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MetaTrader 5 für Python-Setup
MetaTrader 5 für Python-Setup
Das Video-Tutorial behandelt den Installationsprozess von MetaTrader 5 für Python, der die Eingabe von „pip install MetaTrader5“ in der Anaconda-Eingabeaufforderung und die Überprüfung der Installation durch Ausführen der Funktion MT5Initialize() aus dem MT5-Paket in Python umfasst.
Erstellen einer Webanwendung mit Python und Metatrader 5 mit Streamlit
Erstellen einer Webanwendung mit Python und Metatrader 5 mit Streamlit
Dieses Video zeigt, wie Sie mit Python, Streamlit und Metatrader 5 ein Echtzeit-Diagramm erstellen, das Wechselkurse anzeigt und Zoom- und Zeitrahmenoptionen bietet. Der Moderator verwendet Pandas zum Importieren von Datenrahmen und Plotly zum Plotten von Daten und fügt Funktionen zur Berechnung gleitender Durchschnitte und des Relative Strength Index hinzu. Das Video enthält Threading zum Zoomen und Tastenkombinationen für Interaktivität. Der Moderator schließt das Video ab, indem er die verschiedenen Funktionen des Codes erklärt und Funktionen zum Zeichnen von Objekten auf Diagrammen hinzufügt und den Code in der Beschreibung der App teilt. Das Tutorial bietet Anfängern eine einfache Einführung in die Erstellung von Echtzeit-Finanzdiagrammen.
Codezeile. Der Sprecher demonstriert dann die On-Press-Key-Funktion, die das Diagramm verkleinert oder vergrößert, wenn der Benutzer die Minus- oder Plus-Taste drückt. Der Code enthält mehrere Funktionen und Platzhalter, um die Anwendung einfach und leicht zu navigieren.
PYTHON SYNTHETIC INDEX TRADING BOT!! - ERHALTEN VON KERZENDATEN VON MetaTrader 5
PYTHON SYNTHETIC INDEX TRADING BOT!! - ERHALTEN VON KERZENDATEN VON MetaTrader 5
Das Video-Tutorial erklärt, wie man einen Python-Trading-Bot erstellt, der Kerzendaten von MetaTrader 5 (MT5) empfängt. Der Moderator behandelt den Prozess Schritt für Schritt, einschließlich der Konfiguration von MT5, der Erstellung einer Klasse für den Bot, der Initialisierung von Variablen, der Erstellung von Threads und der Definition der Handelsstrategie mit einfachen Take-Profit- und Stop-Loss-Parametern. Der Moderator gibt auch Anweisungen zum Umgang mit Fehlern und zum Debuggen des Codes und schließt das Video ab, indem er die Einfachheit des Prozesses hervorhebt und einen bevorstehenden Kurs zu diesem Thema erwähnt. Das Tutorial ist aufschlussreich und anfängerfreundlich, was es zu einer großartigen Ressource für alle macht, die daran interessiert sind, einen Python-Trading-Bot zu erstellen.
Wie importiere ich Aktienkursdaten von MetaTrader 5 in Python?
Wie importiere ich Aktienkursdaten von MetaTrader 5 in Python?
In diesem YouTube-Video werden verschiedene Methoden zum Importieren von Aktienkursdaten aus MetaTrader 5 in Python erklärt. Zu den Methoden gehören das Importieren der erforderlichen Bibliotheken, das Festlegen des gewünschten Zeitrahmens und der gewünschten Zeitzone, das Definieren einer Funktion namens „Get Data“, das Bearbeiten des resultierenden Datenrahmens, das Verwenden des tqtndm-Pakets, das Erstellen eines Ratenrahmens und das Verwenden von zwei Datenrahmen zum Abrufen von Preisen und Datums-/Uhrzeitinformationen. Der Redner schlägt vor, die Schleifen in eine Funktion zu integrieren, um den Code sauberer zu machen, und mit diesen Methoden können Benutzer Daten für zahlreiche Symbole ohne große Schwierigkeiten importieren.
Online-Handel mit Python in MetaTrader 5 + Daten von MQL5 abrufen
Online-Handel mit Python in MetaTrader 5 + Daten von MQL5 abrufen
Das Tutorial zeigt, wie man einen Datensatz von MetaTrader herunterlädt und Online-Handelsgeschäfte mit Python abschließt. Der Kursleiter importiert die MetaTrader5-, Pandas- und Datetime-Bibliotheken, gibt das Asset und den Zeitrahmen für den Datensatz an und lädt die letzten hundert Datenpunkte herunter. Sie erklären, wie man eine Position in MetaTrader5 verwaltet, indem man Stop-Loss setzt, Gewinn mitnimmt und den GTC-Befehl für eine bestimmte Dauer verwendet. Während der Abschnitt ein grundlegendes Verständnis der verschiedenen Befehle vermittelt, die zum Verwalten einer Position erforderlich sind, ist unklar, welche Handelsstrategie insgesamt angewendet wird.
Python MetaTrader 5 Kopierhandel
Python MetaTrader 5 Kopierhandel
Diese Anwendung kann den Handel von MetaTrader 5 zu einem anderen MetaTrader 5 kopieren, der von einem Web-Dashboard gesteuert wird, das auch steuern kann, wer Ihren Handel kopieren, Paare/Ticker festlegen, Volumen festlegen, Verlust stoppen und Gewinn mitnehmen kann, jedes Ihrer Kopiersignale.
Die Zeittoleranz für das Kopieren beträgt 5 Sekunden, wenn mehr als 5 Sekunden lang kein Signal kopiert wird, bleibt Windows cmd manchmal hängen, es wird empfohlen, eine andere Terminalanwendung unter Windows zu verwenden.
Fragen und Antworten
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F: Kann mit MT4 ausgeführt werden
A: Nein, MT4 unterstützt kein Python
F: Kann unter Linux ausgeführt werden?
A: Nein, eigentlich ist mt5 für Windows konzipiert, wenn es auf Mac oder Linux ausgeführt wird, wird es nur mit einem Windows-Emulator oder ähnlichem ausgeführt, um die Ausführung von Windows-Anwendungen zu erzwingen, die auf Mac oder Linux ausgeführt werden
F : Gibt es eine Garantie, dass das Signal kopiert wird?
A: Der Erfolg oder Misserfolg des zu kopierenden Signals hängt von verschiedenen Faktoren ab, am häufigsten von Ihrem vps-Zustand, kann die Verbindung von Master oder Clients verarbeiten, instabile Client-Verbindung, Skriptverzögerung, Terminal, hängt usw.
Wenn Sie Probleme wie das Einfrieren der Eingabeaufforderung beim Ausführen des Python-Skripts haben, gehen Sie bitte zu https://stackoverflow.com/questions/591047/command-line-windows-hanging-in-rdp-windows
Skripte
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virtuelle Umgebung erstellen:
python -m venv .venv
Virtuelle Umgebung aktivieren:
.venv/Scripts/activate
Anforderungsbibliothek installieren:
pip install -r requirements.txt
laufendes Masterskript:
python-master.py
Ausführen des Slave-Skripts:
python trade.py
Python- und MetaTrader-Rückseitentestsysteme | Entwicklung und Test von Trading-ML-Strategien
Python- und Metatrader-Rückseitentestsysteme | Entwicklung und Test von Trading-ML-Strategien
Das Video diskutiert die Entwicklung einer stabilen Backtesting-Plattform, um mehrere Handelsstrategien zu bewerten und maschinelles Lernen für den Devisenhandel einzusetzen. Der Referent demonstriert, wie man mit MetaTrader 5 eine neue Backtesting-Plattform erstellt, die mit Brokern kommuniziert, um Eingabedaten zu extrahieren. Sie erklären auch, wie man einen Expertenberater codiert, um Daten zu extrahieren, sie mit Python-Strategien zu verarbeiten und dann Trades basierend auf vorbestimmten Parametern zu initiieren. Das Video zeigt auch, wie Label-Daten generiert und Funktionen zum Erstellen und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen extrahiert werden. Abschließend erörtert der Referent mehrere Algorithmen, die für das Backtesting verwendet werden, wobei Random Forest als der genaueste identifiziert wurde. Insgesamt lieferte das Backtesting-System zuverlässige und effiziente Ergebnisse mit einer Leistung von 96 %, und die zukünftige Arbeit umfasst die Integration von maschinellen Lernalgorithmen in Live-Handelsumgebungen.
So erstellen Sie algorithmische Handelsstrategien mit Python – Schritt-für-Schritt-Prozess
So erstellen Sie algorithmische Handelsstrategien mit Python – Schritt-für-Schritt-Prozess
Das Video bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung algorithmischer Handelsstrategien mit Python. Der erste Schritt besteht darin, die Regeln für das System zu definieren, Emotionen aus dem Handel zu eliminieren und Backtests durchzuführen, um die Rentabilität zu optimieren. Der Moderator demonstriert dann, wie man eine Handelsstrategie erstellt, indem er eine Hypothese und technische Indikatoren wie gleitende Durchschnittskreuzungen verwendet. Die Strategie wird dann kodiert und Backtesting wird wiederholt durchgeführt, um eine Optimierung sicherzustellen. Der zweite Abschnitt konzentriert sich auf die Codierung des algorithmischen Rahmens und die Erstellung einer Signalfunktion, die auf der Grundlage eines Vergleichs einfacher gleitender Durchschnitte bestimmt, ob gekauft oder verkauft werden soll. Der dritte Abschnitt behandelt die Verarbeitung von Live-Marktdaten mithilfe von Funktionen, während der vierte beschreibt, wie die Strategie auf WPS implementiert wird. Abschließend rät der Moderator Anfängern, ihre Handelsstrategien einfach und klar zu halten.
Backtesting des 3-Kerzen-Setups mit Python
Backtesting des 3-Kerzen-Setups mit Python
Das Video zeigt, wie man Python verwendet, um die Rentabilität eines Drei-Kerzen-Setups zu testen. Der Präsentator erhält wöchentliche OHLC-Daten für das Währungspaar EUR/USD von Metatrader5 und wandelt sie in einen Pandas-Datenrahmen um und visualisiert ihn mit Plotly Express. Sie identifizieren bullische und bärische Kerzen mithilfe einer bestimmten Kerzentypfunktion und definieren die Einrichtungsbedingung für drei bullische Kerzen. Indem sie die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass die vierte Kerze für jedes Auftreten des Setups steigt oder fällt, testen sie die Rentabilität des Kaufs dieser Setups. Der Moderator kommt zu dem Schluss, dass eine Long-Position bei jedem bullischen Setup ein gewisses Einkommen generiert hätte, betont jedoch, wie wichtig es ist, geduldig zu sein, da der Gewinn in kurzer Zeit erzielt wird.
Codieren Sie Echtzeit-Candlestick-Charts in Python
Codieren Sie Echtzeit-Candlestick-Charts in Python
In diesem Video erstellt der Autor eine Webanwendung in Python mit Dash, Pandas und Plotly, um ein Echtzeit-Candlestick-Datendiagramm für den FOREX-Handel zu erstellen. Die Anwendung verwendet die MetaTrader 5-Bibliothek zum Sammeln von Daten und ermöglicht es Benutzern, das Symbol, den Zeitrahmen und die Anzahl der anzuzeigenden Kerzen zu ändern. Das Video geht durch den Prozess der Erstellung des Layouts und der Rückrufe für die Anwendung, einschließlich der Anforderung historischer Balken von MetaTrader 5 und der Erstellung eines Figurenobjekts mit go.candlestick. Die resultierende Anwendung wird alle 20 Millisekunden aktualisiert und hat ein Aktualisierungsintervall von 200 Millisekunden. Zuschauer werden eingeladen, die GitHub-Seite zu besuchen, um die Anwendung herunterzuladen.