Python im algorithmischen Handel - Seite 9

Neuer Kommentar
 

#06 ABSCHLUSSAUFTRÄGE



METATRADER 5 E PYTHON TUTORIAL - #06 FECHAMENTO DE ORDENS

Das Video-Tutorial erläutert den Prozess zum Schließen einer Order in MetaTrader 5 mit Python. Der Kursleiter teilt den Code und die Parameter, die zum Definieren einer Funktion zum Schließen von Aufträgen erforderlich sind, und gibt Einblicke in die Ausführung und das Testen des Prozesses. Das Video baut auf den vorherigen Tutorials auf, die das Öffnen von Positionen behandelt haben, und der Zuschauer erhält ein umfassendes Verständnis für das Öffnen und Schließen von Positionen in MetaTrader 5 mit Python.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie man Orders in MetaTrader 5 und Python schließt. Sie beginnen mit dem Kopieren des Codes aus dem vorherigen Video und fahren dann mit der Definition der Funktion zum Schließen von Orders fort. Die Funktion erfordert Parameter wie Asset, Menge, Ticketnummer, Auftragstyp, Magic Number und Abweichung. Der Referent erklärt, dass es sich bei der Orderart 0 um eine Kauforder und bei 1 um eine Verkaufsorder handelt. Sie erstellen dann eine Druckaufstellung, um beim Schließen zwischen einer Kauforder und einer Verkaufsorder zu unterscheiden. Das Video endet damit, dass der Lautsprecher getestet und die Funktion demonstriert wird.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Video-Tutorials erklärt der Kursleiter, wie man eine Order in MetaTrader 5 mit Python schließt. Der Prozess beinhaltet das Erstellen einer Anfrage mit Parametern wie Symbol, Ticket, Volumen, Abweichung, magische Zahl, Preis, Auftragsart und Zeit. Der Code wird dann ausgeführt und das System generiert eine Verkaufsorder, die nach zehn Sekunden geschlossen wird. Der Kursleiter zeigt, wie dieser Prozess mit Python konfiguriert wird, und gibt Einblicke in die notwendigen Schritte, um sicherzustellen, dass der Code erfolgreich ausgeführt wird.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man eine Order in MetaTrader 5 mit der Programmiersprache Python schließt. Sie demonstrieren, wie man prüft, ob es sich bei einer Order um eine Kauf- oder Verkaufsorder handelt, und dann die entgegengesetzte Order ausführt, um sie zu schließen. Sobald die Position geschlossen ist, gibt das Skript das Ergebnis aus. Der Referent betont, dass dieses Tutorial auf den vorherigen aufbaut, die Eröffnungspositionen behandelt haben. Am Ende sollte der Betrachter ein gutes Verständnis dafür haben, wie man Positionen in MetaTrader 5 mit Python öffnet und schließt.
 

Python und MetaTrader 5 Algotrading-Demo 26.03.2021



ALGOTRADER - PYTHON E METATRADER 5 - DEMONSTRAÇÃO 26.03.2021

In diesem Video zeige ich, wie man Intraday-Daten von Börsenanlagen basierend auf Zeitrahmen mit Python sammelt.

 

LONG UND SHORT TRADES MIT PYTHON – ALGORITHMIC TRADING



OPERAÇÃO LONG UND SHORT COM PYTHON - ALGORITHMIC TRADING

Das Video zeigt eine Demonstration der Verwendung von Python und MetaTrader zur Durchführung langer und kurzer Operationen.

Der Präsentator führt einen Handel für Petro 4 und Petro 3 durch und legt eine Bedingung fest, die den Handel automatisch schließt, wenn er einen Gewinn von 20 brasilianischen Reals erreicht.

Obwohl die Demonstration nicht Schritt für Schritt durchgeführt wird, zeigt sie die Möglichkeit, mit Python Trades mit Bedingungsanweisungen und Orderfunktionen auf einfache Weise auszuführen.

 

MetaTrader 5 + Python: Indikator #1 erstellen



MetaTrader 5 + Python-Delay-Indikator Nr. 1

Dieses YouTube-Video dient als Einführung in die Verwendung von Python mit MetaTrader 5 zum Erstellen von Handelsindikatoren. Das Video behandelt Themen wie die Installation von Bibliotheken, die Initialisierung von MetaTrader 5 und das Testen von Skripten. Darüber hinaus erklärt das Video, wie man Preis- und Volumendaten mit Python analysiert und wie man Daten von verschiedenen Assets abruft. Es wird betont, wie wichtig es ist, Skripte zu testen und Code zu teilen, und das Video endet mit einem Aufruf an die Zuschauer, ihre eigenen Codes und Ressourcen in den sozialen Medien zu teilen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der YouTube-Videomoderator die Erstellung von Indikatoren mit Trading und Python. Der Moderator überprüft zuerst die Tonqualität und bittet die Zuschauer, ihn zu benachrichtigen, wenn sie Probleme mit dem Ton haben. Anschließend stellt er eine Funktion vor, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus Bestandsszenen zu analysieren und abzurufen, ihre eigenen Codes zu schreiben und diese Codes für Indikatoren zu verwenden. Darüber hinaus erklärt der Moderator, wie Benutzer einen Assistenten verwenden können, um entweder ein Python-Skript oder eine generierte Bibliothek auszuwählen, bevor er einige der Fehler hervorhebt, die beim Versuch, das Skript zu verwenden, auftreten können. Abschließend enthüllt er den generierten Code und diskutiert Lösungsprobleme.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Autor, wie man einen Indikator mit Python und MetaTrader 5 erstellt. Sie zeigen zunächst, wie man die erforderliche Bibliothek für die Arbeit mit MetaTrader5 in Python installiert und zeigen dann, wie man den Python-Pfad findet. Der YouTuber fährt fort, um zu zeigen, wie man MetaTrader 5 initialisiert und ein Skript testet. Sie verweisen auch auf die MetaTrader 5-Dokumentation, die ihrer Meinung nach für den gesamten Prozess von entscheidender Bedeutung ist. Insgesamt dient das Video des YouTubers als Einführung in die Erstellung eines Indikators mit Python und MetaTrader5.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Referent, wie man das Volumen berechnet und die Preise aus der Preisleiter mit Python analysiert. Er enthält den vollständigen Python-Code und das Ausgabeergebnis, das mit verschiedenen Bibliotheken weiter analysiert werden kann. Der Referent betont, wie wichtig es ist, das Skript vor der Ausführung zu testen, um unnötige Trades zu vermeiden. Er zeigt auch verschiedene Symbole, wie den Euro, und wie sie im Code benannt sind, während er eine Handelsplattform demonstriert.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt spricht der Autor über die Verwendung von MetaTrader 5 und Python zur Erstellung von Indikatoren. Sie gehen Code durch und erklären, wie man Fehler behebt, und zeigen dann, wie man eine Verbindung zum Markt herstellt und Daten zu verschiedenen Vermögenswerten abruft. Sie stellen jedoch fest, dass der Markt wegen des Wochenendes geschlossen ist, sodass sie nicht viele Daten abrufen können. Sie betonen, wie wichtig es ist, Code mit anderen zu teilen, und ermutigen die Zuschauer dazu. Sie erwähnen auch die Notwendigkeit von Volumendaten für Indikatoren, die für viele Vermögenswerte an Wochenenden oder Feiertagen nicht verfügbar sind.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt untersucht der Videoersteller zusätzliche Funktionen, die dem Indikator hinzugefügt werden können, einschließlich Symbole, und erörtert das Testen auf Fehler, indem er eine Funktion erstellt, die eine leere Liste zurückgibt, wenn keine Volumes verfügbar sind. Der Ersteller demonstriert auch, wie man das MetaTrader5-Terminal verwendet, um den Code zu überprüfen und Informationen über Aufträge, Positionen und Gewinne zu erhalten sowie Daten für mögliche Handelsstrategien zu analysieren. Das Video endet mit einem Aufruf an die Zuschauer, ihre eigenen Codes und Links zum Video in den sozialen Medien zu teilen, um anderen mehr Lernressourcen zur Verfügung zu stellen.
 

Python mit MetaTrader 5: Indikator erstellen (Teil 2)



MetaTrader5 + Python-Dedikator Nr. 2

Dieses Tutorial konzentriert sich auf die Verwendung von Python, um historische Daten zu erhalten und sie in einem verständlichen Format mit MetaTrader 5 anzuzeigen. Das Video bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Importieren und Initialisieren von Verbindungen und zum Abrufen von Daten aus MetaTrader 5. Der Moderator zeigt auch, wie es geht Generieren und kompilieren Sie Daten, visualisieren Sie Ergebnisse in einem Diagramm und erstellen Sie Candlestick-Diagramme mit Python. Das Tutorial schließt mit einer Diskussion darüber, wie Daten in Form eines Indikators für interne Berechnungen ausgegeben und Handelssignale gesendet werden. Während die Moderatorin auf einige Herausforderungen und die Notwendigkeit zur Vorsicht bei der Verwendung von Indikatoren hinweist, betont sie, wie wichtig es ist, die Programmierkenntnisse weiter zu verbessern.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent, wie historische Daten in Python verwendet werden, um Indikatoren für MetaTrader 5 zu erstellen. Das Euro-zu-Rubel-Instrument wird als Beispiel verwendet, und der Referent erklärt, wie historische Daten gesammelt und analysiert werden. die auf separaten Webseiten angezeigt werden. Der Sprecher erwähnt auch, dass es seit dem letzten Video einige Änderungen an der Plattform gegeben hat, und demonstriert, wie man eine neue Datei namens t-44 erstellt. Insgesamt liegt der Fokus darauf, den Zuschauern beizubringen, wie man historische Daten für ein Instrument nimmt und sie in einem leicht verständlichen Format darstellt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Moderator, wie die in der MetaTrader 5 IPython-Integration bereitgestellte Dokumentation verwendet wird, um Grafiken und Indikatoren mit Python zu erstellen. Die Dokumentation enthält eine große Menge an Beispielcode und Integrationsbeispielen, um Entwicklern den Einstieg in die Integration zu erleichtern. Der Moderator weist jedoch darauf hin, dass es aufgrund von Aktualisierungen in der Dokumentation und Änderungen an der Funktionsweise bestimmter Befehle zu einigen Herausforderungen kommen kann. Der Referent zeigt, wie Preisdaten für eine bestimmte Währung mithilfe von Candlestick-Charts geladen und angezeigt werden, und umreißt die Schritte, die zum Erstellen eines neuen Skripts im MetaEditor erforderlich sind. Die Moderatorin weist außerdem darauf hin, dass Zuschauer, die Informationen zur Verbesserung der Anzeige des Codes haben, gerne von ihnen hören würden.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt liegt der Schwerpunkt darauf, wie man Daten zu einem Finanzinstrument erhält und sie mit MetaTrader 5 und Python in einem Chart anzeigt. Das Video erläutert, wie aktualisierte Befehle zur Initialisierung verwendet und die erforderlichen Codeänderungen vorgenommen werden. Ziel ist es, den Code Zeile für Zeile zu analysieren und Änderungen vorzunehmen, um Daten zu erhalten und in Diagrammen anzuzeigen. Der Erzähler merkt an, dass das Bildungsniveau oder die Erfahrung nicht so wichtig sind wie die Fähigkeit und Bereitschaft, seine Programmierkenntnisse zu verbessern.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt taucht das Tutorial in die Besonderheiten der Verbindung zum MetaTrader 5-Terminal und der Verwendung des Befehls „Copy Rates“ ein. Das Video bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Importieren und Initialisieren der Verbindung, zum Einstellen der Zeitzone und zum Übernehmen von Daten aus dem Befehl „Copy Rates“. Das Tutorial betont auch, dass Benutzer den Code an ihre spezifischen Bedürfnisse und ihr Instrument anpassen können, und enthält Beispielcode, um Anleitungen zu geben. Das Video endet mit einer Demonstration, wie das Datum beim Aufrufen des Befehls "Kopierraten" angegeben wird, um die neuesten Daten zu erhalten.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt des Videos arbeitet der Moderator weiter an der Erstellung eines Indikators mit MetaTrader 5 und Python. Sie beginnen damit, den Code aus der Dokumentation zu entnehmen, um sicherzustellen, dass alles richtig organisiert ist. Dann stellen sie das Handelsinstrument auf Euro ein und wählen den entsprechenden Zeitrahmen und die Anzahl der Balken aus. Der Code wird dann verwendet, um Daten zu generieren, die dann in ein Format konvertiert werden, das mit der Pandas-Bibliothek analysiert werden kann. Schließlich wird der Code kompiliert, um sicherzustellen, dass er ordnungsgemäß funktioniert.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt des Videos zeigt der Moderator den Code zum Abrufen von Daten aus MetaTrader5 und zum Konvertieren in ein Format, das für die Analyse mit anderen Tools wie neuronalen Netzwerken geeignet ist. Obwohl sie auf einen Fehler im Code stoßen, können sie die Daten erfolgreich anzeigen und die potenziellen Vorteile der Verwendung von Echtzeitdaten von MetaTrader5 hervorheben. Sie bieten auch einen Hinweis für die Anzeige der Daten in einem Diagramm oder auf einer Webseite.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt des Videos setzt der Moderator das vorherige Tutorial zum Erstellen eines Indikators mit MetaTrader5 und Python fort. Er zeigt zunächst, wie man die MetaTrader 5-Bibliothek importiert und eine Verbindung zu einem Handelsterminal herstellt. Dann lädt der Code historische Preise für ein ausgewähltes Finanzinstrument herunter, speichert sie in einem Pandas-Datenrahmen und verwendet die Plotly-Bibliothek, um Diagramme für die Daten zu erstellen. Der Moderator demonstriert auch, wie man sowohl Linien- als auch Candlestick-Charts zeichnet, und stellt den jeweils erforderlichen Code bereit. Die Diagramme sind interaktiv und der Moderator zeigt, wie die Daten vergrößert und verkleinert werden.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Referent, wie man Candlestick-Charts in MetaTrader 5 mit Python erstellt. Durch Ändern der Methode von "Candlestick" zu "OHLС" und umgekehrt können Benutzer den Diagrammtyp ändern, mit dem sie arbeiten. Der Referent weist jedoch darauf hin, dass Indikatoren den aktuellen Markttrends oft hinterherhinken, sodass Benutzer den Handel mit MetaTrader5 mit Vorsicht angehen und ihre Strategien ständig anpassen sollten. Während es möglich ist, Indikatoren in Python zu erstellen, schlägt der Sprecher vor, dass es nativer sein könnte, sie in C++ zu schreiben.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Moderator, wie die MetaTrader5-Plattform verwendet wird, um Berechnungen zu formulieren und Daten in Form eines Indikators für interne Berechnungen auszugeben. Benutzer können diese Daten als separates Fenster oder direkt in der Grafik ausgeben, und das Tool kann zum Senden von Handelssignalen verwendet werden. Auch wenn es möglicherweise nicht klar ist, wie der erstellte Indikator mit Python angezeigt wird, kann es hilfreich sein, zu experimentieren und die Dokumentation zu überprüfen. Der Moderator lädt die Zuschauer auch ein, das Video zu kommentieren und in den sozialen Medien zu teilen, und erwähnt, dass die Unterstützung des Kanals durch Sponsoring geschätzt würde.
 

MetaTrader 5 + Python erstellt Indikator #3 Markttiefe



MetaTrader 5 + Python macht Indikator #3 Kurstiefe

Das Video demonstriert die Verwendung von Python zum Extrahieren von Daten aus Auftragsbüchern in MetaTrader 5, um einen Indikator zu erstellen. Der Referent erklärt, wie man Daten aus Tischbestellungen verbindet und importiert, und diskutiert Pakete wie Pandas oder TensorFlow neuronale Netze zur Analyse der Daten. Das Video zeigt auch, wie die Ta-Lib-Bibliothek zur Berechnung zusätzlicher Indikatoren oder Daten verwendet werden kann, sowie die Herausforderungen bei der Automatisierung des Handels. Der Redner ermutigt die Zuschauer, ihre Ideen und Fragen zu teilen, um innovative Handelslösungen zu schaffen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt überprüft Oleg Shpagin die Tonqualität und testet einen zuvor geschriebenen Python-Code auf MetaTrader5, um einen Indikator mit den Daten aus Auftragsbüchern zu erstellen. Er zeigt den Zuschauern, wie man die Verbindung initialisiert und Daten aus Tischaufträgen und dem Auftragsbuch importiert, die von anderen Codes mit Paketen wie Pandas oder Tensor Fob Neural Networks analysiert werden. Shpagin demonstriert auch die Informationsausgabe des Programms aus jeder Zeile in der Datentabelle für die Massendatenverarbeitung.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Referent, wie man Python verwendet, um Daten aus einer Kurstafel in MetaTrader5 zu extrahieren. Die Daten werden dann verwendet, um ein Handelsmodell unter Verwendung neuronaler Netze zu entwickeln. Der Referent erklärt, dass man eine Firewall anwenden kann, um den Zugriff auf die Handelsanwendung zu kontrollieren, oder eine Ratifizierung verwenden kann, um den unbefugten Zugriff auf das Internet zu verhindern. Der Referent ist derzeit dabei, ein Handelssystem zu erstellen und begrüßt Ideen von Händlern auf dieser Plattform.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt setzt der Moderator seine Demonstration fort, wie man mit Python einen Preischartbildschirm für den Handel in MetaTrader 5 erstellt. Er erklärt, dass er gerne den C++-Code verwendet, weil er es einfacher findet, damit zu arbeiten als mit Python , aber er zeigt, wie man eine Python-Bibliothek namens „Ta-lib“ verwendet, um Berechnungen für zusätzliche Indikatoren oder Daten durchzuführen. Ta-lib ist ein Tool, das es dem Benutzer ermöglicht, das Schreiben von Code und Kommentaren in Textformaten zu vermeiden, und bietet außerdem eine Importfunktion, um Daten in den Code zu bringen. Der Moderator hebt den Vorteil hervor, dass diese App neben PCs auch für verschiedene mobile Endgeräte angepasst werden kann.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt zeigt der Referent, wie man die Ta-Lib-Bibliothek mit Python verwendet, um Finanzdaten zu sammeln und diese Daten zu verwenden, um Handelsentscheidungen zu treffen. Der Redner demonstriert, wie man eine Verbindung zu einem Handelsinstrument herstellt und historische Daten aus dem Markt extrahiert. Er zeigt auch, wie Spalten in einer Datentabelle umbenannt werden, um die Daten mit Ta-Lib-Bibliotheksfunktionen zu verwenden. Der Sprecher schlägt vor, dass die Zuschauer Kommentare hinterlassen, um anzugeben, was sie in zukünftigen Videos am meisten interessiert, wie z. B. praktische Anwendungen der Verwendung neuronaler Netze für Handelsentscheidungen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Notwendigkeit für Russland, sich an den sich schnell verändernden Handelsmarkt anzupassen, und die Herausforderung, den Handel zu automatisieren, um sich an diese Veränderungen anzupassen. Er weist auf die Nachteile hin, sich ausschließlich auf Roboter zu verlassen, und betont die Notwendigkeit, ständig neu zu lernen und sich anzupassen. Der Redner erwähnt auch, dass neuronale Netze nützlich sein können, um die Richtung von Preisen vorherzusagen, aber dennoch ständig neu lernen müssen, um effektiv zu bleiben. Abschließend ermutigt er die Zuschauer, weiterhin ihre Ideen und Fragen zu teilen, um zu lernen und innovative Handelslösungen zu entwickeln.
 

Verbinden Sie Python mit MetaTrader 5


Verbinden Sie Python mit MetaTrader 5

In diesem YouTube-Video stellt der Ersteller ein Tutorial zur Verwendung von Python zur Verbindung mit der Handelsplattform MetaTrader 5 bereit. Sie erklären Schritt für Schritt, wie Sie die notwendigen Bibliotheken installieren, die erforderlichen Pakete importieren und Daten von der Plattform abrufen. Das Video enthält auch ein Beispiel dafür, wie Tagesbalken abgerufen und die Daten mithilfe der Pandas-Bibliothek analysiert werden. Indem er die Balken durchläuft und die Schluss- und Eröffnungskurse vergleicht, bestimmt der Ersteller die Anzahl der bullischen und bärischen Balken und bietet Einblicke in Markttrends und statistische Muster. Diese Methode kann für die weitere Analyse und Entscheidungsfindung im Handel nützlich sein.

  • 00:00:00 Dieser Abschnitt enthält eine Anleitung zur Verbindung von Python mit der Handelsplattform MetaTrader 5. Sie skizzieren die notwendigen Schritte, um eine erfolgreiche Verbindung sicherzustellen, einschließlich der Installation der MetaTrader5-Bibliothek und des Imports relevanter Pakete wie pandas und numpy. Der YouTuber enthält auch ein Beispiel zum Abrufen von Daten von der Handelsplattform mit der mt5-Initialisierungsmethode und erklärt, warum das Definieren von Zeitzonenvariablen für den Umgang mit Daten wichtig ist. Das Tutorial schließt mit einer Demonstration, wie man Tagesbalken für einen bestimmten Bereich mit der Methode mt5.copy_rates_range abruft und in einem lesbaren Format anzeigt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Autor, wie man Daten aus den Tagesbalken von MetaTrader 5 sammelt und sie mit der Pandas-Bibliothek in Python in ein lesbares Zeitformat umwandelt. Der YouTuber zeigt dann, wie man die Anzahl der bullischen und bärischen Balken bestimmt, indem er die Balken durchläuft und die Schluss- und Eröffnungskurse vergleicht. Die resultierenden Daten zeigen, dass es 132 bullische Balken und 125 bärische Balken gab, was beweist, dass der Markt ein 50-50-Spiel ist. Diese Methode kann verwendet werden, um Markttrends weiter zu analysieren und Einblicke in statistische Muster zu gewinnen.
 

ROBOTER FÜR MINI BOVESPA INDEX - KLASSE 1 - VERBINDUNG VON PYTHON MIT METATRADER 5



ROBOTER FÜR MINI BOVESPA INDEX - KLASSE 1 - VERBINDUNG VON PYTHON MIT METATRADER 5

Das Video-Tutorial zeigt den Prozess der Verbindung von Python mit Meta Trader zur Entwicklung eines Handelsroboters, hebt die Vorteile von Python gegenüber anderen Sprachen hervor und bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Herunterladen und Importieren von Bibliotheken. Ausführliche Erläuterungen zum Datenabruf und zur Erstellung eines DataFrame sind ebenfalls enthalten, und der Referent demonstriert, wie ein Diagramm der Schlusskurse einer bestimmten Aktie erstellt wird, während historische Daten für den Ibovespa-Index bereitgestellt werden. Insgesamt bietet dieses Tutorial wertvolle Einblicke für Zuschauer, die daran interessiert sind, ihre eigenen Handelsroboter zu entwickeln.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Sprecher, wie man Python mit MetaTrader 5 verbindet und einen Handelsroboter entwickelt, wobei er seinen eigenen Roboter zeigt, der fast fertig zum Testen ist. Der Referent erläutert die Vorteile der Verwendung von Python gegenüber anderen Sprachen, wie z. B. die Benutzerfreundlichkeit, die große Auswahl an Statistiktools und kleinere Bibliotheken. Anschließend erklärt er die notwendigen Schritte, um Python mit MetaTrader 5 zu verbinden, mit Anweisungen zum Herunterladen von Anaconda und MetaTrader 5, zum Installieren der erforderlichen Pakete und zum Importieren der erforderlichen Bibliotheken.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video-Tutorial, wie man Python mit MetaTrader 5 verbindet, und stellt Bibliotheken wie pandas, matplotlib und datetime vor, die für Datenspeicherung, Diagrammerstellung und Datumsverwaltung verwendet werden. Der Referent legt Variablen für den Datenabruf aus MetaTrader 5 fest und betont die Bedeutung der korrekten Kapitalisierung und Marktbeobachtung bei der Definition von Variablen für die Vermögensberatung. Das Tutorial enthält detaillierte Erläuterungen der Schritte, die für den Datenabruf erforderlich sind, und die Erstellung eines DataFrame, um die Informationen benutzerfreundlicher anzuzeigen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt zeigt der Sprecher die Daten seines Portfolios, einschließlich Datum, Eröffnungskurs, Hoch, Tief, Schlusskurs, Volumen und Spread. Dann wandelt er die Zeit in ein freundlicheres Format um und zeigt, wie man ein Diagramm der Schlusskurse einer bestimmten Aktie zeichnet. Er demonstriert auch, wie man historische Daten für den brasilianischen Börsenindex Ibovespa erhalten kann. Abschließend sagt er, dass Zuschauer diesen Code verwenden können, um Python mit MetaTrader 5 zu verbinden und ihre eigene Analyse verschiedener Vermögenswerte zu beginnen.
 

Erstellen eines Pivot Point-Handelsroboters in Python mit MetaTrader 5-Integration



Erstellen eines Pivot Point-Handelsroboters in Python mit MetaTrader 5-Integration

In diesem Video demonstriert der Ersteller, wie man einen Handelsroboter in Python unter Verwendung des Pivot Point-Indikators erstellt und in MetaTrader 5 integriert. Das Video enthält Anweisungen zum Codieren der Bedingungen für Kauf und Verkauf, zum Einrichten der Roboterkonfiguration für verschiedene Zeitrahmen und zum Handeln Instrumenten und Testen ihrer Wirksamkeit durch Ausführen und Stornieren von Live-Trades. Darüber hinaus bietet das Video Techniken zur schnellen Reaktion auf Marktveränderungen bei der Erstellung eines Handelsroboters. Das Video endet mit der Aufforderung an die Benutzer, die bereitgestellten Berechnungen zu verwenden und sich an den Ersteller zu wenden, um Unterstützung zu erhalten.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Videoersteller die Erstellung eines Handelsroboters in Python mithilfe von Pivot Points und dessen Integration in MetaTrader 5. Der Ersteller hat den Code bereits geschrieben und teilt ihn den Zuschauern mit, damit sie ihm folgen können. Der Code verwendet den Pivot Point-Indikator und legt Bedingungen für den Kauf und Verkauf fest. Der Ersteller bietet auch Anweisungen zum Starten des Roboters in Echtzeit in MetaTrader 5 und zum Sammeln von Informationen für Handelsentscheidungen. Der endgültige Code steht Zuschauern als Referenz zur Verfügung.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstrieren die Ersteller, wie sie ihren Pivot-Point-Handelsroboter in die MetaTrade5-Software integrieren, sodass Benutzer Trades automatisch gemäß der Pivot-Point-Strategie ausführen können. Sie erklären die Formel, die zur Berechnung von Pivot-Punkten verwendet wird, und zeigen, wie die Einstellungen des Roboters für verschiedene Zeitrahmen und Handelsinstrumente konfiguriert werden. Sie zeigen auch, wie man die Effektivität des Roboters testet und validiert, indem man einen Live-Handel ausführt und ihn anschließend storniert. Insgesamt bietet dieser Abschnitt ein praktisches Tutorial, wie man einen Pivot-Punkt-Handel in einen automatisierten Handelsroboter verwandelt.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos diskutiert der Sprecher die Erstellung eines Handelsroboters, der die Handelsstrategie Pivot Point in Python mit Integration in die MetaTrade5-Plattform verwendet. Er erklärt die Funktion des Codes und wie er Informationen aus den Daten der Plattform extrahiert, um Handelsentscheidungen auf der Grundlage von Unterstützungs- und Widerstandsniveaus zu treffen. Der Code prüft auch auf frühere Trades und entscheidet, ob er eine neue Position eingehen soll. Der Referent betont die Bedeutung von Sensibilität im Kodex, um schnell auf Marktveränderungen reagieren zu können.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt schließt der Sprecher das Video mit der Feststellung ab, dass Benutzer durch das Ansehen der Demonstration über ausreichende Kenntnisse verfügen sollten, um ihr eigenes Roboter-Handelsprogramm mit Python zu erstellen, und dass sie sich bei Problemen auf die Berechnungen beziehen können im Video gezeigt. Benutzer können auch die auf der Plattform ausgeführten Handelsoperationen beobachten. Der Referent schlägt vor, die Demonstration auf einem Notebook mitzuverfolgen und betont die einfache Bedienbarkeit des Programms. Schließlich lädt der Redner die Benutzer ein, Kommentare zu hinterlassen und Fragen zu stellen, wenn sie Hilfe beim Aufbau ihres eigenen Handelsprogramms benötigen.
 

MetaTrader 5 Markttiefe mit Python



Echtzeit MetaTrader 5 DOM (Orderbuch) Plot mit Python, Pandas, PyQtGraph und RabbitMQ

Dieses Video demonstriert die Verwendung von Python, Pandas, PyQtGraph und RabbitMQ, um das Echtzeit-Orderbuch (DOM) anzuzeigen.

12345678910111213141516...24
Neuer Kommentar