan program atau MT5 “sebagai administrator” sering kali menyelesaikan masalah.
• Path tidak terkonfigurasi, kesalahan pengaturan variabel lingkungan
  → Periksa apakah ada kesalahan pada path instalasi Python atau MT5.

8.2 Kesalahan Terkait Akun dan Order

【Gejala】

• Order tidak diteruskan (kesalahan dikembalikan)
• account_info() atau order_send() mengembalikan None atau kode kesalahan

【Penyebab Utama dan Langkah-langkah】

• Kekurangan margin atau kesalahan pengaturan lot
  → Selalu konfirmasi jumlah lot dan margin yang dapat dipesan sebelumnya.
• Di luar jam perdagangan atau instrumen yang tidak didukung
  → Periksa juga jam perdagangan dan spesifikasi instrumen target.
• Kelalaian input item yang diperlukan
  → Tinjau kembali kekurangan parameter pada dictionary order (dict).
• API versi tidak kompatibel
  → Coba tingkatkan versi paket MetaTrader5 atau MT5 utama.

8.3 Masalah Saat Mengambil Data

【Gejala】

• Data historis atau data tick tidak dapat diambil
• Data kosong (None) atau hanya sebagian yang dikembalikan

【Penyebab Utama dan Langkah-langkah】

• Pasangan mata uang target tidak ditampilkan di MT5
  → Tambahkan simbol yang ingin diambil ke daftar “Tampilan Kuotasi” di MT5.
• Data historis tidak ada di MT5 utama
  → Menampilkan chart sekali akan memudahkan pengunduhan data.

8.4 Lainnya – Jebakan Umum

• Kesalahan dependensi pustaka
  → Instal pustaka eksternal yang diperlukan seperti pandas atau numpy sebelumnya.
• Hak eksekusi program atau pengaturan firewall
  → Windows Defender dll. mungkin memengaruhi, jadi pertimbangkan pengaturan pengecualian.
• Pemanfaatan output log atau pernyataan print
  → Saat kesalahan, output variabel atau nilai kembalian secara berkala dengan print untuk mengidentifikasi penyebab.

Integrasi MT5 × Python memiliki tingkat kebebasan yang tinggi, sehingga pada awalnya sering terjadi masalah tak terduga. Namun, dengan memecah dan menangani satu per satu, pasti bisa diselesaikan. Saat bingung, susun dan catat “isi kesalahan, gejala, informasi lingkungan”, lalu teliti sambil maju selangkah demi selangkah.

9. Ringkasan dan Prospek Masa Depan

Sejauh ini, kami telah menjelaskan berbagai cara pemanfaatan yang memungkinkan dengan mengintegrasikan MetaTrader 5 (MT5) dan Python. Dari pemrograman perdagangan otomatis, pengambilan dan analisis data pasar, hingga perdagangan algoritma tingkat lanjut yang memanfaatkan AI dan machine learning, potensinya sangat besar.

9.1 Konfirmasi Ulang Daya Tarik Integrasi MT5×Python

• Realisasi Perdagangan Otomatis yang Intuitif
  Sistem perdagangan yang sebelumnya memiliki citra sulit, berkat sintaks Python yang mudah dipahami dan perpustakaan yang kaya, sekarang menjadi jauh lebih dekat dan mudah diakses.
• Analisis Data dan Visualisasi
  Dengan memanfaatkan Pandas atau matplotlib, visualisasi dan analisis pasar menjadi bebas sesuka hati. Anda dapat membuat dasar untuk keputusan investasi dengan tangan Anda sendiri.
• Integrasi dengan AI dan Machine Learning
  Sekarang Anda dapat melatih dan mengoptimalkan strategi perdagangan sendiri, serta mengujinya di pasar nyata. Di era mendatang, perdagangan algoritma akan menjadi senjata kuat bagi investor.

9.2 Untuk Belajar Lebih Mendalam

Konten yang diperkenalkan dalam artikel ini hanyalah “pintu masuk” untuk pemanfaatan MT5×Python.
Bagi mereka yang ingin menantang strategi atau algoritma yang lebih advanced, sumber daya pembelajaran berikut juga direkomendasikan.

• Dokumentasi Resmi dan Forum MQL5
  https://www.mql5.com/ja/docs/python_metatrader5
• Resmi PyPI (Paket MetaTrader5)
  https://pypi.org/project/MetaTrader5/

Selain itu, pastikan untuk mengulangi pengujian program di akun demo, dan kelola risiko dengan teliti.

9.3 Prospek Menuju Masa Depan

Di masa depan, di industri keuangan, evolusi AI dan perdagangan otomatis diharapkan terus berlanjut. Kombinasi MT5 dan Python melambangkan era di mana investor individu juga dapat melakukan analisis dan otomatisasi pada level profesional.
Silakan kembangkan strategi perdagangan Anda sendiri dan bangun keterampilan yang dapat dimanfaatkan di pasar.

10. FAQ（Pertanyaan Umum）

Q1. Apakah integrasi Python dengan MT5 bisa digunakan secara gratis?

Ya, MetaTrader5 itu sendiri serta paket untuk Python (MetaTrader5) semuanya dapat digunakan secara gratis. Namun, jika melakukan perdagangan di akun real, mungkin ada ketentuan perdagangan dan biaya dari perusahaan FX yang diperlukan secara terpisah. Disarankan untuk mencoba terlebih dahulu di akun demo.

Q2. Apa perbedaan antara paket Python MT5 (versi PyPI) dan Python yang tertanam di MQL5?

Paket “MetaTrader5” yang dipublikasikan di PyPI adalah metode untuk mengakses MT5 secara langsung dari skrip Python eksternal. Di sisi lain, Python yang tertanam di MQL5 adalah mekanisme untuk memanggil kode Python dari dalam MT5.
Cara penggunaan dasarnya mirip, tetapi ada perbedaan dalam tujuan dan metode implementasi. Untuk perdagangan otomatis umum atau analisis data, versi PyPI sudah cukup.

Q3. Apakah ada perbedaan perilaku antara akun demo dan akun real?

Ya, ada. Akun demo tidak melibatkan dana aktual, sehingga kecepatan eksekusi, spread, atau slippage mungkin berbeda dari akun real. Sebelum mengoperasikan perdagangan otomatis secara serius, disarankan untuk menguji perilaku di akun real dengan jumlah kecil.

Q4. Apa itu analisis Walk‑Forward?

Analisis Walk‑Forward adalah teknik untuk memverifikasi keandalan strategi perdagangan atau parameter. Dengan membagi data historis menjadi “periode pembelajaran” dan “periode verifikasi”, serta mengulangi optimalisasi dan pengujian, Anda dapat mengevaluasi apakah strategi tersebut berlaku untuk data masa depan yang tidak diketahui.

Q5. Apa poin perhatian saat menggunakan model AI atau machine learning di MT5?

Saat menggunakan model AI atau machine learning di MT5, perhatikan format input/output model serta lingkungan (versi Python, pustaka eksternal, dll.).
Terutama saat menjalankan model yang sudah dilatih di lingkungan produksi, simpan dalam format ONNX atau file pkl untuk menjamin reproduktibilitas. Juga, jangan lupa untuk mengimplementasikan penanganan pengecualian untuk keterlambatan komunikasi atau kesalahan yang terjadi.

Q6. Apakah ada perbedaan dalam integrasi Python antara MT4 dan MT5?

MT4 (MetaTrader4) tidak mendukung integrasi Python resmi. Meskipun ada pustaka tidak resmi untuk MT4, dari segi stabilitas dan prospek masa depan, sangat disarankan untuk menggunakan MT5.

Q7. Apa yang harus dilakukan jika pengaturan pustaka atau lingkungan tidak berjalan dengan baik?

Pertama, baca pesan kesalahan dengan teliti, dan periksa informasi di dokumentasi resmi atau forum. Kasus yang sering terjadi adalah bit instalasi (32bit/64bit), versi Python, atau pengaturan izin. Jika tetap tidak teratasi, tanyakan di internet dengan menyertakan detail kesalahan dan informasi lingkungan untuk mempercepat penyelesaian.

Jika ada pertanyaan, disarankan juga untuk memanfaatkan situs resmi atau forum khusus.
Bagi yang baru memulai integrasi MT5 × Python, silakan coba tantangan ini dengan merujuk pada artikel ini.

Situs Terkait

Pythonプログラミングの世界

Pythonで始めるMT5自動売買＆データ活用ガイド｜API連携・AI応用まで徹底解説

目次 1 1. はじめに2 2. MT5とPythonを使うメリット3 3. 環境構築手順3.1 【設定の順序・全体の流…