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EMA IN PYTHON - BIBLIOTHEK FÜR TECHNISCHE ANALISYS
EMA EN PYTHON - TECHNISCHE ANALISYS-BIBLIOTHEK
Der Kursleiter demonstriert, wie der Indikator für den exponentiellen gleitenden Durchschnitt in Python geladen wird, indem vorab geladene Daten verwendet werden. Der erste Schritt besteht darin, die Daten von MetaTrader 5 zu erhalten, was durch Auswahl des gewünschten Marktes und der gewünschten Daten und anschließendem Export der Daten erfolgen kann. Sobald die Daten erhalten sind, müssen sie mithilfe einer Funktion in Kerzen umgewandelt werden. Der Dozent installiert dann die erforderliche Bibliothek und importiert die EMA-Indikatorklasse aus der Bibliothek. Um den EMA zu berechnen, wird eine Datenrahmenspalte, z. B. die Schlussdaten, an den Konstruktor übergeben. Der Fensterparameter gibt die Anzahl der für den EMA zu verwendenden Perioden an. Schließlich werden die EMA-Werte mithilfe der Methode ema_indicator erhalten, die einen Datenrahmen mit den Werten erstellt.
SMA IN PYTHON - BIBLIOTHEK FÜR TECHNISCHE ANALYSEN
SMA UND PYTHON!! - TECHNISCHE ANALYSEBIBLIOTHEK
Das Video spricht über den Simple Moving Average (SMA) und wie er in Python verwendet werden kann. Der Moderator erklärt, dass SMA mit früheren Daten, die über MetaTrader5 abgerufen werden können, einfach zu verwenden ist. Das Video zeigt weiter, wie man Kerzen aus Tickdaten erstellt und den SMA-Wert mit der AlgoTraderTrends-Bibliothek berechnet. Der Moderator bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Importieren und Verwenden der Bibliothek zum Berechnen des SMA-Werts aus einer bestimmten Spalte des Datenrahmens. Das Video endet mit einem Aufruf zum Handeln, damit die Zuschauer das Video mögen, abonnieren und teilen können, wenn sie es hilfreich fanden.
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.
RSI TRADING BOT IN PYTHON!!- DATEN VOM METATRADER ERHALTEN 5
RSI BOT DE TRADING IN PYTHON!! - COGIENDO-DATEN VON METATRADER 5
Das Video bietet ein ausführliches Tutorial zum Erstellen eines Python-Bots mit dem RS-Index auf MetaTrader 5 (MT5) für den algorithmischen Handel. Der Prozess umfasst das Konfigurieren von MT5 für algorithmischen Handel und Webanfragen, das Erstellen einer Bot-Datei mithilfe der Mt5-Bibliothek und das Importieren der RS-Handelsklasse mit einem Konstruktor, der Parameter wie den Zeitraum, die Losgröße und die Marktzeichenfolge empfängt. Um den Bot zu aktivieren, verwendet der Präsentator die „set“-Funktion, um ein Ereignis zu initiieren, und die „join“-Funktion, um den Vorgang korrekt zu beenden. Das Video behandelt auch die Erstellung eines Servermoduls zum Empfangen von Daten von MT5 und die Definition einer Funktion zum Öffnen und Schließen von Bot-Trades. Der Moderator testet den Bot, indem er ihn in ein Diagramm lädt und sein Verhalten analysiert. Insgesamt bietet das Video eine ausführliche Anleitung zum Einrichten und Testen des RSI-Bots für den automatisierten Handel.
So laden Sie Daten von der Börse mit MetaTrader 5 und Python herunter
So laden Sie Börsendaten mit MetaTrader 5 und Python herunter
Das Video-Tutorial „Wie man Börsendaten mit MetaTrader5 und Python herunterlädt“ erklärt, wie man Börsendaten mit MetaTrader5 und Python herunterlädt. Das Tutorial zeigt, wie Sie ein Python-Skript erstellen, um auf gewünschte Assets zuzugreifen und die Daten in eine CSV-Datei zu exportieren. Das Video behandelt Themen wie das sichere Speichern von Anmeldeinformationen, das Manipulieren von Daten mit Pandas und das Extrahieren von Daten aus Kerzen mithilfe von Cop-Raten. Die verfügbaren hochwertigen und kostenlosen Daten sind eine wertvolle Ressource für die Entwicklung von Tools, um mehr Menschen für die Börse zu gewinnen. Das Video endet mit einem Aufruf, die Website der Develop Academy zu besuchen, um sich weiterzubilden und sich über Instagram zu vernetzen.
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Online-Handel mit Python in MetaTrader 5 + Daten von MQL5 abrufen
Holen Sie sich den Code bei GitHub: https://github.com/Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5
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.
Trading mit Python - Wie führe ich Orders an der Börse aus?
Handel mit Python - ¿Cómo ejecutar órdenes en bolsa?
In diesem Video zeige ich Ihnen, wie Sie Aktienaufträge mit Python ausführen. Für diejenigen, die ihr Wissen in Datenanalyse und Ökonomie an der Börse anwenden möchten.
Teil 2: TRADING mit Python – Wie tätige ich automatisierte INVESTITIONEN?
Parte2: TRADING con Python - ¿Cómo hacer INVERSIONES automatizadas?
Dies ist Teil zwei, wie man mit Python handelt. Im ersten Teil habe ich erklärt, wie man Bestellungen aufgibt. In diesem Teil lehre ich, Aufträge basierend auf dem Preis von Aktien und ihren Beziehungen zwischen ihnen automatisch mit Daten aus Web Scraping zu starten und algorithmischen Handel anzuwenden.
Algorithmischer Handel mit Python (MACD-Indikator)
Handel mit Algorithmus mit Python (Indikator MACD)
In diesem Video zum Thema „Trading Algorítmico con Python (Indikator MACD)“ erklärt der Kursleiter ausführlich, wie der MACD-Indikator zur Erstellung von Handelsalgorithmen in Python verwendet werden kann. Das Video behandelt die drei vom MACD-Indikator verwendeten Parameter und wie sie Kauf- und Verkaufsentscheidungen bestimmen. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Yahoo Finance werden verwendet, um Aktiendaten zu erhalten und zu analysieren, während Datenbereinigungstechniken und Wörterbücher verwendet werden, um Schlüsselinformationen abzurufen. Insgesamt bietet das Video einen praktischen Überblick über den Aufbau von Handelsalgorithmen mit Python und dem MACD-Indikator.
Algorithmischer Handel mit Python (Bollinger Bands Indicator)
Handel mit Algorítmico con Python (Indicador Bandas de Bollinger)
In diesem Video erläutert der Referent Bollinger Bands, wie sie die Marktvolatilität messen und wie man mit Python ein darauf basierendes automatisiertes Ordersystem erstellt. Der Referent erläutert die wichtigsten verwendeten Bibliotheken wie Yahoo Finance und Pandas und betont, wie wichtig es ist, Parameter anzugeben, um das System für jede analysierte Aktie anzupassen. Sie demonstrieren auch das Hinzufügen von Daten zu den Kauf- und Verkaufsspalten und wie man das letzte Verkaufsdatum mit dem aktuellen Datum vergleicht und einen Verkauf einleitet, wenn sie übereinstimmen. Abschließend erinnert der Redner die Zuschauer daran, dass die technische Analyse nicht immer genau ist, und schlägt vor, verschiedene Indikatoren zu kombinieren und künstliche Intelligenz einzusetzen, um fundierte Handelsentscheidungen zu treffen.