Python para el trading algorítmico

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El lenguaje MQL5 se ha desarrollado y optimizado para crear aplicaciones comerciales de alto rendimiento en los mercados financieros.

Ofrece mayor velocidad y un rendimiento superior al de otros lenguajes de programación especializados utilizados en el trading algorítmico, y su sintaxis es similar a la de C++.

MQL5 es compatible con OpenCL y ofrece bibliotecas estadísticas, de lógica difusa y ALGLIB listas para usar. El entorno de desarrollo de MetaEditor incorpora soporte nativo para bibliotecas .NET con importación inteligente de funciones: las bibliotecas .NET pueden usarse sin necesidad de escribir envoltorios especiales. Al desarrollar programas comerciales en MQL4/MQL5 usted puede utilizar fácilmente DLLs C++ de terceros. Los archivos de código fuente C++ (CPP y H) pueden editarse del mismo modo que los archivos MQ4, MQ5 y MQH.

Python es un lenguaje de aprendizaje automático muy popular gracias a sus amplias bibliotecas y herramientas para el análisis de datos y la computación científica, tales como NumPy, Pandas y Scikit-learn.

También es compatible con las plataformas de aprendizaje automático TensorFlow y PyTorch para crear y entrenar redes neuronales complejas. La popularidad de Python en la comunidad del aprendizaje automático implica que existen muchos recursos y comunidades en línea disponibles para que los desarrolladores aprendan y compartan conocimientos.

El paquete de integración de Python permite recibir información bursátil gracias a la comunicación interproceso directamente desde el terminal MetaTrader 5, realizar operaciones comerciales y utilizar los datos obtenidos para los cálculos estadísticos y el aprendizaje automático.

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Introducción y configuración

Introducción y configuración | Comercio con Python

La serie Trading with Python se presenta en este video, que cubre los aspectos básicos de la configuración de Python y la apertura de una cuenta comercial con un corredor. El tutorial recorre el proceso de descarga de Python y el IDE de MT5, la instalación de la biblioteca MetaTrader5 y la creación de un script de Python para abrir una operación. El orador explica el uso de los métodos IOC y GTC para completar pedidos y demuestra cómo el script envía el pedido al servidor MT5. El video termina con una ejecución exitosa de la orden y una invitación para suscribirse al canal.

• 00:00:00 En esta sección, el video brinda una introducción a la serie Trading con Python, que cubre cómo comenzar con python, cómo abrir una cuenta comercial con un corredor y cómo escribir programas de Python en Meta Editor, que es el IDE de MT5. El video explica la descarga de Python, asegurándose de que se agregue a la ruta, instalando la biblioteca MetaTrader5 y abriendo el Meta Editor para crear su primer script de Python. Para demostrar el proceso, el video proporciona un script de ejemplo para abrir una operación, definiendo el símbolo, el tamaño del lote, el precio, el stop loss, el take profit, la desviación, el número mágico y los comentarios. El script se ejecuta en la plataforma MetaTrader5, lo que da como resultado la apertura de una operación.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el uso de los métodos GTC (ir a cancelar) e IOC (inmediato o cancelar) para completar pedidos, siendo IOC un tipo de pedido que completa parcialmente un pedido y cancela el resto si no puede ser completamente lleno Luego explican cómo el script envía el pedido al servidor MT5 e incluye una declaración de impresión para confirmar si el pedido se realizó correctamente o no. La demostración del script en MT5 muestra que se ejecutó una orden con éxito. Finalmente, el video concluye y el locutor agradece a los espectadores por verlo y los invita a suscribirse al canal.

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Jupyter Notebook y datos de mercado

Jupyter Notebook y datos de mercado | Comerciando con Python #1

El video "Jupyter Notebook & Market Data | Trading with Python #1" presenta a los espectadores Jupyter Notebook y los datos de mercado. Jupyter Notebook es un popular entorno de codificación basado en la web que se utiliza para la visualización y el análisis de datos, el desarrollo de estrategias y las pruebas retrospectivas. Los espectadores pueden acceder a datos de mercado, como datos tecnológicos y datos de OHLC, extrayendo símbolos de seguimiento de Metatrader 5 y solicitando datos de mercado. El narrador demuestra cómo obtener precios de oferta y demanda con Python usando la biblioteca de fecha y hora y cómo solicitar datos periódicamente a través de un ciclo while usando el módulo de tiempo, lo que resulta en actualizaciones en tiempo real.

• 00:00:00 En esta sección, los espectadores conocen Jupyter Notebook y datos de mercado. Jupyter Notebook es un entorno de codificación basado en la web popular entre los científicos de datos y los especialistas en máquinas, y funciona como Django para la visualización de datos. Las ventajas de Jupyter Notebooks incluyen análisis de datos, visualización, desarrollo de estrategias y backtesting. Mientras tanto, los espectadores pueden usar ciertos datos de mercado, como datos tecnológicos y datos de OHLC, extrayendo símbolos de seguimiento de Metatrader 5 y solicitando datos de mercado. Los espectadores también pueden implementar estrategias comerciales en el entorno MT5 para administrar su riesgo y monitorear sus operaciones. El video explica cómo instalar Jupiter Notebook usando pip y cómo crear un directorio llamado Trading With Python antes de pasar al servidor de Jupiter. Finalmente, para solicitar datos de precios de un símbolo específico, los espectadores pueden usar el código "tick de información de símbolo de cinco puntos vacío".
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el narrador demuestra cómo obtener precios de oferta y demanda con Python usando la biblioteca datetime. Primero muestran cómo convertir una marca de tiempo de Unix en un objeto de fecha y hora y cómo solicitar datos periódicamente a través de un ciclo while usando el módulo de tiempo. El resultado resultante muestra los precios de oferta y demanda actualizados en tiempo real.

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Conecte Python a MetaTrader 5

Conecte Python a MetaTrader 5

El video tutorial demuestra cómo integrar Python con la plataforma MetaTrader 5, incluida la importación de las bibliotecas necesarias, como pandas y plotly, la inicialización y el inicio de sesión en una cuenta comercial, la recuperación de información de la cuenta y la obtención de datos para símbolos, incluido el precio actual, datos OHLC e históricos. ticks y transacciones. El tutorial también cubre cómo interactuar con la plataforma a través de Python para ver órdenes, enviar transacciones para abrir y cerrar posiciones, y cerrar posiciones usando ID de boletos. El presentador anima a los espectadores a hacer preguntas sobre el proceso de integración.

• 00:00:00 En esta sección, el video tutorial presenta la integración de Python en la plataforma MetaTrader5. La plataforma tiene su propia documentación donde las personas pueden solicitar datos de mercado, analizar datos y ejecutar operaciones utilizando una estrategia algorítmica. Para trabajar con Python, el video explica los comandos más básicos al importar las bibliotecas MetaTrader5, pandas, plotly y datetime. Luego, el video recorre la inicialización y el inicio de sesión en una cuenta comercial, así como la recuperación de información de la cuenta, como el número de inicio de sesión, el apalancamiento, el saldo y el capital. La sección finaliza con una explicación de cómo usar mt.symbolstotal para obtener la cantidad total de símbolos ofrecidos por el bróker y cómo usar los símbolos vacíos para recuperar datos como el requisito de margen y los tamaños de contrato para cada símbolo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza cómo obtener datos de un símbolo usando Python y MetaTrader 5. El orador explica que al usar el comando de obtención de símbolos de punto vacío, se pueden obtener datos para todos los símbolos, mientras se usa el punto vacío la información del símbolo con el nombre del símbolo específico devolverá datos solo para ese símbolo. El orador también muestra cómo obtener el precio actual del símbolo utilizando la marca de información del símbolo y cómo obtener los datos de apertura, máximo, mínimo y cierre (OHLC) o datos de velas japonesas utilizando el rango de tasas de copia de puntos vacíos. Al realizar análisis de datos y calibrar indicadores basados en estos datos, uno puede desarrollar sus propias estrategias comerciales. Finalmente, el orador demuestra cómo verificar los ticks y las transacciones reales del símbolo utilizando el rango de ticks de mt dot copy para ver el historial de todos los precios de oferta y demanda en la plataforma.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, la atención se centra en cómo interactuar con la plataforma MetaTrader 5 usando Python. Los usuarios pueden obtener el número total de pedidos actuales, verificar más detalles sobre pedidos y posiciones y ver pedidos y transacciones históricas. Además, los espectadores pueden aprender cómo enviar una operación desde Python a MetaTrader5 para abrir y cerrar posiciones.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el video explica cómo abrir y cerrar operaciones a través de Python usando MetaTrader 5. La solicitud en MetaTrader5 debe tener parámetros como acción, símbolo, volumen, tipo, stop loss, take profit, desviación, magia, comentario, tiempo de pedido y tipo de relleno. Luego, el video muestra cómo habilitar el comercio algorítmico y ejecutar la orden a través de Python, lo que confirma la apertura de una posición a través de la plataforma. Por último, el video explica cómo cerrar una posición especificando el número de posición y el volumen y demuestra a través de Python que es posible cerrar una posición con una ID de ticket específica a través de MetaTrader5.
  
  
• 00:20:00 En esta sección del video, el presentador demuestra cómo cerrar una posición usando Python con MetaTrader 5. Muestra que al copiar la identificación del ticket de la posición, uno puede reemplazarla con la posición que debe cerrarse. Con el reemplazo exitoso, la posición se cierra y la plataforma muestra cero posiciones abiertas. El presentador invita a los espectadores a hacer preguntas sobre la documentación de MetaTrader5 o la integración del script de Python en MetaTrader5 en la sección de comentarios.

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Codifique un robot comercial simple

Codifique un robot comercial simple | Comercio con Python

El video tutorial demuestra cómo codificar un robot comercial simple en Python utilizando la plataforma MetaTrader 5. El robot utiliza una estrategia de cruce de media móvil simple, en la que la compra se produce cuando una vela se cierra por encima de la media móvil y la venta cuando la vela se cierra por debajo de ella. El presentador explica el código escrito en Python para esta estrategia, incluidas las funciones para órdenes de mercado, cierre de órdenes y obtención de exposición para símbolos específicos. La función de señal genera señales comerciales basadas en la estrategia, y la configuración del robot define los parámetros para el símbolo, el volumen, el marco de tiempo y la desviación. El video también cubre la lógica de la estrategia comercial y el código necesario para implementarla, con señales de compra y venta que conducen a órdenes de compra o venta, respectivamente. Se alienta a los espectadores a sugerir ideas comerciales o estrategias para posibles temas de video.

• 00:00:00 En esta sección del video tutorial, el creador explica cómo codificar un robot comercial simple usando Python y la plataforma MetaTrader 5 (MT5). El robot comercial utiliza la estrategia de cruce de media móvil simple en la que la compra se produce cuando la vela se cierra por encima de la media móvil y la venta se produce cuando la vela se cierra por debajo de ella. El creador demuestra el código escrito en Python para esta estrategia, que incluye funciones desarrolladas para facilitar la codificación de una estrategia comercial automatizada. Estas funciones incluyen orden de mercado para colocar órdenes, cerrar orden para cerrar órdenes y obtener exposición para obtener la exposición de un símbolo en particular. El creador también explica la función de señal utilizada para generar señales comerciales basadas en la estrategia de cruce de promedio móvil simple. Finalmente, el creador elabora los parámetros de símbolo, volumen, marco de tiempo y desviación necesarios para definir la configuración de la estrategia comercial para el robot.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el presentador repasa la lógica de la estrategia comercial y el código necesario para implementarla. La estrategia utiliza funciones definidas en secciones anteriores para comprar o vender en función de una señal generada por el código. Si se da una señal de compra, el código verifica si hay posiciones cortas abiertas y las cierra antes de crear una orden de compra si no existe ninguna. Lo contrario sucede con una señal de venta. El código también incluye declaraciones de impresión para proporcionar información sobre la estrategia y utiliza la función de suspensión para actualizar la estrategia cada segundo. El presentador muestra cómo agregar la estrategia a la plataforma MT5 y ejecutarla. También alientan a los espectadores a dejar ideas o estrategias comerciales en la sección de comentarios para posibles temas de video.

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Cómo enviar Órdenes al Mercado

Cómo enviar Órdenes al Mercado | Comerciando con Python #3

En este video tutorial, el presentador demuestra cómo enviar órdenes de mercado utilizando Python y MetaTrader 5. El tutorial cubre la creación de un diccionario de solicitudes con parámetros para una orden de mercado, incluida la acción comercial, el símbolo, el volumen y el tipo de orden, así como parámetros adicionales. como stop loss, take profit, desviación y comentarios. El video también cubre el cierre de posiciones abiertas usando el método de obtención de posiciones y pasando el número de ticket de la orden. Luego, el tutorial continúa con la apertura de una orden límite o stop con especificaciones de precio, volumen y otros parámetros, y la modificación y eliminación de órdenes mediante los comandos mt5.trade action stop loss take profit y mt5.trade action remove, respectivamente.

• 00:00:00 En esta sección, el tutorial en video muestra cómo enviar órdenes de mercado a una plataforma de negociación usando Python y MetaTrader 5. El tutorial explica que una orden de mercado es un tipo de orden que abrirá instantáneamente una posición de compra o venta en el precio actual El presentador ilustra cómo crear un diccionario de solicitudes con los parámetros para una orden de mercado, incluida la especificación de la acción comercial, el símbolo, el volumen y el tipo de orden. También cubre parámetros adicionales, como stop-loss y take-profit, desviación y comentario, y explica cómo pasar el diccionario para enviar el pedido. Finalmente, el tutorial muestra cómo cerrar una posición abierta usando posiciones get y pasando el número de ticket de la orden.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo cerrar posiciones en la plataforma. La función de acción comercial debe especificar la posición y el tipo de orden y el volumen debe especificarse en caso de un cierre parcial. Luego, el video pasa a explicar cómo abrir una orden de límite con el precio, volumen, tipo y otras especificaciones deseadas, como stop loss, take profit y comentarios. El mismo método se puede utilizar para órdenes stop, y para modificar órdenes, se debe tomar el número de ticket existente y luego se deben ingresar las nuevas especificaciones.
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• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo modificar pedidos y eliminarlos usando Python en MT5. Para modificar una orden, el operador debe usar el comando mt5.trade action stop loss take profit con cuatro parámetros: stop loss, take profit, ID de posición y valores. Al especificar estas entradas, el comerciante puede actualizar sus valores de stop loss y take profit. Para eliminar órdenes, deben usar el comando mt5.trade action remove con un parámetro, el número de orden del ticket, que se puede encontrar en la sección de órdenes pendientes. Al hacerlo, el comerciante puede eliminar cualquier orden pendiente que no se haya ejecutado después de un cierto período de tiempo.

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Cómo cerrar TODAS las posiciones

Cómo cerrar TODAS las posiciones | Comercio con Python #4

El video tutorial demuestra cómo usar Python para cerrar todas las posiciones en la plataforma de negociación MetaTrader 5. Esto implica importar la biblioteca MetaTrader5 y usar el método mt5.positions.get para recuperar la lista actual de posiciones abiertas. Luego se define una función 'close_position', utilizando el método mt5.symbol_info_tick para obtener el precio actual y un diccionario de solicitudes para comunicarse con la plataforma de negociación. El programa recorre la lista de posiciones abiertas, pasando cada posición a la función 'close_position' para cerrar cada operación. El narrador proporciona un enlace al código y la lista de reproducción del tutorial para obtener más capacitación sobre Python.

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Extraer y visualizar datos

Extraer y visualizar datos | Comerciando con Python #5

El video muestra cómo extraer y visualizar datos OHLC diarios para el símbolo EURUSD de MetaTrader 5 usando Python. El proceso implica importar bibliotecas como MetaTrader 5, pandas y Plotly.graph_objects para la visualización de datos. Los datos extraídos se convierten en un marco de datos de Pandas y se visualizan mediante la función OHLC de Plotly. El presentador también muestra cómo ocultar el control deslizante de rango en el gráfico y proporciona enlaces para descargar el código y más videos de Comercio con Python.

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Codifique un Stoploss dinámico

Codifique un Stoploss dinámico | Comerciando con Python #6

El video muestra cómo crear un robot de trailing stop loss utilizando Python. El presentador explica cómo un trailing stop loss puede beneficiar a los operadores al limitar las pérdidas y maximizar las ganancias. El video cubre la configuración de las variables necesarias y las conexiones a la plataforma de manejo, además de recuperar datos y definir distancias máximas entre el precio actual y el stop loss. El presentador también demuestra cómo la función de stop-loss sigue las ganancias, se actualiza para alcanzar el punto de equilibrio en caso de una ruptura y es capaz de actualizarse en función del precio actual. En general, el video sirve como una demostración útil de cómo se puede usar Python para rastrear posiciones.

• 00:00:00 En esta sección, el video demuestra cómo codificar un robot de trailing stop loss usando Python. El video comienza explicando cómo un trailing stop loss puede ayudar a los operadores a limitar las pérdidas y maximizar las ganancias. Luego, el presentador muestra cómo configurar las variables de configuración necesarias y conectar Python a la plataforma de la unidad antes de obtener los datos necesarios de la posición abierta. A continuación, el video muestra cómo calcular la distancia entre el precio actual y el stop loss y definir la distancia máxima entre ellos. Finalmente, el presentador demuestra cómo usar la función codificada para aplicar un stop loss en posiciones abiertas utilizando la plataforma MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video muestra la configuración del stop loss máximo, la cantidad de relleno y el stop loss predeterminado. El script permite que el stop loss se actualice en función del precio actual, con un límite de seis pips lejos del stop loss, y un stop loss comercial de tres pips cuando supera el stop loss máximo. El script también aplica un stop loss de 3 pips por debajo del precio de compra si no hay un stop loss para la posición. El video demuestra cómo el stop loss sigue a la ganancia, así como también cómo se actualiza para alcanzar el punto de equilibrio en caso de una ruptura. A pesar de la posición comercial sin incidentes en el video, la demostración muestra cómo se puede usar Python para rastrear posiciones.

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Gestiona tus posiciones con Tkinter

Gestiona tus posiciones con Tkinter | Comercio con Python #7

En esta sección del video, el presentador demuestra cómo usar Tkinter para crear una aplicación de Python que pueda administrar y cerrar posiciones abiertas de forma remota en la plataforma MetaTrader 5. La aplicación permite a los usuarios monitorear actualizaciones en tiempo real y cerrar posiciones con desviaciones para limitar el deslizamiento. Utiliza un cuadro de lista para mostrar las posiciones abiertas y tiene un botón de cierre que está vinculado a un comando de posición de cierre con un elemento de desviación definido mediante una etiqueta y una entrada. El código de la aplicación está disponible para su descarga gratuita en el sitio web del presentador, y el video brinda una explicación paso a paso de cómo crear la GUI, inicializar la plataforma MetaTrader 5 y usar funciones para monitorear y cerrar posiciones.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador explica cómo usar Tkinter y la plataforma MetaTrader 5 para crear una aplicación Python que pueda monitorear y cerrar posiciones abiertas de forma remota. La aplicación se conecta a la biblioteca MetaTrader 5 para monitorear actualizaciones en tiempo real, con desviaciones para limitar el deslizamiento. El código de la aplicación se puede descargar de forma gratuita en el sitio web del presentador, y el video brinda una explicación paso a paso de cómo crear la GUI, inicializar la plataforma MetaTrader 5 y usar funciones para monitorear y cerrar posiciones. El video también incluye una demostración de la aplicación en acción.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el creador analiza la función más avanzada de administrar posiciones abiertas usando Tkinter. Las posiciones abiertas se guardan en una variable de cadena y se obtienen utilizando la función "obtener posiciones abiertas", que está vinculada a la plataforma del controlador del usuario. Estas posiciones se muestran mediante un cuadro de lista de Tkinter que permite seleccionar y cerrar varias posiciones simultáneamente. El botón de cierre está vinculado a un comando de posición de cierre que hace referencia a un elemento de desviación definido mediante una etiqueta y una entrada. Finalmente, el programa está configurado para actualizar posiciones en tiempo real y se puede ejecutar usando el bucle principal de punto raíz. El código está disponible en el sitio web del creador.
  
  
• 00:10:00 Lo siento, parece que no hay un extracto de la transcripción para resumir. El texto que proporcionaste es el llamado a la acción al final del video del creador. Si tiene algún extracto específico de la transcripción, estaré encantado de proporcionarle un resumen.

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RECIBE PAGOS por mantener abiertas tus Operaciones

RECIBE PAGOS por mantener abiertas tus Operaciones | Comercio con Python #8

El video analiza el carry trading, que implica que los corredores paguen a los comerciantes una pequeña cantidad todos los días por mantener posiciones abiertas en su cuenta, también conocido como comercio de acciones positivo. El propósito es identificar símbolos que ofrezcan intercambios positivos para decidir si vale la pena o no negociarlos. El video proporciona tablas que muestran símbolos con intercambios positivos tanto en el lado largo como en el corto. Se recomienda el carry trading para operaciones a largo plazo que duren días o semanas, y los operadores deben controlar los valores de intercambio, ya que los corredores pueden actualizarlos en cualquier momento.