要在Python中编程MT4系统，你可以采用以下几种方法：
使用MT4的API接口与Python进行交互
通过Python编写策略、指标和交易逻辑，并将其与MT4平台进行集成，实现智能交易系统的功能。这种方法利用了Python的灵活性和强大的功能，可以更加方便地进行策略的开发和优化，从而提高交易系统的效果和稳定性。
使用第三方库pywin32和pandas操作MT4
你需要安装第三方库`pywin32`和`pandas`，然后通过这些库连接到MT4客户端，执行一些基本操作，如打开图表、获取历史数据等。例如，你可以使用`win32com.client`模块连接到MT4客户端，并使用`pandas`将获取的数据转换为DataFrame格式进行分析和处理。
结合Python与MT4处理神经网络交易策略
你可以在Python中使用神经网络算法进行模型训练（例如，使用TensorFlow/Keras或PyTorch），然后将训练好的模型导出并在MT4中使用这些模型来执行交易策略。一种常见的方法是通过文件交换（例如JSON、CSV）将训练好的模型的权重或输出导出，然后在MT4中读取并应用。
使用MQL4原生语言调用ZERO-MQ作为消息接口服务端，Python作为客户端调用接口
这种方法涉及到使用MQL4编写服务器端代码，通过调用ZERO-MQ库实现消息传递，然后使用Python编写客户端代码来接收和处理这些消息，从而与MT4系统进行交互。
使用Python编写回显服务器
通过编写一个简单的回显服务器，可以实现Python与MT4之间的通信。这种方法虽然简单，但适用于需要实时数据交换的场景。
建议
选择合适的方法：根据你的需求和编程经验选择最适合的方法。如果你需要深度定制和优化交易策略，结合Python与MT4处理神经网络交易策略可能是最佳选择。如果你只需要执行一些基本操作，使用`pywin32`和`pandas`可能更简单直接。
测试和验证：在实际操作中，务必进行充分的测试和验证，确保系统的稳定性和可靠性。
学习资源：利用在线教程、论坛和社区资源，不断学习和提高你的编程技能和对MT4系统的理解。