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PYTHON TRADING BOT #3 - MetaTrader 5, Daten zum Backtesting des Handels
BOT DE TRADING PYTHON #3 – Metatrader 5, Daten für das Backtesting des Handels
In diesem Videoabschnitt hebt der Moderator die Nützlichkeit der Funktion von MetaTrader 5 hervor, die es Benutzern ermöglicht, Tick-Daten aus einem bestimmten Datumsbereich für Backtesting-Zwecke zu speichern. Er betont, wie wichtig es ist, über reichlich historische Daten zu verfügen, um präzise Handelsalgorithmen zu entwickeln, und empfiehlt, die Daten als CSV-Datei zu exportieren, um sie in Python zu laden, um Handelsmodelle zu erstellen. Er prognostiziert auch, dass diese Funktion aufgrund des zunehmenden Einsatzes von Bots und KI im Handel möglicherweise nicht mehr kostenlos ist. Der Moderator ermutigt die Zuschauer, diese Funktion zu nutzen und weiteres Interesse auf seine Website zu lenken, wenn sie Interesse an Handel und Kryptowährungen haben.
PYTHON TRADING BOT #4 – MetaTrader 5 und Python
BOT DE TRADING PYTHON #4 – MetaTrader 5 und Python
Dieses Video erklärt, wie man MetaTrader 5 mit Python verwendet und ein Login erstellt. Das Publikum muss zuerst das MetaTrader 5-Paket für Python installieren, und der YouTuber demonstriert, wie Bibliotheken importiert werden, indem er einen Beispielcode bereitstellt. Er erwähnt auch, dass es viele Ressourcen zum Erstellen von MetaTrader 5-Bots mit Python gibt. Das Video schließt mit einer Empfehlung, die Website des YouTubers für preiswerte und nützliche Handelsmaterialien zu besuchen.
PYTHON TRADING BOT #5 - Abrufen von Tick-Preisen
BOT DE TRADING PYTHON #5 - Obteniendo-Ticks (Precios)
Das Video-Tutorial zeigt zwei Möglichkeiten, Ticks (Preise) von der MetaTrader 5-Handelsanwendung mit Python zu erhalten. Die erste Methode beinhaltet die Verwendung der Funktion symbolinfo.tick, die den aktuellen Preis eines Marktes mit der Option zurückgibt, den Bid- oder Ask-Tick zu wählen. Die zweite Methode ist etwas komplexer und umfasst die Funktion copyticksrange und die datetime-Bibliothek, um Tickdaten von einem bestimmten Datum bis zur aktuellen Uhrzeit abzurufen. Das Tutorial enthält ein Diagramm mit Tick-Daten, die alle 15 Minuten gesammelt werden, und zeigt, wie man es mit einem echten Diagramm vergleicht, um die Genauigkeit sicherzustellen. Schließlich wirbt das Video für eine Website, die erschwingliche und nützliche Handelsdokumente für diejenigen bietet, die sich für den Handel mit Kryptowährungen interessieren.
PYTHON TRADING BOT #6 - Eröffnen und ändern Sie Trades
BOT DE TRADING PYTHON #6 - Abgekürzte und modifizierte Operationen
Dieser Abschnitt des Video-Tutorials zum Handel mit Bots mit Python behandelt den Prozess des Öffnens und Änderns von Operationen mit Python. Der Präsentator gibt Anleitungen zum Definieren eines Kaufs zum Eröffnen eines Geschäfts durch eine Schritt-für-Schritt-Anleitung unter Verwendung eines Wörterbuchs und einer Bestellsendefunktion. Andere Faktoren, die das Wörterbuch abdecken sollte, sind die Art des Trades, Stop-Loss- und Take-Profit-Werte. Es wird angeregt, die Wirtschaftlichkeit des Handels anhand eines geringen Volumens zu prüfen. Darüber hinaus erklärt der Moderator die Verwendung der Symbol-Info-Funktion zum Abrufen des Marktpreises und Punktes. In ähnlicher Weise demonstriert das Video die Änderung offener Trades über die Auftragssendefunktion, beginnend mit dem Erwerb der Ticketnummer durch eine integrierte Funktion namens „Positions Get“. Ein Wörterbuchformat kann verwendet werden, um die Stop-Loss- und Take-Profit-Werte zu ändern, wobei der "Position"-Schlüssel den Wert der Ticketnummer enthält. Der Moderator schließt mit der Empfehlung einer erschwinglichen und nützlichen Webseite für Handelsdokumente ab.
PYTHON TRADING BOT #7 - Trailing-Stop
In diesem Video erklärt der Moderator, wie man einen Handelsstopp in Python programmiert, da dies in MetaTrader 5 nicht automatisch möglich ist. Er zeigt, wie man den Stop-Loss manuell setzt, um den Verlust zu minimieren, wenn der Preis fällt, und einen Gewinn sicherzustellen, wenn der Preis fällt steigt, anhand eines einfachen Beispiels auf einem Kursdiagramm. Der Moderator gibt eine Schritt-für-Schritt-Anleitung und einen Code auf dem Bildschirm und schlägt vor, seine Website für hilfreiche Handelsdokumente zu besuchen.
PYTHON TRADING BOT #8 – Generieren von Daten für die KI
BOT DE TRADING PYTHON #8 - Generando data para la IA
In diesem Video demonstriert der Moderator, wie man Backtesting-Daten generiert, um einen erfolgreichen künstlichen Intelligenzalgorithmus für den Handel mit Skripten und Kryptowährungen zu erstellen. Sie schlagen vor, eine kleine Datei zum Generieren von Daten zu verwenden und das Format der Datei zu patchen, bevor verschiedene Attribute wie Handelstyp, Gewinn, Erfolgsrate, Steigung und Indikatoren generiert werden. Sie erklären auch, wie man die Herausforderung des wiederholten Öffnens und Durchsuchens der Datendatei überwindet, indem man die Mining-Datei im Binärmodus öffnet. Darüber hinaus betonen sie, wie wichtig es ist, Werte von Indikatoren zu speichern, wenn die KI für einen effektiven Handel trainiert wird.
PYTHON TRADING BOT #9 – Erstellen einer KI
BOT DE TRADING PYTHON #9 - Creando una IA
In diesem Video demonstriert der Host, wie man eine KI mit Daten aus dem vorherigen Video trainiert, indem er ein Jupyter-Notebook verwendet, um die Ausgabe und die Skyler-Bibliothek zu visualisieren, um einen Entscheidungsbaum und ein neuronales Netzwerk zu erstellen. Grafiken und Histogramme werden erstellt, um erfolgreiche und fehlgeschlagene Operationen visuell zu klassifizieren. Zur Klassifizierung der Daten werden verschiedene KI-Modelle verwendet, und der Host empfiehlt, eine kleine Datei mit Schleifen zu erstellen, um die beste Konfiguration für das Modell mit der höchsten Punktzahl zu finden. Er empfiehlt, beim Erstellen eines Modells eine ungerade Anzahl von Entscheidungsbäumen zu verwenden, um bessere Ergebnisse zu erzielen, und teilt eine Genauigkeitsrate von 64 % seines Modells. Zuschauer werden ermutigt, die Sky Learn-Website zu besuchen, um mehr über Entscheidungsbäume, Wälder und neuronale Netze zu erfahren, das Video zu mögen, zu abonnieren und zu teilen, und die Website des Hosts zu besuchen, um erschwingliche Handels- und kryptowährungsbezogene Dokumente zu erwerben.
HANDELSKERZEN IN PYTHON
VELAS DE TRADING EN PYTHON
Der Autor erklärt, wie man Handelsdaten von MetaTrader 5 erhält und sie mit Python in Kerzen umwandelt. Er zeigt zunächst, wie man Tick-Daten von einem bestimmten Markt auf MT5 erhalten und in eine CSV-Datei exportieren kann. Anschließend demonstriert er, wie er einen einfachen Algorithmus verwendet, um die Tick-Daten in Kerzen mit unterschiedlichen Zeiträumen umzuwandeln – 15 Minuten, 1 Minute, 30 Sekunden usw. –, die in einem Pandas DataFrame gespeichert werden. Der YouTuber betont die Bedeutung eines DataFrames mit einer „Close“-Spalte, da dies dem Benutzer ermöglicht, technische Indikatoren mit Hilfe der TA-Lib-Bibliothek in Python zu laden. Das Video ist Teil einer Serie, in der er lehrt, wie man Pandas und andere Bibliotheken für Handelsanalysen verwendet.
MACD IN PYTHON - TECHNISCHE ANALYSEBIBLIOTHEK
MACD EN PYTHON - TECHNISCHE ANALYSEBIBLIOTHEK
Das Video zeigt ein Tutorial zum Laden von MACD-Werten in Python mithilfe der technischen Analysebibliothek, mit Schwerpunkt auf der Generierung dieser Werte aus einer vorhandenen Datendatei mit einer geschlossenen Spalte. Das Video demonstriert auch die Installation der technischen Analysebibliothek und die Berechnung der MACD- und Signallinienwerte mit einem Objektkonstruktor aus der Bibliothek. Abschließend zeigt der Referent das Plotten der resultierenden Werte mit der Matplotlib-Bibliothek. Abschließend bietet das Video eine umfassende Anleitung zum Laden von MACD-Werten in Python mithilfe der technischen Analysebibliothek.
RSI IN PYTHON - BIBLIOTHEK FÜR TECHNISCHE ANALISYS
RSI EN PYTHON - TECHNISCHE ANALISYS-BIBLIOTHEK
In diesem Video erklärt der Referent den Vorgang zum Laden des RS-Indikators in Python mithilfe der TIA-Bibliothek. Die beteiligten Schritte umfassen das Definieren eines Datenrahmens, der die Spalte enthält, in die der Indikator geladen werden soll, das Importieren der TIA-Bibliothek, das Erstellen eines Objekts mit der Konstruktorfunktion des RS-Indikators und das Aufrufen der RS-Indikatormethode zum Erstellen eines Datenrahmens mit den RS-Indikatorinformationen. Das Video zeigt, wie die RS-Indikatordaten mit echten Marktdaten verglichen werden, um die Genauigkeit der Implementierung sicherzustellen. Zusammenfassend bietet der Referent einen einfachen Ansatz, der zum Laden des RS-Indikators in Python befolgt werden kann.