在交易策略的设计中，我们追求的是易于理解且高效的方案。通过MT5官方下载的MetaTrader 5终端，我们将结合传统市场数据与来自美联储的另类数据，特别关注预测GBPUSD货币对在未来的价格走势。这种策略不仅依赖于直观的市场分析，还融入了深入的经济数据洞察，为我们提供了一个全面的视角来捕捉市场动态。

　　为了实现这一目标，我们将利用两个关键的经济数据集作为我们的另类数据源。第一个数据集提供了关于英镑的信息，展示了英镑市场非营业时间银行交易所收取的利率的时间序列。这些利率波动可以作为衡量机构对英镑需求水平的指标，为我们的预测模型提供有价值的参考。

　　同样地，第二个数据集包含了有关美元的信息，并包含由美联储监管的美国银行隔夜贷款利率的时间序列。美联储通过货币政策调整对这些利率的控制，为可能影响美元的经济趋势提供了另一种见解。

　　通过分析和解释这些经济时间序列数据，并运用机器学习技术，我们有望发现领先指标，从而在市场上获得竞争优势。我们战略有效性的基础在于确保有可靠的另类数据源。可靠的另类数据源的可用性取决于您交易的市场。由随机数生成器产生的虚拟市场几乎没有可用的另类数据源。这是因为虚拟市场独立于外部世界。

　　在评估另类数据源时，我们考虑多个因素，包括可信度、更新频率、声誉、透明展示、定价结构以及条款和条件。这些因素对于在我们的交易策略中有效利用数据至关重要。我们通过严格评估这些方面来确保数据源的质量和适用性。

　　我们现在将开始研究一些来自美联储的另类数据。从美联储获取数据有两种方式：使用FRED Python库编程获取数据或手动登录FRED网站。如果您是首次使用这些数据集，建议您先手动收集数据。这样做很明智，因为FRED网站为每个数据集提供了实用的说明和信息，包括数据的记录方式、数据代表的含义、是否经过季节性调整、测量单位和比例尺以及其他相关细节。一旦熟悉了数据的性质，就可以开始通过编程方式收集数据了。因此，在我们的首次演示中，数据集是从美联储网站上手动下载的。当我们构建策略时，将采用编程方法来收集数据。

　　首先，我们将使用MQL5脚本从MetaTrader 5中收集市场数据。我之所以喜欢用这种方式收集数据，是因为可以在MQL5端对数据进行所需的预处理，并且可以无限制地访问数据。我们的脚本相当简单，包括声明处理程序、缓冲区、文件命名、数据收集量等步骤。该脚本将与它应用的图表的当前时间框架一起工作，通过OnStart()事件处理程序，初始化技术指标，将指标值复制到数组中，新建文件处理程序来新建、写入和关闭文件。使用简单的for循环遍历数组并将数据写入CSV文件是一种常见的做法。请注意，在循环的第一次迭代中，我们写入列标题，之后再写入我们想要的实际值。一旦循环完成，我们使用文件处理程序关闭文件，再准备好来自MetaTrader 5终端的数据与我们的替代数据进行合并。

　　通过上述步骤，我们不仅能够从MT5官方下载的MetaTrader 5终端中获取和处理市场数据，还能够结合美联储的另类数据来构建一个全面的数据驱动的交易策略。这种策略的设计易于理解，同时结合了传统市场分析和深入的经济数据洞察，为我们提供了一个强有力的工具来预测GBPUSD货币对的未来价格走势。通过精心选择和评估另类数据源，以及有效地从MetaTrader 5终端收集和处理数据，我们能够构建一个既可靠又高效的交易策略。