在交易的世界里，“自动化”这三个字越来越频繁地出现在我们的视野中。曾经只有机构才能用到的量化交易技术，如今普通交易者也能通过MT5（MetaTrader 5）轻松接触。

而对于刚入门的你，可能会遇到一个常见的选择题：我该用MT5平台自带的EA（专家顾问）系统，还是用Python来自定义交易逻辑？

这个问题没有绝对的标准答案，更多的是看你的背景、兴趣和未来的发展方向。如果你正站在这条路的起点，这篇文章将帮你理清思路，找到最适合你的入门方式。

一、EA
MT5平台自带的EA（Expert Advisor）是一种基于MQL5语言编写的自动交易程序，能够根据设定好的逻辑自动进行买卖操作。它适用于技术分析交易者，可以设定指标信号、止损止盈、资金管理等规则。

MT5还提供EA向导和策略测试器，帮助新手快速生成、优化和验证策略。新手可以通过官网上的代码库、说明文档和活跃的社区入门学习，助力交易策略搭建。

EA最大优势之一就是与MT5生态系统的高度兼容性。EA可以无缝对接平台上的各类工具和资源，包括技术指标、图表、市场深度、订单管理系统等，这使得用户能够构建起一个功能完备、流程清晰的自动交易系统。无论你想使用简单的移动平均交叉，还是复杂的多因子模型，EA都能支持。其扩展性和灵活性，使得构建一个涵盖信号生成、风险管理、资金分配和交易执行的完整系统变得可行。

第二个显著优点在于它背后的编程语言——MQL5 是专为交易而设计的语言。相比于通用语言，MQL5内置了大量交易相关的函数、指标调用和图表控制工具，使得策略开发变得高效而精准。尤其值得一提的是其策略回测功能非常强大，支持基于真实点差和市场执行的多线程历史数据测试。这让交易者可以在实盘前清楚地评估策略的表现，降低试错成本。

第三，MQL5语言在语法结构上与C++非常相似。这对有C++基础的用户来说是一个巨大优势——可以快速入门上手编写EA，实现自己的交易思路。

综上所述，MT5平台自带的EA功能强大，借助MQL5专业的交易编程语言架构，为交易者提供了构建高效、专业自动化策略的完整工具链。

二、Python
作为一门通用编程语言，Python在金融领域的应用远远不止于下单执行，它为策略开发带来了前所未有的扩展性和灵活性。

首先，Python的强大之处在于它的功能不仅仅局限于交易本身。与MQL5主要服务于交易执行不同，Python拥有庞大的科学计算生态系统，支持大数据分析、机器学习、神经网络建模等。这意味着，交易者可以在策略开发中引入更复杂的逻辑，比如使用Pandas处理时间序列数据、用Scikit-learn进行因子分析，或借助TensorFlow和PyTorch实现深度学习模型，从而显著提升策略的智能化水平。

其次，Python具有良好的跨平台能力。在MT5中，Python可以通过官方提供的MetaTrader5模块与平台交互，实现行情读取、下单、持仓管理等操作。同时，Python代码可以轻松迁移到其他量化平台，也可以对接交易所API或数据库。这种灵活性远胜于MQL5，后者只能在MT5平台内运行，限制了策略的可移植性和长期扩展空间。

第三，Python语言本身更易于上手，相比于结构更严谨的MQL5，其语法简洁直观。使得即便是初学者，也能在短时间内实现较为简单的自动化交易策略。此外，Python社区活跃、文档丰富，学习资源随手可得，非常适合边做边学。

总的来说，Python赋予交易者更强的数据处理能力、更大的平台自由度以及更简单的开发体验。对于那些希望将交易策略与智能算法相结合，或是希望将交易系统不断扩展升级的用户来说，Python无疑是一种值得深入学习和长期投入的强大工具。

三、总结
随着对Python和MQL5各自优势的了解，我们不难看出，两者适用于不同的交易者需求和发展路径。

对于想进入MT5自动化交易的新手来说，Python和MQL5各有千秋，关键在于你的起点和目标。

如果你是完全的新手，对编程和交易语言都还不熟悉，建议从Python入手。它语法简单、功能强大，不仅能帮你快速实现基础策略，还能为后续的数据分析、机器学习等高级应用打下坚实基础。

而如果你已经在MQL5领域深耕多年，熟悉其语法和平台机制，那么继续精进MQL5，利用其与MT5的深度集成和强大的回测系统，依然是非常有竞争力的选择。
不论你选择哪一条路径，关键是不断实践和学习。自动化交易是一场长期的修行，找到适合自己的工具，才是走得更远的第一步。

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作者：
Michael Miao | GO Markets 悉尼中文部