Python im algorithmischen Handel - Seite 10

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ECHTZEIT-Dollar-Mini-Index mit Python!



Mini-Index und Dollar in TEMPO REAL mit Python!

Dieses YouTube-Video zeigt, wie Sie mit Python Echtzeitkurse für Mini-Dollars und Domions erhalten. Der Moderator erklärt den Installationsprozess von MetaTrader 5 und die Erstellung eines Demokontos. Python kann dann mit einem offiziellen Plugin in MetaTrader 5 integriert werden, und es wird ein Code bereitgestellt, um eine Liste der verfügbaren Assets anzuzeigen. Das Video zeigt auch, wie Python verwendet werden kann, um Echtzeitdaten für Finanzanalysen herunterzuladen und zu verarbeiten, und der Präsentator zeigt aktuelle Gebote, Fragen und zuletzt gehandelte Preise für Mini-Index und Dollar an, während eine Verzögerung von einer halben Sekunde implementiert wird, um eine Überwältigung zu vermeiden das Programm. Das Video erwähnt, dass das nächste zeigen wird, wie man Orders mit Python ausführt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt zeigt der Moderator, wie man mit Python Echtzeitkurse erhält, insbesondere für Mini-Dollars und Dominions. Der erste Schritt ist die Installation von MetaTrader 5, das über drei Arten von Konten verfügt – Demo, Leverage und Position. Der Moderator zeigt, wie ein Demokonto erstellt wird, das zusammen mit den Anmeldedaten per E-Mail gesendet wird. Als nächstes erklärt der Moderator, dass MetaTrader 5 offizielle Unterstützung für Python hat, und zeigt den Installationsprozess von MetaTrader 5, bevor er demonstriert, wie die Funktion ausgeführt wird. Der letzte Schritt stellt einen Code bereit, der eine Liste der Vermögenswerte anzeigt, die im Konto verfügbar sind.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie man mit Python Echtzeitdaten für den Mini-Index und US-Dollar-Futures herunterlädt und verarbeitet. Der Präsentator verwendet eine Funktion, um die Daten herunterzuladen, und eine andere, um sie in einen Pandas-Datenrahmen zu formatieren. Außerdem zeigen sie, wie man die neuesten Tick-Daten abruft und diese für einen bestimmten Zeitraum durchläuft. Der vorgestellte Code veranschaulicht, wie Python verwendet werden kann, um nützliche Informationen für die Finanzanalyse in Echtzeit zu extrahieren.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Referent, wie man Python verwendet, um Echtzeitpreise für den Mini-Index und den Dollar zu erhalten. Er stellt eine Verzögerung von einer halben Sekunde ein, um das Programm nicht zu überlasten, und zeigt die aktuellen Geld- und Briefkurse sowie die zuletzt gehandelten Preise an. Der Referent schließt mit der Erwähnung, dass das nächste Video zeigen wird, wie man Orders mit Python ausführt.
 

Handel mit Dollar Mini Index mit Python bei B3!



Operando Mini Índice e Dólar mit Python auf B3!

Das Video zeigt, wie Python verwendet wird, um automatisierte Orders für Mini-Index- und Mini-Dollar-Futures auf der MetaTrader 5-Plattform zu senden, indem Bibliotheken für Echtzeit-Marktdaten importiert und eine Order mit einem Wörterbuch relevanter Informationen definiert werden. Der Moderator erklärt die verschiedenen Parameter, verwendet Stop-Loss- und Take-Profit-Punkte und demonstriert die Funktionalität des Codes durch eine Testorder, die zu einem Verlust führt. Das Video schließt mit dem Versprechen auf weitere Erkundungen in zukünftigen Videos.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos zeigt der Moderator, wie man Orders mit Python auf der MetaTrader 5-Plattform für Mini-Index- und Mini-Dollar-Futures sendet. Er beginnt mit dem Import der notwendigen Bibliotheken und demonstriert dann, wie man Marktdaten in Echtzeit erhält. Als nächstes definiert er den Vermögenswert und bereitet die Order vor, indem er ein Wörterbuch mit allen relevanten Informationen verwendet, die Art der Order wählt, Stop-Loss- und Take-Profit-Punkte auswählt und einen Kommentar zur Identifizierung hinzufügt. Er erklärt auch die möglichen verwendeten Parameter, einschließlich der Zeit bis zur Stornierung der Bestellung. Schließlich führt er den Code aus, um die Bestellung zu testen, und zeigt, wie sie auf dem Diagramm der Plattform erscheint.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video, wie man automatisierte Orders mit Python an der brasilianischen Börse (B3) sendet. Der Sprecher zeigt den Code zum Erstellen eines Wörterbuchs, das zum Versenden der Bestellung verwendet wird, und erklärt, wie der Bot funktioniert. Nachdem er die Bestellung vorbereitet hat, sendet der Sprecher sie und zeigt, wie der Bot sie ausführt, was zu einem Verlust führt. Das Video endet damit, dass der Sprecher erwähnt, dass in zukünftigen Videos mehr untersucht wird.
 

Mini Dollar Index Deal Book mit Python | Automatischer Mini-Index zum Lesen von Bändern



Book de Ofertas mini dólar com Python | Kassettenlese-Miniindex automatisch

Das Video zeigt, wie man Python und MetaTrader5 verwendet, um historische Kurse für den Mini-Future-Index zu erhalten und sie mit Pandas in eine CSV-Datei zu exportieren. Das Video zeigt auch, wie man mit Python auf das Auftragsbuch zugreift und mit einer Methode namens Optiqs aus der intertemporalen Bibliothek Geld- und Briefkurse in einen Datenrahmen abruft. Das Video weist darauf hin, dass die große Datenmenge, die an einem einzigen Handelstag generiert wird, Herausforderungen bei der Verwendung von Tabellenkalkulationen darstellen kann, zeigt jedoch, wie Python für das automatisierte Lesen von Bändern und Marktanalysen verwendet werden kann, um Trends zu erkennen. Letztendlich bietet das Video wertvolle Einblicke für diejenigen, die daran interessiert sind, Python für die automatisierte Handelsanalyse zu verwenden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt zeigt der Videoersteller, wie man historische Kurse erhält und sie mit Python und MetaTrader5 in einer Datei speichert. Sie demonstrieren, wie man Module wie Pandas und MetaTrader5 importiert und Funktionen verwendet, um die gewünschten Informationen zu erhalten, wie z. B. die Verwendung der „hlc“-Funktion, um Kurse für einen einminütigen Zeitrahmen für den Mini-Future-Index zu erhalten. Der Ersteller weist auch darauf hin, dass es ein Limit von 99.999 Balken gibt, was manchmal zu einer Fehlermeldung führen kann. Anschließend zeigen sie, wie man die erhaltenen Informationen in eine CSV-Datei exportiert und mit Pandas ausliest.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt behandelt das Video den Zugriff auf das Auftragsbuch mit Python. Der Präsentator demonstriert eine Funktion, die die Geld- und Briefkurse aus dem Auftragsbuch abruft und die Informationen in einem Datenrahmen speichert. Die Funktion verwendete eine Methode namens Optiqs aus der intertemporalen Bibliothek, um die Auftragsbuchdaten abzurufen. Der Moderator weist auch darauf hin, dass die abgerufenen Daten eine große Menge an Informationen enthalten und schnell aktualisiert werden können, was die Indexierung nach Zeit problematisch macht. Das Video zeigt ein Beispiel für das Abrufen von 100.000 Datenzeilen aus dem Auftragsbuch.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die große Datenmenge, die an einem einzigen Handelstag generiert wird, und zeigt, wie schwierig es sein kann, mit Tabellenkalkulationen mit Millionen von Zeilen zu arbeiten. Durch die Verwendung von Python zur Automatisierung des Bandlesens und der Marktanalyse wird es jedoch einfacher, mit diesen Daten zu arbeiten und Trends auf dem Markt zu erkennen. Der Referent demonstriert, wie man diese Daten herunterlädt und in einer CSV-Datei speichert, die für Analysen über einen längeren Zeitraum, z. B. eine Handelswoche, verwendet werden kann. Insgesamt bietet das Video hilfreiche Einblicke für diejenigen, die daran interessiert sind, Python für die automatisierte Handelsanalyse zu verwenden.
 

VORHERSAGE VON AKTIENPREISEN MIT FACEBOOK PROPHET MIT PYTHON – WIE MAN DATA SPLIT VERWENDET



VORHERSAGE VON AKTIENPREISEN MIT FACEBOOK PROPHET MIT PYTHON – WIE MAN DATA SPLIT VERWENDET

Das Video-Tutorial konzentriert sich auf die Verwendung der Prophet-Bibliothek von Facebook, um Aktienkurse mit Python vorherzusagen. Es erklärt, wie wichtig es ist, die Daten in Trainings- und Testsätze aufzuteilen, und skizziert, wie bestimmte Funktionen verwendet werden, um die Daten zu extrahieren und den mittleren quadratischen Fehler zu berechnen, um die Genauigkeit des Modells zu bestimmen. Das Video zeigt auch, wie Sie die vorhergesagten und tatsächlichen Preise trennen, eine Funktion zur Berechnung des mittleren quadratischen Fehlers erstellen und Diagramme erstellen, in denen die vorhergesagten und tatsächlichen Preise verglichen werden. Die Modellleistung war relativ erfolgreich, aber Genauigkeitsmetriken sollten berücksichtigt werden, und die Bedeutung der korrekten Datenverarbeitung wird hervorgehoben.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt konzentriert sich das Video-Tutorial darauf, wie die von Facebook bereitgestellte Prophet-Bibliothek verwendet wird, um Aktienkursprognosen mit Python zu erstellen. Die Bibliothek hilft bei der Bestimmung von Trends und Saisonalitäten in Zeitreihendaten, und die Aufteilung der Daten in Trainings- und Testsätze ist entscheidend für die genaue Bewertung der Vorhersagefähigkeit des Modells. Das Video zeigt auch, wie spezifische Funktionen verwendet werden, um Trainings- und Testdaten zu extrahieren und den mittleren quadratischen Fehler zu berechnen, um die Genauigkeit des Modells zu bestimmen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie Sie die Datenaufteilungsfunktion in Python verwenden, um den Datensatz in Trainings- und Testsätze aufzuteilen. Der Zweck besteht darin, es dem Benutzer zu ermöglichen, den Datensatz zu manipulieren und das Modell zu testen, um zu überprüfen, ob es die Aktienkurse genau vorhersagt. Das Video erläutert, wie man den Facebook Prophet mit Python verwendet, um Aktienkurse zu analysieren und wie man ein Modell für Vorhersagen aufstellt. Das Video zeigt, wie man ein Modell anpasst, Vorhersagen für den Testdatensatz trifft und die vorhergesagten und tatsächlichen Werte vergleicht, um den Fehler des Modells zu berechnen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Videoersteller, wie man einen Datenrahmen innerhalb eines Vorhersagemodells verwendet und eine Vorhersage unter Verwendung der Prophet-Bibliothek mit Python durchführt. Der Videoersteller zeigt, wie man die prognostizierten Preise und die realen Preise in Variablen aufteilt, eine Funktion zur Berechnung des mittleren quadratischen Fehlers erstellt und wie man prognostizierte und reale Preise mithilfe von Diagrammen vergleicht. Die Modellleistung war relativ erfolgreich, aber auch Genauigkeitsmetriken sollten berücksichtigt werden.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt diskutiert der Redner Vorhersagemodelle und stellt ein Modell vor, das von Facebook über eine Bibliothek namens Prophet bereitgestellt wird. Der Sprecher erwähnt die Bedeutung der korrekten Datenverarbeitung und ermutigt die Zuschauer, ihm mitzuteilen, ob ihnen der Inhalt gefallen hat, um sicherzustellen, dass in Zukunft ähnliche Materialien veröffentlicht werden.
 

Python FOREX-Handelsroboter



BRANDNEU - Der Python-Forex-Handelsroboter

Der Python Forex Trading Robot ist ein automatisches Hedging-System, das verwendet wird, um große Marktbewegungen abzufangen, ohne sich Gedanken über das Timing machen zu müssen. Der Roboter zeichnet ein Kästchen, nimmt Trades innerhalb dieses Kästchens vor und schließt, sobald der Preis ausbricht. Benutzer können die Losgröße, die Zielentfernung und die Absicherungsentfernung anpassen. Backtest-Ergebnisse zeigen profitable Trades mit einem schlimmsten Drawdown von nur 218 $ auf einem 10.000 $-Konto. Während das System bei Trendwährungspaaren gut abschneidet, wird den Benutzern empfohlen, sich an solche Paare zu halten. Insgesamt ist der Python Forex Trading Robot sehr anpassungsfähig, konsistent und angenehm anzusehen. Es stehen verschiedene Tools und Robotersysteme zur Verfügung, und Benutzer werden ermutigt, die bereitgestellten Links zu überprüfen und den YouTube-Kanal zu abonnieren, um weitere handelsbezogene Inhalte zu erhalten.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt besprechen wir den Python-Handelsroboter, ein fortschrittliches Auto-Hedging-System, das sich große Marktbewegungen zunutze macht. Der Roboter zeichnet eine Box, nimmt Trades vor, bis der Preis aus dieser Box ausbricht, und nimmt Gewinn mit, sobald dies der Fall ist. Das System kümmert sich nicht um das Timing; es fängt einfach die Bewegung. Der Roboter führt Trades aus, bis eine große Bewegung vom Markt generiert wird. Das Video zeigt einen laufenden Backtest und wie der Roboter Trades ausführt, um einen Gewinn zu erzielen. Der Handel ist mit Risiken verbunden und nicht für alle Anleger geeignet.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Moderator den Python Forex Trading Robot, der komplizierter aussieht, als er wirklich ist. Der Roboter wurde entwickelt, um sich dem Trend anzuschließen und profitable Trades zu erfassen, ohne gegen den Markt zu kämpfen oder jede Bewegung vorherzusagen. Das System nimmt viele Trades entgegen, aber alle Parameter sind konfigurierbar, sodass Benutzer die Losgröße, den Zielabstand und den Absicherungsabstand an ihre Vorlieben anpassen können. Die Backtest-Ergebnisse zeigen konstante Trades, die mit Gewinn ausgeführt und geschlossen wurden, mit einem schlimmsten Drawdown von nur 218 $ auf einem 10.000 $-Konto. Während das System bei tendenziell tendierenden Währungspaaren gut abschneidet, rät der Präsentator den Benutzern, sich an tendenziell tendierende Währungspaare zu halten, um Schwierigkeiten zu vermeiden. Insgesamt ist der Python Forex Trading Robot sehr anpassungsfähig, konsistent und macht Spaß beim Anschauen, was ihn zu einem der beliebtesten Systeme aller Zeiten des Moderators macht.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erwähnt der Redner, dass Händlern verschiedene Tools und Robotersysteme zur Verfügung stehen, um sie bei ihrer Handelsreise zu unterstützen. Die Benutzer werden ermutigt, sich die bereitgestellten Links anzusehen und den YouTube-Kanal zu abonnieren, um mehr handelsbezogene Inhalte zu erhalten. Das Video endet mit einer Dankesbotschaft für die Zuschauer.
 

METATRADER 5 MIT PYTHON STARTEN



INICIANDO O METATRADER 5 USANDO PYTHON

Das Video erklärt, wie Sie die MetaTrader-Bibliothek mit Python verwenden, und zeigt, wie Sie MetaTrader 5 mit mt5 und mt5.initialize importieren, nachdem Sie MetaTrader 5 installiert und sich mit seinen Daten verbunden haben. Der Kursleiter überprüft dann den Pfad, um sicherzustellen, dass MetaTrader 5 installiert und in Visual Studio Code mithilfe des Projekts Surf einsatzbereit ist.

 

Betrieb mit Python und MetaTrader 5 Live



Operando mit Python und Metatrader ao vivo

Das Video „Operando com Python e Metatrader ao vivo“ bietet den Zuschauern ein detailliertes Tutorial, wie man mit Python und MetaTrader 5 an der Börse arbeitet. Die Moderatoren zeigen, wie man die Plattformen verbindet, um Strategien zu automatisieren, Echtzeitdaten zu erhalten und Bildschirm-Assets. Sie zeigen, wie man eine Liste von Vermögenswerten erstellt, Zeitstempel und Daten verwendet, um Angebotsdaten zu erhalten, und wie man eine einfache Regel zur Identifizierung von Kaufgelegenheiten auf dem Markt erstellt. Das Video zeigt auch, wie man auf einem Live-Bildschirm handelt, und erklärt Strategien zum Risikomanagement, einschließlich der Verwendung von Händen auf der Grundlage finanzieller Risiken. Die Referenten heben die Vorteile der Verwendung der statistischen Tools von Python für die Analyse hervor und betonen die Bedeutung der Integration zwischen Python und MetaTrader 5 für Backtesting-Strategien, um Vertrauen in sie zu gewinnen. Insgesamt veranschaulicht das Video die enormen Möglichkeiten der Verwendung von Python und MetaTrader 5, um Handelsstrategien zu automatisieren und sich mit Brokern weltweit zu verbinden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellen die Gastgeber ihre Live-Session zum Arbeiten mit Python und MetaTrader 5 an der Börse vor. Sie erklären, dass sie zeigen werden, wie man Python und MetaTrader 5 verbindet, um Strategien zu automatisieren, Echtzeitdaten zu erhalten und Assets zu überprüfen. Die Gastgeber stellen klar, dass die Demonstration keine Empfehlung für Investitionszwecke ist, sondern um das Potenzial der Integration von Programmierung und Finanzierung aufzuzeigen. Sie erwähnen auch, dass der Code lokal mit jeder IDE ausgeführt werden kann, die in die MetaTrader 5-Software integriert ist.

  • 00:05:00 In diesem Videoabschnitt erörtert der Moderator die Verwendung der MetaTrader 5-Software mit Python und wie sie den Vorteil bietet, sich mit verschiedenen Brokern aus verschiedenen Ländern integrieren zu können. Der Moderator weist auch darauf hin, dass die MetaTrader 5-Software zur Automatisierung von Strategien verwendet werden kann und eine großartige Datenquelle bietet, insbesondere für kleinere Zeiträume. Der Abschnitt endet damit, dass der Moderator die Verwendung der Software und der verschiedenen Bibliotheken demonstriert, die zur Bearbeitung von Daten und Zeitreihen verwendet werden.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erläutert das Video, wie Sie eine Liste von Vermögenswerten erstellen, die für den Handel mit Python und MetaTrader 5 verwendet werden. Die Liste enthält alle Ticker mit ihren Gewichten und kann durchgeblättert werden, um festzustellen, ob sie für den Handel verfügbar sind oder nicht. Das Video erklärt weiter, wie man einen Bildschirm mit Assets erstellt, die bestimmte Bedingungen erfüllen, wie z. B. die Darstellung eines bestimmten Musters oder einer bestimmten Bewegung, anstatt vom Ticker selbst abhängig zu sein. Schließlich erklärt das Video, wie Zeitstempel und Daten verwendet werden, um 500 Tage Kursdaten für jeden Vermögenswert zu erhalten und sie in einem Datenrahmen für den späteren Zugriff zu speichern. Insgesamt bietet dieser Abschnitt ein detailliertes Tutorial zur Auswahl und Verwendung von Vermögenswerten für den Handel mit Python und MetaTrader 5.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Moderator die Erstellung einer einfachen Regel zur Identifizierung einer Kaufgelegenheit auf dem Markt unter Verwendung von zwei gleitenden Durchschnitten und dem Schlusskurs. Die Regel lautet: Wenn der gleitende 20-Perioden-Durchschnitt über dem gleitenden 200-Perioden-Durchschnitt liegt und der Schlusskurs über dem gleitenden 20-Perioden-Durchschnitt liegt, befindet sich der Markt möglicherweise in einem Aufwärtstrend. Der Gastgeber erwähnt auch, dass der Kurs lehrt, wie man Roboter mit Meta Trader erstellt, und eine Grundlage für die Erstellung benutzerdefinierter Indikatoren und Strategien bietet. Sie erklären weiter, dass ein Roboter einfach ein automatisiertes Handelssystem ist und dass der Kurs keine profitablen Strategien verkauft, sondern lehrt, wie man sie erstellt. Abschließend geht der Gastgeber durch ein Beispiel, wie die erstellte Regel verwendet werden kann, um Kaufgelegenheiten in bestimmten Vermögenswerten zu identifizieren.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video die Vorbereitung des Codes zur Generierung von Daten aus einem bestimmten Vermögenswert mit Python und MetaTrader 5. Das Video zeigt ein Beispiel mit Ambev- und Alpha 4-Vermögenswerten, die nicht den festgelegten Regeln entsprachen vom Bildschirm, aber ein drittes (BBAS3-Asset) tat es. Das Video erläutert auch, wie der Prozess automatisiert werden kann, und erwähnt die Verwendung einer Schleife zur kontinuierlichen Analyse der Daten mit einem Zeitrahmen von mindestens einer Minute. Der Code berechnet auch die gleitenden Durchschnitte für das schnelle und das langsame Medium und vergleicht sie mit dem Schlusskurs – wenn das schnelle Medium über dem langsamen Medium liegt und der Schlusskurs über dem schnellen Medium, wird der Code einen Handel tätigen.

  • 00:25:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent einige der Parameter, die in MetaTrader 5 verwendet werden, um zu verhindern, dass Käufer Aufträge ohne Grund wiederholen. Sie erklären auch, dass das Lot-Minimum eine Standardfunktion ist und dass das Tick-Minimum den Stop-Loss und den Take-Profit für jeden Vermögenswert berechnet. Die Orders sind Marktorders und geben die Anzahl und den Preis der Order sowie einen Stop-Loss und Take-Profit von 10 Cent weniger bzw. 10 Cent mehr an. Der Redner merkt jedoch auch an, dass dies keine großartige Strategie ist und nur dazu dient, zu zeigen, wie sie funktioniert, mit zusätzlichen Kommentaren, die die Anwendung verschiedener Handelsstrategien ermöglichen.

  • 00:30:00 In diesem Abschnitt demonstriert der Redner auf einem Live-Bildschirm, wie man mit Python und Metatrader handelt. Die Demonstration beinhaltet den Kauf und die Beobachtung der Bewegungen von Carrefour und Carrefour-Optionen. Der Referent erklärt, wie sie einen Trade eingegangen sind, als der Schlusskurs über dem gleitenden 20-Tage-Durchschnitt und dem gleitenden 10-Tage-Durchschnitt lag. Die Demonstration bietet auch einen Stop-Loss von 10 Cent und einen Take-Profit von 10 Cent. Der Redner schlägt vor, dass ein idealer Roboter Risiken handhaben sollte, indem er Hände basierend auf finanziellen Risiken auswählt. Der Abschnitt endet damit, dass der Sprecher Gewinne aus den Schwankungen des Aktienmarktes erwartet.

  • 00:35:00 In diesem Abschnitt demonstrieren die Moderatoren des Videos Python und MetaTrader in Aktion. Sie zeigen, wie man auf die historischen Daten zugreift und wie man den Code konfiguriert, um Assets zu kaufen oder zu verkaufen. Sie beantworten auch Zuschauerfragen, einschließlich der Verwendung von MetaTrader für CFDs, der Erstellung benutzerdefinierter Indikatoren und der Konfiguration des Codes, um nur bestimmte Candlesticks zu scannen. Insgesamt demonstrieren die Hosts die enormen Möglichkeiten der Verwendung von Python und MetaTrader zur Automatisierung von Handelsstrategien und zur Verbindung mit Brokern weltweit.

  • 00:40:00 In diesem Abschnitt gehen die Referenten auf die Möglichkeiten der Integration von Python und MetaTrader 5 ein, insbesondere auf die Vorteile der Verwendung von Pythons umfangreichen statistischen Tools für die Analyse. Sie erwähnen, dass man mit Python komplexe Codes erstellen und fast alles automatisieren kann, einschließlich Handelssignale. Darüber hinaus stellen sie fest, dass die Verwendung von Python dazu beitragen kann, menschliche Vorurteile zu reduzieren und Vorurteile zu bekämpfen, die durch externe Faktoren wie Nachrichten verursacht werden. Sie empfehlen ihren Zuschauern auch, sich die PMF-Module zur MetaTrader 5- und Python-Integration anzusehen und zu erfahren, wie sie dieses Tool am besten für den Handel nutzen können.

  • 00:45:00 In diesem Abschnitt spricht der Redner über die Bedeutung der Integration zwischen Python und MetaTrader 5, selbst für diejenigen, die nicht automatisch arbeiten möchten, aber das Backtesting ihrer Strategie durchführen möchten, um Vertrauen darin zu gewinnen. Durch die Verwendung der Integration können Händler zuverlässige Daten aus dem Markt extrahieren, sie für statistische Analysen und Tests zu Python bringen und dann auf der Grundlage der Ergebnisse handeln. Der Referent betont auch, wie wichtig es ist, verschiedene Bereiche wie quantitative Analyse und Tags zusammenzuführen, um effiziente Handelsstrategien zu entwickeln.
 

1. MetaTrader 5 Python-Bibliothek und Python mit MetaTrader 5 verbinden



1. MetaTrader 5 Python-Bibliothek und Python mit MetaTrader verbinden

Das Video zeigt Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Installation der MetaTrader 5 Python-Bibliothek und die Einrichtung einer Verbindung zwischen MetaTrader 5 und Python unter Verwendung von Kontodaten. Der Moderator erklärt den Prozess im Detail, einschließlich der Suche und Installation des Metatrader5-Pakets, des Imports der Bibliothek und der Herstellung einer erfolgreichen Verbindung mit einem Handelskonto. Insgesamt dient das Video als nützliche Anleitung für diejenigen, die MetaTrader 5 mit Python integrieren möchten.

 

2 Platzieren von Buy-Limit- und Sell-Limit-Orders mit Python



2 Platzieren von Buy-Limit- und Sell-Limit-Orders mit Python

Dieses Video demonstriert den Prozess des Platzierens von Kauf- und Verkaufs-Limit-Orders mit Pythons `empty_file.order_send()`-Funktion und Schlüssel-Wert-Paaren. Der Benutzer kann das Währungssymbol, das Volumen und den Auftragstyp als Eingaben für die Funktion zum Platzieren eines Kauflimitauftrags bereitstellen. Das Video zeigt auch, wie Sie benutzerdefinierte Funktionen zum Platzieren von Limitaufträgen erstellen und die Ausgabe mithilfe von Variablen erfassen. Dasselbe Verfahren gilt für Limit-Verkaufsaufträge, wobei Art und Preis anders angegeben werden.

 

3 Platzieren von Market-Orders



3 Platzieren von Market-Orders

Der Referent erklärt, wie man Market Orders im Handel platziert. Eine Marktorder kann platziert werden, indem das Symbol, das Volumen und die Orderart angegeben werden. Der Lautsprecher stellt alle notwendigen Funktionen im Bereich Ressourcen zur Verfügung. Sie demonstrieren, wie man eine Marktorder für EURUSD und GBPUSD platziert. Der Auftragstyp kann entweder Kauf oder Verkauf sein, und das Volumen wird in Lots angegeben. Der Sprecher führt die Aufträge aus und zeigt die Ergebnisse auf der Plattform.

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