Python im algorithmischen Handel - Seite 6

Neuer Kommentar
 

So sammeln Sie detaillierte Symbolinformationen mit Python und MetaTrader 5



WIE MAN DETAILLIERTE INFORMATIONEN ZU FINANZIELLEN VERMÖGENSWERTEN MIT PYTHON UND MT5 ERHEBT

Das Video zeigt, wie Sie mit Python und der MT5-Plattform detaillierte Informationen zu einem bestimmten finanziellen Vermögenswert sammeln. Die gesammelten Informationen umfassen unter anderem verschiedene Details über das Handelsvolumen des Vermögenswerts, Pip-Werte und Geld-/Briefkurse. Dieser Abschnitt des Videos behandelt auch die Konvertierung der gesammelten Informationen in das Wörterbuchformat zur einfacheren Analyse. Das Video bietet Einblicke in die Erfassung und Analyse von Finanzdaten mithilfe der Python-Programmierung.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Moderator, wie man mithilfe von Python und der MT5-Plattform detaillierte Informationen zu einem bestimmten Asset sammelt. Zuvor hatte der Moderator gezeigt, wie man mit dem Befehl „Symbole abrufen“ alle verfügbaren Vermögenswerte von einem Makler sammelt, aber in diesem Fall liegt der Schwerpunkt auf dem Sammeln spezifischer Informationen für einen Vermögenswert, Petrobras-Vorzugsaktien. Der Moderator verwendet die „Simple E“-Funktion, um diese Informationen zu sammeln, und demonstriert, wie die resultierende Variable zur einfacheren Analyse in ein Wörterbuchformat konvertiert wird. Die gesammelten Informationen umfassen unter anderem Details über das Handelsvolumen des Vermögenswerts, Ziffern- und Pip-Werte und Geld-/Briefkurse.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video detaillierte Informationen, die aus Finanzanlagen gesammelt werden können, wie z. B. letzter Handel, reales Volumen, Eröffnung des Tages, Informationen zu Derivatemärkten und mehr. Der Referent demonstriert auch, wie man diese Informationen mit Python und der MT5-Plattform sammelt. Sie zeigen auch, wie Sie auf die abgerufenen Informationen zugreifen, indem Sie ein Wörterbuch erstellen und es mit einer for-Schleife drucken. Insgesamt bietet dieser Abschnitt Einblicke in das Sammeln und Analysieren von Finanzdaten mithilfe der Python-Programmierung.
 

WIE MAN ASSET-INFORMATIONEN IN PYTHON- UND MT5-DATAFRAMES TRANSFORMIERT



WIE MAN ASSET-INFORMATIONEN IN PYTHON- UND MT5-DATAFRAMES TRANSFORMIERT

Dieses YouTube-Video zeigt den Prozess der Konvertierung von Asset-Informationen aus Wörterbüchern in Datenframes in Python und MT5. Der Kursleiter erklärt, wie die select-Anweisung verwendet wird, um Informationen zu sammeln und sie dann in eine Liste von Tupeln umzuwandeln, die später mithilfe der Pandas-Bibliothek in einen Datenrahmen umgewandelt werden können. Sie bieten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen einer Liste, Benennen der Spalten und Umwandeln in einen Datenrahmen. Das Tutorial zielt darauf ab, die Zuschauer zu ermutigen, Python und MQL5 zum Erstellen von Anlagestrategien und Robotern zu verwenden, indem all diese Ideen miteinander verbunden werden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video-Tutorial, wie Sie Informationen zu Assets aus Wörterbüchern in Datenrahmen in Python und MT5 umwandeln. Der Kursleiter demonstriert, wie man mit der select-Anweisung Informationen sammelt und wie man die Variable in eine Liste von Tupeln umwandelt, die die Umwandlung in einen Datenrahmen ermöglicht. Die Pandas-Bibliothek, die in der Anaconda-Umgebung vorinstalliert ist, wird verwendet, um die Variable in einen Datenrahmen umzuwandeln. Der Kursleiter zeigt die Schritte zum Erstellen einer Liste und zum anschließenden Konvertieren in einen Datenrahmen mit bestimmten Spaltennamen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Referent, wie man Asset-Informationen in Python-Datenrahmen und MetaTrader 5 umwandelt. Sie zeigen, wie man den Code ausführt, um die Spalten der Neto Femme einzurichten, und wie man mit Zeta-Filmen arbeitet. Der Redner ermutigt den Zuschauer, weiterhin alle seine Ideen zur Erstellung von Anlagestrategien und Robotern mit Python und mql5 zu verbinden.
 

WIE MAN DIE SCHLUSSPREISE VERSCHIEDENER VERMÖGENSWERTE IN DATAFRAME ERHEBT - Python und MetaTrader 5



COMO COLETAR OS SCHLIESST DE VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME - PYTHON E MetaTrader 5

Das Video lehrt, wie man den Prozess des Sammelns und Speicherns der Schlusskurse mehrerer Assets in einem Pandas DataFrame mit Python und MetaTrader 5 automatisiert. Der Prozess beinhaltet das Erstellen eines Portfolios von Assets, wobei eine for-Schleife verwendet wird, um ihre Schlusskurse basierend auf einem bestimmten zu sammeln Datumsbereich und Umwandlung der gesammelten Daten in einen DataFrame. Das Tutorial ist ein hervorragendes Beispiel für Händler, die daran interessiert sind, ihren Datenerfassungsprozess zu automatisieren. Der Moderator zeigt auch, wie man nur die gewünschten Werte auswählt und Fehler während der Datenerfassung behebt, und demonstriert einen nützlichen Fehlerbehebungsprozess. Der resultierende DataFrame enthält das Datum und den Schlusskurs für jeden Vermögenswert, was für die Erstellung von Handelsrobotern für Vermögenswerte nützlich ist.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie man Schlusskurse mehrerer Assets mit Python und MetaTrader 5 sammelt und in einem Pandas DataFrame speichert. Der Prozess beinhaltet die Erstellung eines Portfolios von Assets und die Verwendung einer for-Schleife, um ihre Schlusskurse zu sammeln basierend auf einem bestimmten Datumsbereich. Das Video behandelt auch, wie die gesammelten Daten in einen DataFrame umgewandelt und seine Spalten bearbeitet werden. Das Tutorial bietet ein nützliches Beispiel für Händler, die daran interessiert sind, ihren Datenerfassungsprozess zu automatisieren.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Moderator, wie Sie eine Spalte im Zeitstempelformat mithilfe von Python und MetaTrader 5 in ein Datum-Uhrzeit-Format umwandeln. Die transformierten Daten werden dann in einem Datenrahmen gespeichert, und der Präsentator zeigt, wie nur die gewünschten Werte (in diesem Fall die Schlusswerte) ausgewählt werden, um einen neuen Datenrahmen zu erstellen, der nur die ausgewählten Daten enthält. Der Präsentator stößt während der Datenerfassung auf einen Fehler, den er dann identifiziert und behebt, wodurch ein nützlicher Fehlerbehebungsprozess demonstriert wird.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Redner, wie die Schlusskurse für mehrere Assets mit Python und MetaTrader 5 in einem Pandas-Datenrahmen erfasst und organisiert werden. Der Referent betont, wie wichtig es ist, die Logik hinter dem Code zu verstehen und die Pandas-Bibliothek zu studieren, um die Daten ändern und manipulieren zu können. Der resultierende Datenrahmen enthält das Datum und den Schlusskurs für jeden Vermögenswert, die in zukünftigen Videos verwendet werden, um Echtzeit-Preisdaten für Vermögenshandelsroboter zu sammeln. Der Sprecher ermutigt die Zuschauer, das Video zu mögen und Kommentare zu ihren Fortschritten und Lernerfahrungen zu hinterlassen.
 

WIE MAN IN ECHTZEIT VERMÖGENSPREISE MIT PYTHON UND METATRADER 5 ERHALTEN KANN



COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MetaTrader 5

Das YouTube-Video zeigt, wie man Python und MetaTrader 5 verwendet, um Vermögenspreise in Echtzeit zu erhalten, indem eine Schleife ausgeführt wird, die kontinuierlich Daten über Schlusskurse in Zwei-Sekunden-Intervallen sammelt. Der Referent wandelt die gesammelten Daten in ein Datums- und Zeitformat um und zeigt, wie die letzten fünf Werte der Schlusskurse eines Vermögenswerts extrahiert werden. Während die Schlusswerte des Vermögenswerts in dem gezeigten Beispiel nicht stark schwanken, kann das Verfahren verwendet werden, um Daten zu jedem beliebigen Vermögenswert zu sammeln. Darüber hinaus erwähnt das Video die Verfügbarkeit einer ähnlichen Funktion, die Daten zu Kauf- und Verkaufspreisen für jeden Ausführungszeitpunkt auf dem Markt sammelt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Sprecher, wie man kontinuierlich Echtzeitinformationen über die Schlusswerte eines bestimmten Vermögenswertes sammelt, indem man eine Endlosschleife in Python verwendet. Sie beginnen mit der Konvertierung der gesammelten Daten in einen Datenrahmen und wandeln dann die Zeitspalte in ein Datums- und Zeitformat um. Durch Ausführen des erforderlichen Codes zeigt der Sprecher dann, wie die letzten fünf Werte der Schlusskurse des Vermögenswerts in Zwei-Sekunden-Intervallen erfasst und der aktuelle Wert des letzten Schlusskurses in Echtzeit gedruckt werden kann. Obwohl die Schlusswerte des Assets in diesem Beispiel aufgrund geringer Liquidität nicht wesentlich schwanken, könne man mit dieser Methode beliebige Daten sammeln, so der Referent.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt der Referent, wie man mit Python und MetaTrader 5 Echtzeit-Kurse von Vermögenswerten erhält. Durch Ausführen einer Schleife, die Daten aus der letzten Linie des Open High Low Close-Volumens sammelt, sammelt die Funktion kontinuierlich Echtzeitdaten über den Preis und das Volumen von Vermögenswerten. Durch Drücken von „Stop“ wird die Funktion angehalten und die Daten können dann für weitere Analysen verwendet werden. Der Redner erwähnt auch die Verfügbarkeit einer ähnlichen Funktion, die Daten über die Kauf- und Verkaufspreise von Vermögenswerten für jeden Ausführungszeitpunkt innerhalb des Marktes sammeln kann.
 

WIE MAN KONTINUIERLICH IN DATEI DATEN SPEICHERT, DIE MIT METATRADER 5 UND PYTHON ERHALTEN WERDEN



WIE MAN DIE MIT METATRADER 5 PYTHON ERHALTENEN DATEN KONTINUIERLICH IN DATEIEN SPEICHERT

Dieses Video-Tutorial demonstriert den Prozess des Sammelns und Speicherns von Echtzeit-Finanzdaten, die über Python von MetaTrader 5 erhalten wurden, indem die DataFrame-Methode der Pandas-Bibliothek verwendet wird, um eine CSV-Datei zu erstellen. Das Video behandelt, wie die Datei zur besseren Organisation in eine zeilenbasierte Datenstruktur geändert wird, und zeigt, wie Header und Indizes gelöscht werden. Es erklärt auch, wie man die Daten mit ein paar Anpassungen als Excel-Datei speichert.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie man Echtzeitinformationen speichert, die man über Python von MetaTrader 5 erhält, und sie in einer CSV-Datei speichert. Das Video zeigt, wie Sie Daten in einer CSV-Datei sammeln und speichern und wie Sie diese Datei so ändern, dass die Daten in Zeilen statt in Spalten gespeichert werden, wodurch eine geeignetere Datenstruktur erstellt wird. Der Prozess beinhaltet die Verwendung der Pandas-Bibliothek und ihrer DataFrame-Methode, und das Video geht durch jeden Schritt, einschließlich der Benennung der Datei und der Angabe des Speichermodus.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video-Tutorial, wie man kontinuierlich erhaltene Daten von Python auf MetaTrader 5 in einer Datei mit Transposition speichert. Die Daten werden zur einfacheren Organisation von Zeilen in Spalten umgewandelt und in einer Datei gespeichert. Das Tutorial behandelt auch, wie man Header und Indexe per Befehl löscht und zeigt, wie man die Daten mit ein paar Anpassungen als Excel-Datei speichern kann.
 

WIE MAN SYMBOLE IN METATRADER 5 MARKET WATCH MIT PYTHON HINZUFÜGT



SO HINZUFÜGEN SIE VERMÖGENSWERTE IN MT5 MARKET WATCH MIT PYTHON

Dieses YouTube-Tutorial zeigt Benutzern, wie sie mit Python neue Assets zur Marktbeobachtung von MetaTrader 5 hinzufügen. Das Tutorial erklärt, wie man mit Meta Trader Informationen über einen Vermögenswert sammelt und zum Beobachtungsmarkt hinzufügt. Durch das Hinzufügen eines Vermögenswerts erhalten Benutzer Zugriff auf detailliertere Informationen wie Eröffnungs- und Schlusskurse und Volumen. Das Tutorial betont die Bedeutung dieser Funktion für diejenigen, die ihre eigenen Trading-Bots programmieren.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des YouTube-Tutorials erklärt der Kursleiter, wie man mit Python einen neuen Vermögenswert zur MetaTrader5-Marktbeobachtung hinzufügt. Durch das Hinzufügen eines Vermögenswerts zum Beobachtungsmarkt erhält der Benutzer Zugang zu genaueren Informationen wie Eröffnungs- und Schlusskursen, Volumen und anderen zusätzlichen Details. Das Tutorial beschreibt, wie man einen Vermögenswert lädt und seine Informationen mit Meta Trader sammelt, und zeigt, wie man den Vermögenswert mit einem Befehl zum Beobachtungsmarkt hinzufügt. Die Vorteile des Hinzufügens eines Assets und des Zugriffs auf detailliertere Informationen werden ebenfalls hervorgehoben.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video, wie Sie mit Python Assets zum Marktbeobachtungspanel in MT5 hinzufügen. Der Host zeigt den Zuschauern, wie sie Assets hinzufügen und entfernen und ihre Werte im Panel ändern. Der Gastgeber hebt die Bedeutung dieser Funktion für diejenigen hervor, die ihren eigenen Handelsbo programmieren
 

WIE MAN KERZENCHARTS MIT PYTHON UND METATRADER ZEICHNET5



COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

Dieses Video-Tutorial behandelt den Prozess des Zeichnens von Candlestick-Charts mit Python und MetaTrader 5. Der Kursleiter verwendet die Manschettenknöpfe-Bibliothek zum Importieren und Bearbeiten von Daten aus MetaTrader 5, zeigt, wie Pandas verwendet werden, um interaktive und benutzerdefinierte Diagramme zu erstellen, und erklärt, wie die Daten in einen Datenrahmen umgewandelt werden, um die Funktionen der Pandas-Bibliothek für die Diagrammerstellung zu nutzen. Darüber hinaus demonstrieren sie, wie man Diagramme anpasst, Datenindizes in Datum und Uhrzeit umwandelt und Code und Befehle für Benutzer bereitstellt, um ihre eigenen angepassten Diagramme für die Finanzanalyse zu erstellen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video-Tutorial, wie man Candlestick-Charts mit Python und MetaTrader 5 zeichnet. Der Kursleiter erklärt, dass die Daten von MT5 mithilfe verschiedener Bibliotheken wie matplotlib oder prole in die Python/Jupyter-Plattform gebracht werden können, aber in diesem Tutorial verwenden sie die Manschettenknöpfe-Bibliothek. Der Kursleiter führt Sie durch die Installations- und erforderlichen Konfigurationsschritte zur Verwendung von Manschettenknöpfen und demonstriert, wie die Pandas-Bibliothek zum Importieren und Bearbeiten der erforderlichen Daten zum Erstellen interaktiver und benutzerdefinierter Diagramme verwendet wird. Schließlich zeigt der Kursleiter, wie man die Daten in einen Datenrahmen umwandelt und die Funktionen in der Pandas-Bibliothek für deskriptive Statistiken nutzt, bevor das Candlestick-Diagramm gezeichnet wird.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video-Tutorial, wie man Candlestick-Charts mit Python und MetaTrader 5 zeichnet. Das Tutorial verwendet eine Bibliothek namens „ai pros“, um einfache Candlestick-Charts mit Hoch-Tief- und Schlussdaten aus einem Datenrahmen zu erstellen. Das Tutorial zeigt auch, wie Sie die Diagramme anpassen und den Datenindex in Datum und Uhrzeit umwandeln. Code und Befehle werden bereitgestellt, um Benutzern zu helfen, ihre eigenen benutzerdefinierten Diagramme für die Finanzanalyse zu erstellen.
 

So hosten Sie einen Roboter (Expert Advisor) auf einem MetaTrader 5 VPS

Como Hospedar um Robô (Expert Advisor) wie VPS für MetaTrader 5

Das Video bietet Anleitungen zum Hosten eines Expert Advisors (Roboter) auf einem VPS-Rechner mit MetaTrader 5.

Benutzer müssen einen Plan auf der mql5.com-Website auswählen und kaufen, nachdem sie sich bei der Plattform angemeldet haben, und sicherstellen, dass sie eine Konfiguration haben, die mindestens Version 3063 entspricht, um den Dienst nutzen zu können.

Diese Funktion kann Benutzern helfen, Probleme mit Stromausfällen und Internetverbindungen beim Betrieb des Roboters zu vermeiden.

 

SO FILTERN SIE DATEN UND ZEITEN IN DATAFRAMES MIT PYTHON



COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

In diesem YouTube-Video demonstriert der YouTuber, wie man Daten filtert und Informationen basierend auf der Zeit in einem Datenrahmen mit Python extrahiert. Sie verwenden MetaTrader 5, um Daten und Preise zu importieren, und zeigen dann, wie sie die Pandas-Bibliothek verwenden, um mit dem Datenrahmen zu arbeiten. Der Referent erklärt, wie man die Zeitspalten in Strings umwandelt und wie man den Datenrahmen basierend auf bestimmten Stunden filtert, indem man eine Lambda-Funktion Zeile für Zeile anwendet. Dieses Video ist hilfreich für diejenigen, die komplexe Strategien entwickeln und mit Datenanalysen mit Python und MetaTrader 5 arbeiten möchten. Es bietet eine gute Erklärung der Anwendungsfunktion und des Filterns von Datenrahmen basierend auf Bedingungen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt der YouTuber, wie man Daten und Informationen basierend auf der Zeit in einem Datenrahmen mit Python filtert. Das Video demonstriert die Verwendung von MetaTrader 5 zum Importieren von Daten und Preisen und zeigt dann, wie die Pandas-Bibliothek verwendet wird, um mit dem Datenrahmen zu arbeiten. Der YouTuber zeigt, wie man die Array-Instanz in einen Datenrahmen umwandelt und wie man eine bestimmte Stunde filtert, um bestimmte Informationen aus der Schließung der offenen Autobahn zu sammeln. Das Video ist hilfreich für diejenigen, die mit Datenanalyse arbeiten und komplexe Strategien mit Python und MetaTrader 5 entwickeln möchten.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie Datums- und Zeitangaben in einem DataFrame mit Python gefiltert und bearbeitet werden. Sie zeigen, wie eine bestimmte Spalte im DataFrame untersucht und Informationen basierend auf übereinstimmenden Werten abgerufen werden. Sie erklären auch, wie Sie die Zeitspalten in Zeichenfolgen umwandeln und die Zeit gemäß dem gewünschten Format formatieren. Sie verwenden diese Formatierung, um Informationen aus jeder Zeile im DataFrame zu filtern und zu extrahieren, was eine präzisere Datenanalyse ermöglicht.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie Datenrahmen basierend auf bestimmten Daten und Uhrzeiten mit Python gefiltert werden. Die Funktion apply wird verwendet, um eine Lambda-Funktion Zeile für Zeile auf eine bestimmte Spalte anzuwenden, wobei die Lambda-Funktion eine einzelne Variable (dargestellt als x) für jede Zeile übernimmt. Der Referent demonstriert, wie man nur die Stunden für jede Zeile extrahiert und als Zeichenfolge formatiert und dann den Datenrahmen basierend auf bestimmten Stunden unter Verwendung der erhaltenen Zeichenfolge filtert. Das Konzept der Apply-Funktion und das Filtern von Datenrahmen basierend auf bestimmten Bedingungen ist wichtig zu verstehen, wenn Sie mit Daten in Pytho arbeiten
 

WIE MAN METATRADER 5-DATEN HERUNTERLADEN UND MIT PYTHON ÖFFNEN KANN



COMO BAIXAR DADOS TUN METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

Das Video-Tutorial erklärt, wie man Daten von MetaTrader 5 herunterlädt und mit Python öffnet. Der Prozess umfasst das Identifizieren und Herunterladen der erforderlichen Daten, das Öffnen und Bearbeiten der Daten in Python mithilfe von Bibliotheken wie Pandas und das Beheben häufiger Fehler wie die ordnungsgemäße Datentrennung mithilfe von Tabulatortrennzeichen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie man Daten von MetaTrader 5 herunterlädt und sie mit Python öffnet. Das Tutorial beginnt mit der Identifizierung der benötigten Daten und den Spezifikationen für den Datendownload. Sobald die Daten heruntergeladen sind, zeigt das Video, wie sie mit Jupyter Notebook geöffnet und erforderliche Bibliotheken wie Pandas importiert werden, um die Daten zu bearbeiten. Darüber hinaus hebt das Video häufige Fehler hervor und bietet Lösungen zu deren Behebung.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video den Vorgang des Herunterladens von Daten aus MetaTrader 5 und das Öffnen mit Python. Die von MetaTrader 5 erfasste Datendatei wird möglicherweise nicht ordnungsgemäß getrennt, kann aber mit kostenloser Software wie Notepad++ geöffnet werden. Die Daten werden durch Tabulatoren und nicht durch Kommas getrennt. Um die Daten mit Pandas richtig lesen zu können, müssen Benutzer den Tabulator als Trennzeichen angeben. Sobald die Daten richtig getrennt sind, können sie in Python für weitere Analysen verwendet werden.

  • 00:10:00 Dieser Transkriptauszug enthält keine relevanten Informationen für eine Zusammenfassung. Es ist eine Nachricht des Sprechers, der für seinen Telegrammkanal wirbt und die Zuschauer dazu ermutigt, seine Videos zu mögen und zu abonnieren.
12345678910111213...24
Neuer Kommentar