Python para el trading algorítmico - página 5

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Cree su propio bot comercial Python de MetaTrader 5: gestión avanzada de pedidos

Obtén el código en GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Cree su propio bot comercial Python de MetaTrader 5: gestión avanzada de pedidos

Esta sección del video cubre la gestión avanzada de órdenes en un bot comercial MetaTrader 5 Python usando filtros en símbolos y comentarios. Al agregar una función al archivo lib de MT5, el bot puede recuperar una lista filtrada de órdenes según el comentario y el símbolo para cada estrategia, lo que permite una gestión eficaz de la reducción y la identificación de operaciones. El video también analiza la gestión de cancelaciones de pedidos comprobando si existen pedidos antes de cancelarlos utilizando un valor booleano y enfatizando la importancia de gestionar las cancelaciones de pedidos como parte de la gestión de riesgos. Finalmente, el video concluye demostrando el funcionamiento del bot comercial y ofreciendo a los espectadores actualizaciones sobre su progreso a través de Discord.

• 00:00:00 En esta sección del video, el orador habla sobre la gestión de múltiples estrategias en la misma cuenta de MetaTrader 5. Para hacer esto, el orador elige distinguir entre estrategias usando un filtro en símbolo y comentario, lo que permite administrar el drawdown total e identificar qué operaciones pertenecen a qué estrategia. Para crear esta capacidad de filtrado, se le indica al espectador que agregue una función al archivo lib mt5 que recupera una lista filtrada de pedidos según el símbolo y el comentario. El orador enfatiza la importancia de comentar el código y proporciona un enlace a su repositorio de GitHub donde los espectadores pueden acceder al código.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo convertir un símbolo en un marco de datos para filtrar más fácilmente las órdenes activas. Una vez que los pedidos están en un marco de datos, se pueden filtrar por comentario y los números de pedidos abiertos se agregan a una variable llamada "pedidos abiertos". El video también muestra cómo crear una función que combina la función de filtrado de pedidos con la función anterior de "cancelar pedido", lo que da como resultado un valor booleano que indica si el pedido se puede cancelar o no.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el presentador analiza cómo administrar las cancelaciones de pedidos en un bot comercial. Reciben una lista filtrada de pedidos y verifican si existe algún pedido antes de cancelarlo usando la función `cancelar pedido`. Si no hay órdenes para cancelar, simplemente devuelven `falso`. Usan un 'booleano' para el resultado de cancelación para garantizar que la ejecución resulte en un resultado definitivo. También demuestran cómo obtener la cadena de comentarios de la estrategia y asegurarse de que se nombre correctamente en la función. El presentador enfatiza la importancia de gestionar las cancelaciones de pedidos como parte fundamental de una estrategia de gestión de riesgos.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el autor concluye la serie de videos y demuestra el funcionamiento del bot comercial mostrando que no hay intercambios para USDJPY ni velas dormidas. El autor también ofrece enviar actualizaciones sobre el progreso del bot a los espectadores a través de Discord a pedido.

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Cree su propia estrategia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

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Cree su propia estrategia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

En este video tutorial, el presentador demuestra cómo crear una señal de estrategia MACD de cruce por cero usando el bot comercial de Python. El presentador explica cómo se genera la línea MACD y cómo oscila alrededor de un valor cero para formar la base de la estrategia de cruce por cero. Guían al espectador a través de los pasos para crear un archivo para la estrategia de cruce por cero MACD, importar las bibliotecas necesarias, estructurar el código y pasar parámetros como el símbolo y el marco de tiempo. El video enfatiza la importancia de probar la estrategia antes de implementar cualquier operación de compra y venta y proporciona un código para configurar órdenes de stop-loss y take-profit basadas en el cruce por cero del MACD.

• 00:00:00 En esta sección, el videotutorial explica cómo generar una señal de estrategia MACD de cruce por cero utilizando el bot comercial de Python. Para hacerlo, el usuario debe tener acceso a los datos de velas japonesas (datos de apertura-alto-bajo-cierre) de un intercambio de su elección y generar su propio indicador MACD que consta de la línea MACD, la línea de señal MACD y el histograma. El video proporciona una descripción general de cómo se genera la línea MACD y cómo oscila alrededor de un valor cero, que es la base de la estrategia de cruce por cero. Luego, el tutorial recorre los pasos para crear un archivo para la estrategia MACD de cruce por cero, importar las bibliotecas necesarias, estructurar el código y pasar parámetros como el símbolo y el marco de tiempo. El video enfatiza la importancia de probar la estrategia antes de implementar cualquier operación de compra y venta.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza la estrategia de cruce por cero del MACD y brinda una descripción general de la estructura del código. El indicador MACD requiere varios datos y se proporcionan los valores predeterminados, pero se recomienda realizar una prueba retrospectiva de diferentes valores específicos para símbolos individuales. El orador enfatiza la importancia de comentar el código para futuras referencias e incluye un enlace a su GitHub. El pseudocódigo para la estrategia incluye obtener los datos necesarios, calcular los indicadores y generar las señales a partir de cruces de línea cero. Se incluyen marcadores de posición para cada función, y el código se puede expandir para incluir otros parámetros, como las proporciones de toma de ganancias y de detención de pérdidas para las pruebas retrospectivas.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, la atención se centra en la función getData, que recupera datos de un intercambio para utilizarlos en la estrategia. Esta función es similar a la utilizada en el episodio anterior sobre la función de cruce MACD, y se argumenta que puede depender de la estrategia, por lo que se deja en el mismo archivo. Sin embargo, es crucial recuperar suficientes velas, ya que se utilizan promedios móviles exponenciales, y una regla general es tener al menos cinco veces más velas que el tamaño de EMA que se está calculando. Esto es importante para intercambios como Binance, que pueden limitar la cantidad de velas recuperadas en un momento dado. Una vez que se recuperan los datos, el paso dos consiste en calcular los dos indicadores necesarios para la estrategia, a saber, el MACD y el cruce por cero del MACD, que se genera después de definir la función.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el disertante analiza cómo calcular el indicador MACD (Moving Average Convergence Divergence) y el cruce por cero utilizando Python. Para calcular el MACD, el hablante consulta la biblioteca de indicadores y utiliza la función "calc_macd". Para calcular el cruce por cero, se deben crear dos columnas adicionales en el marco de datos, la posición y la posición previa, y compararlas con cero utilizando una declaración booleana de verdadero/falso. Se usa una función lambda para eliminar cualquier valor N/A, y los valores de posición y preposición se eliminan para dejar la columna de cruz cero.
  
  
• 00:20:00 En esta sección del video, el presentador agrega un indicador de cruce por cero MACD al código utilizando una biblioteca reutilizable para ahorrar tiempo en el futuro. Explican que los valores que usan para comprar y vender stop y tomar ganancias son arbitrarios y no probados, por lo que los usuarios deben generar los suyos propios. Luego, el presentador agrega columnas en blanco para los tipos de órdenes, el precio, el stop loss y la toma de ganancias en el marco de datos, e itera para generar señales basadas en un cruce por cero. El código verifica si un cruce por cero es verdadero y continúa solo si lo es, lo que permite probar la dirección del MACD.
  
  
• 00:25:00 estrategia para incluir órdenes de stop loss y take profit basadas en el cruce por cero del MACD. En esta sección, el orador explica el proceso para establecer órdenes stop de venta y stop de compra, incluida la determinación del precio stop y la distancia de toma de ganancias. Para las órdenes stop de venta, el precio stop se establece en el mínimo de la vela anterior, mientras que el precio stop para las órdenes stop de compra se establece en el máximo de la vela anterior. La distancia de toma de ganancias se calcula en función de la diferencia entre el precio de stop y el stop loss y se suma al punto de precio relevante. El orador también incluye comentarios para guiar a los usuarios en la actualización de su propia información para calcular su precio de detención y los valores de detención de pérdidas.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el video se enfoca en actualizar la función principal para hacerla más estable. El marco de datos con los valores calculados ahora se devuelve a la función, pero puede ocurrir un error si la función intenta llamar a la primera fila porque los valores de toma de ganancias y límite de pérdidas se basan en el valor de la fila anterior. Para solucionar este problema, se agregan algunas líneas de código al bucle for, lo que le indica que funcione solo después de pasar la fila cero, lo que hace que el código sea más estable. Luego, el video actualiza la función principal para extraer las filas del marco de datos solo donde el cruce cero es igual a verdadero para que los resultados sean más útiles.
  

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Cree su propia estrategia cruzada MACD con MetaTrader 5 y Python

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Cree su propia estrategia cruzada MACD con MetaTrader 5 y Python

Este video proporciona una guía completa sobre cómo crear una estrategia de cruce MACD utilizando Python y MetaTrader 5. El proceso implica obtener datos OHLC, calcular indicadores, generar señales y desarrollar una función para cruces que se puede usar con diferentes indicadores técnicos. El presentador enfatiza la importancia de realizar pruebas retrospectivas antes de usar la estrategia en el comercio en vivo y proporciona código y recursos para una implementación rápida. El video también cubre el cálculo de valores para señales de venta, la actualización de valores de marcos de datos y el filtrado de resultados para facilitar las pruebas retrospectivas. En general, el video es un gran recurso para los comerciantes interesados en desarrollar e implementar una estrategia cruzada MACD.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador describe las herramientas necesarias para crear una estrategia cruzada MACD utilizando Python y MetaTrader 5. El indicador MACD se compone de tres piezas de información separadas: la línea MACD, el MACD línea de señal y el histograma MACD. Para esta estrategia, el enfoque está en la línea MACD y la línea de señal MACD, cruzándose entre sí para generar señales de compra y venta. El presentador proporciona un resumen de cómo crear una estrategia, definiendo una función que reúne todas las piezas necesarias y especificando entradas como el símbolo, el marco de tiempo y las entradas MACD. El presentador también enfatiza la importancia de comentar como una forma de hacer una inversión que ahorrará tiempo innecesario en el futuro.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el instructor analiza los pasos necesarios para desarrollar una estrategia de cruce de MACD en MetaTrader 5 utilizando Python. El primer paso es obtener los datos OHLC (apertura, máximo, mínimo, cierre) para el símbolo, el marco de tiempo y el intercambio elegidos. Luego, el indicador MACD y otro indicador (no especificado) se calculan en función de los valores de entrada para MACD rápido, lento y señal. A continuación, las señales se generan utilizando los indicadores y valores arbitrarios de las reglas. El instructor desaconseja el uso de estos valores para el comercio en vivo sin pruebas retrospectivas. Finalmente, si se desea, se podría crear un bot de comercio automático para ejecutar operaciones basadas en las señales generadas.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica la importancia de recuperar una cantidad adecuada de velas cuando se utilizan EMA en una estrategia comercial. Una regla general es recuperar al menos cinco veces el número de la EMA que se está calculando. Si el intercambio que se utiliza tiene un límite en la cantidad de velas que se pueden recuperar, esto puede afectar el uso de ciertos valores de EMA en el backtesting. Además, el orador recorre el proceso de cálculo del indicador MACD usando ta-lib y explica que se debe incorporar un indicador de cruce simple en la estrategia para identificar cuándo se cruzan la línea MACD y la línea de señal.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el presentador explica cómo crear una función de cruce genérica que toma dos columnas cualesquiera de un marco de datos y dice cuándo se cruzan. Al usar esta función, los comerciantes pueden usar fácilmente diferentes indicadores técnicos con mecanismos de cruce. La función crea dos columnas adicionales en el marco de datos que las compara. Una vez que se ha identificado una cruz, se agrega una tercera columna, dejando solo la nueva columna cruzada. El presentador enfatiza la importancia de descartar los valores de NA y usar valores iguales verdaderos en el lugar para garantizar que la función sea rápida al realizar transacciones algorítmicas. Los comerciantes pueden acceder al código en la página Github de Algorithmic Trading Bot https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot .
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video cubre el cálculo de señales para la estrategia de cruce MACD. La función toma un marco de datos y permite a los usuarios personalizar los precios de Take Profit, Stop Loss y Buy/Sell. La función comienza agregando columnas para el tipo de orden, el precio de detención, la detención de pérdidas y la toma de ganancias, que sirven como marcadores de posición para las transacciones que no se han realizado. Luego, la función itera a través de cada línea del marco de datos y verifica si hay un cruce, lo que indica que debe ocurrir un intercambio. Si hay un cruce, la función comprueba si la línea MACD está por encima o por debajo de la línea de señal para determinar la dirección de la operación, que se indica mediante un valor de señal de 1 o -1. Luego, la función devuelve un marco de datos con las señales de compra y venta para facilitar la revisión y el backtesting.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador explica cómo calcular valores para una señal de venta en la estrategia de cruce MACD utilizando Python y MetaTrader 5. Después de que ocurre el cruce y MACD cae por debajo de la señal, es una indicación para vender, lo cual significa que el precio está a punto de bajar o ya está bajando. Por lo tanto, el tipo de orden se establece en stop de compra, precio stop en el máximo de la vela anterior y stop loss en el mínimo de la vela anterior. La toma de ganancias se establece en una proporción de uno a uno. Para una señal de venta, se utilizan los valores de parámetro opuestos, es decir, el stop loss se establece en el máximo de la vela anterior, el stop de venta en el mínimo de la vela anterior y la obtención de beneficios en una proporción de uno a uno.
  
  
• 00:30:00 En esta sección del video, el orador analiza la actualización de los valores en el marco de datos de la estrategia de cruce MACD. Señalan que, si bien el código anterior se ocupaba de cuando la señal era igual a 1 o negativa, la gran mayoría de las veces será igual a cero, lo que generaría posibles errores. Para evitar errores, agregan valores predeterminados nuevamente para cuando no hay un tipo de orden, precio de detención, detención de pérdidas o valor de toma de ganancias. Además, el orador señala que si la primera fila del marco de datos es la que genera un valor verdadero, entonces no hay que hacer menos uno para llegar allí, lo que podría generar más errores. Para abordar este problema, se escribe una función simple para omitir la primera fila del marco de datos.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el presentador explica que el código existente en la función principal del script de Python llama a algunas funciones de inicio e importa la estrategia de cruce MACD. Procede a actualizar la función principal para usar el par de divisas ETH/USD con un marco de tiempo de una hora y lo imprime en la pantalla. Sin embargo, dado que hay muchos casos en los que no sucede nada, sugiere filtrar los resultados para imprimir solo los valores que son verdaderos para que sea más fácil probar la estrategia. Luego, el video muestra cómo se puede modificar el código para lograr esto.

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Cómo instalar TA Lib en Windows

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Cómo instalar TA Lib en Windows

Este tutorial de YouTube brinda instrucciones detalladas sobre cómo instalar TA Lib, una biblioteca de análisis técnico, en Windows 10. Los pasos incluyen descargar e instalar las herramientas de compilación de Microsoft Visual Studio y TA Lib, usar Microsoft Powershell para descomprimir el archivo TA Lib y compilar el programa. usando el símbolo del sistema del desarrollador y ejecutando "pip install ta lib" para instalar el programa. El tutorial advierte que la instalación de TA Lib en Windows puede ser un desafío, pero brinda una guía clara para los usuarios con acceso de administrador.

• 00:00:00 En esta sección, el YouTuber brinda instrucciones sobre cómo instalar TA Lib en una máquina con Windows 10 con acceso de administrador. Explican que TA Lib es una biblioteca de análisis técnico con más de 150 indicadores utilizados por empresas comerciales y comerciantes. Advierten que instalarlo en Windows puede ser un desafío y explican las tres descargas necesarias, incluidas las herramientas de compilación de Microsoft Visual Studio y la propia TA Lib. Luego detallan los pasos para descargar e instalar estas herramientas y usar Microsoft Powershell para descomprimir el archivo TA Lib.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, la transcripción explica cómo compilar TA Lib en Windows después de haber instalado las herramientas de Visual Studio. El video destaca un cambio que ahora requiere usar el símbolo del sistema del desarrollador e ingresar la ubicación del archivo antes de ejecutar el comando end make para compilar el programa. Finalmente, se recomienda a los usuarios que ejecuten "pip install ta lib" para instalar el programa.

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¿Cómo operar con MetaTrader 5 usando Python?

✅¿Cómo Operar con Metatrader5 usando Python?✅

El video explica cómo usar Python para conectarse con MetaTrader 5 para programar robots de inversión y automatizar estrategias de mercado de divisas. Se presentan varias bibliotecas y se explican las funciones de la biblioteca MetaTrader 5 para la inicialización y recuperación de datos. El presentador también demuestra cómo extraer datos financieros de MetaTrader 5 usando Python, especificando rangos de fechas y símbolos y trazando los datos usando una función de trazado para mostrar la demanda y la oferta, el último y el volumen. El video proporciona ejemplos de código y ofrece la posibilidad de crear un curso sobre la creación de un robot de inversión con la ayuda de la función de envío de pedidos.

• 00:00:00 En esta sección, el video analiza cómo conectar Python con MetaTrader 5 para programar robots de inversión y automatizar estrategias de mercado de divisas. El host presenta bibliotecas que incluyen DateTime, una biblioteca de fechas, pandas, una biblioteca de visualización de datos y la biblioteca estrella, MetaTrader 5. La biblioteca MetaTrader 5 tiene funciones para la inicialización y recuperación de datos, que se explican. El video incluye ejemplos de código y muestra cómo realizar solicitudes utilizando las funciones de la biblioteca para programar robots de inversión.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el presentador demuestra cómo extraer datos financieros de MetaTrader 5 usando Python. La demostración incluye especificar el rango de fechas y símbolos que se extraerán y convertir los datos en un marco de datos. Luego, los datos se trazan utilizando una función de trazado para mostrar la demanda y la oferta, el último y el volumen. El presentador sugiere que uno podría usar estos marcos de datos para crear estrategias o robots, con la ayuda de la función de envío de órdenes. El presentador también ofrece la posibilidad de crear un curso sobre cómo crear un robot de inversión.

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RSI Trading Bot con Python y MetaTrader 5

Obtenga el código en GitHub: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

¡ROT DE COMERCIO RSI CON PYTHON Y METATRADER 5!

El video explica cómo crear un bot comercial usando Python, MetaTrader 5 y el indicador RSI. Cubre diferentes subprocesos y funciones comerciales, como el subproceso de velas y la función para cargar velas anteriores, y destaca la importancia de manejar las excepciones al tratar con los valores de tick. El video también cubre cómo establecer un stop loss y un take profit adecuados y el proceso de envío y verificación de las órdenes. El presentador demuestra el funcionamiento del bot al abrir una posición de celda en el EVP y concluye alentando a los espectadores a que les guste, compartan y se suscriban a su canal.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador explica cómo crear un bot Python utilizando Metatrader 5 y el indicador RSI. El video repasa la función principal del bot, los subprocesos utilizados y el constructor de clases de bot donde se establecen el lote, el período de tiempo y el mercado. Además, el presentador proporciona un desglose de los diferentes hilos y funciones comerciales, incluido el hilo de velas y la función para cargar velas anteriores. El código de este bot también está disponible en el GitHub del presentador.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo el archivo de velas y las funciones RSI funcionan juntas en el bot comercial. El archivo de velas crea velas en función de los datos de ticks recibidos y comprueba cada período para crear una nueva vela o actualizar la actual. El archivo RSI espera hasta que el hilo de la vela indica que está listo para calcular el indicador RSI, crea un marco de datos y usa la biblioteca TA para calcular el valor RSI. El video enfatiza el uso del marco de datos de pandas para almacenar y procesar los valores, y destaca la importancia de manejar las excepciones al tratar con los valores de tick.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica cómo cargar el indicador RSI usando el objeto RSI y creando un marco de datos con la columna de cierre del archivo de velas. Luego, el RSI calcula el valor en función de la columna de cierre con un parámetro establecido de 14. Los dos últimos valores inmóviles del RSI se almacenan en el diccionario de datos compartido por todos los subprocesos. Luego se llama a las órdenes de hilo para abrir una posición de compra o venta, según el argumento dado para el tipo. La función de posición abierta toma el mercado, el tamaño del lote y los argumentos de tipo, y define los puntos de stop loss y take profit. Luego, el hilo principal espera a que se cargue el RSI antes de verificar si se cumplen las condiciones con el indicador y, de ser así, abrirá una posición, verificando que haya pasado suficiente tiempo entre la última operación.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el orador analiza cómo establecer un stop loss y una toma de ganancias adecuados, calcular la cantidad de puntos por encima o por debajo del precio deseado y crear un diccionario que incluya la información necesaria, como acción, mercado , tamaño de lote, tipo, precio actual, stop loss y take profit. El ponente también explica el proceso de envío del pedido y la comprobación de los posibles errores. Además, el video demuestra eliminar los hilos y apagar el software Metatrader 5, e incluye una prueba de apertura de una posición en los pares EUR/USD y AUD/USD.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el presentador demuestra cómo funciona el bot comercial RSI con Python y MetaTrader 5 al abrir una posición de celda en el EVP y verificar si el stop loss y la toma de ganancias están bien. El take profit se establece en 500 puntos y el stop loss se establece en 100 puntos. El presentador concluye el video reiterando que crear un bot con la biblioteca TA y RSI en MetaTrader5 es fácil y alienta a los espectadores a darle me gusta, compartir, suscribirse y ver el siguiente video.

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Cómo conectar Python a MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

Este video presenta una serie sobre cómo conectar Python a MQL5, lo que permite el desarrollo de robots que pueden realizar análisis cuantitativos y multifacéticos utilizando las bibliotecas de Python para las plataformas comerciales MetaTrader 5. El ponente explica el proceso de descarga de Anaconda y MetaTrader 5 y destaca la importancia de utilizar el sistema operativo Windows para obtener los mejores resultados. El video muestra la descarga de la biblioteca MetaTrader 5 en Anaconda y la conexión de Python a MetaTrader 5 a través de MQL5. Además, el presentador demuestra cómo verificar si una conexión funciona y cómo usar la función de autocompletar para ayudar en la programación.

• 00:00:00 En esta sección, el orador presenta una serie de videos que conectarán el poderoso lenguaje de programación Python con el lenguaje MQL5, que desarrolla robots para la plataforma comercial MetaTrader 5. A través de esta conexión, el poder computacional de Python y la implementación de ideas en el lenguaje MQL5 se pueden combinar para crear robots para análisis cuantitativos y multifacéticos utilizando bibliotecas de Python, lo que en última instancia conduce a la producción de robots para comprar y vender basados en estos análisis. El orador guía al espectador a través del proceso de descarga de dos herramientas importantes, Anaconda y MetaTrader 5, y explica la importancia de utilizar el sistema operativo Windows para el uso más eficaz de estas herramientas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video muestra la descarga e instalación de Anaconda, una plataforma donde se pueden desarrollar aplicaciones, algoritmos y scripts para minería de datos, inteligencia artificial y más. Dentro de Anaconda, hay varias herramientas como Spider, Jupyter Notebooks y Navigator, pero la atención se centra en Jupyter Notebook. El video muestra la instalación de una biblioteca a través del aviso de Anaconda que conecta Python con el lenguaje MQL5, lo que permite la integración de la funcionalidad comercial con MetaTrader 5. También se demuestra la importación de la biblioteca MetaTrader 5 instalada con éxito y su sintaxis de Python.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el presentador demuestra cómo conectar Python con MQL5. El primer paso es inicializar la plataforma ingresando un comando con dos clics rápidos. Guardaron el archivo en la carpeta MQL5 y comprobaron si la conexión funcionaba ejecutando un comando que mostraba los valores de la información del terminal. El presentador también señala la importancia de usar la función de autocompletar para ayudar con la programación y que publicarán varios videos sobre cómo usar la funcionalidad del meta trader con el lenguaje MQL5.

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Cómo recopilar precios de ticks de MetaTrader 5 para Python

CÓMO RECOGER LOS PRECIOS DE METATRADER 5 TICK PARA PYTHON

En el video "CÓMO RECOGER PRECIOS DE TICK DE METATRADER 5 PARA PYTHON", el presentador explica cómo conectar MetaTrader 5 con Python y recopilar datos de precios para un símbolo específico. Usan un objeto de diccionario para manipular y analizar datos, así como importar las bibliotecas necesarias para transformar los datos de marca de tiempo y mostrarlos usando la biblioteca pandas. Los datos recopilados incluyen información como el tiempo en milisegundos, el volumen y el volumen real, que pueden ser útiles para analizar las tendencias de precios. Finalmente, transforman los datos en una estructura de marco de datos para un análisis más eficiente, visualizan los datos y realizan un análisis descriptivo rápido antes de cerrar la conexión con la terminal MetaTrader 5.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador muestra cómo conectar MetaTrader 5 con Python y cómo adquirir precios dentro de la plataforma MetaTrader usando Python. Primero, el presentador importa las bibliotecas necesarias e inicializa la terminal. Luego, el objeto de la terminal se cambia a un objeto de diccionario para que sea más fácil de manipular. A continuación, el presentador demuestra cómo usar un diccionario para analizar datos y devolver todas las claves y valores asociados. Finalmente, el presentador muestra cómo recopilar y guardar datos de MetaTrader en una variable llamada "datos" en Python.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica cómo recopilar información de precios para un símbolo específico utilizando el lenguaje de programación Python. El usuario especifica el símbolo, la fecha de inicio y la cantidad de puntos de datos para recopilar. Luego, el orador importa las bibliotecas necesarias para transformar los datos de la marca de tiempo y muestra los datos recopilados utilizando la biblioteca pandas. Los datos recopilados incluyen información como el tiempo en milisegundos, el volumen y el volumen real, que pueden ser útiles para analizar las tendencias de precios.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador demuestra cómo transformar datos en una estructura de marco de datos, que es similar a una hoja de cálculo, para permitir un análisis de datos más rápido y eficiente. Importan varias bibliotecas de Python, incluidas Pandas, y ejecutan el código para crear una nueva variable de marco de datos. Luego muestran cómo hacer que el formato sea más legible y visualizar los datos para facilitar el análisis. El orador también demuestra cómo cerrar la conexión con el terminal MetaTrader y realiza un análisis descriptivo rápido de los datos recopilados. El video es parte de una serie sobre cómo conectar una plataforma MetaTrader con Python para análisis de datos e IA.

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Cómo trabajar con Python y MetaTrader 5 en MetaEditor

Como trabajar con Python y MT5 en MetaEditor

El video tutorial "Cómo trabajar con Python y MT5 en MetaEditor" explica cómo usar Python y MT5 en el programa MetaEditor. Cubre el acceso a la terminal, la creación de un nuevo archivo de Python y las bibliotecas populares de Python. Es posible instalar un compilador de Python en la plataforma MetaEditor, pero el ponente aconseja utilizar entornos alternativos como Spider o Jupyter Notebook. El video sugiere otras opciones para el desarrollo de Python, incluidas plataformas basadas en la nube como Google Colab.

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Cómo operar con cuentas demo, reales, B3 MARKET y FOREX en MetaTrader 5 y Python

COMO TROCAR CONTAS DEMO, REAL, MERCADO B3 E FOREX NO MT5 E PYTHON

En el video, el presentador brinda un tutorial sobre cómo conectar MetaTrader 5 con Python para cambiar los tipos de cuenta, como demo a real, así como acceder a varias cuentas de mercado para diferentes corredores. El tutorial cubre la inicialización y el acceso a las cuentas ingresando los detalles de inicio de sesión, los detalles del servidor y las contraseñas. Las instrucciones son sencillas y fáciles de seguir.