la questione è che i dati dei cfd sono OTC e quindi anche usando lo stesso broker puoi avere dati differenti, e magari oggi il broker ha un fornitore di liquidità e domani nn lo ha piu', ecc ecc. Dovresti adeguare i tuoi EA a usare le barre a 1 minuto almeno. Rimane il fatto che l'unica veridicità è quella che hai in real time, qualsiasi backtest tu faccia puoi avvicinarti il piu' possibile ma non avrai mai l'eguaglianza esatta. Pertanto devi cercare un compromesso. Diversa la questione nel caso dei futures. Sarebbe bene creare i dati m1 dai dati tick, oppure ripeto devi cercare un compromesso da valutare man mano in real time.
Con python puoi far tutto, compreso prendere i dati tick senza appesantire la meta e la vps, cercando di collegarti tramite api o in altri modi al server del broker.
I dati Dukas scaricabili da TDS sono uguali a quelli di Dukas, l'acqua calda chiaramente non la hai inventata, ma voglio ricordarti che queste verifiche le dovresti fare sempre prima di iniziare a usare i dati di qualsiasi fornitore, perchè magari potresti scoprire che i dati Darwinex real time sono leggermenti diversi da quelli registrati. (io nn ho verificato)
Con python puoi far tutto, compreso prendere i dati tick senza appesantire la meta e la vps, cercando di collegarti tramite api o in altri modi al server del broker.
I dati Dukas scaricabili da TDS sono uguali a quelli di Dukas, l'acqua calda chiaramente non la hai inventata, ma voglio ricordarti che queste verifiche le dovresti fare sempre prima di iniziare a usare i dati di qualsiasi fornitore, perchè magari potresti scoprire che i dati Darwinex real time sono leggermenti diversi da quelli registrati. (io nn ho verificato)
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