Python para el trading algorítmico - página 10

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¡Índice Dollar Mini en TIEMPO REAL con Python!

¡Mini índice y dólar en TEMPO REAL con Python!

Este video de YouTube demuestra cómo obtener cotizaciones en tiempo real para mini-dólares y dominios usando Python. El presentador explica el proceso de instalación de MetaTrader 5 y la creación de una cuenta de demostración. Luego, Python se puede integrar con MetaTrader 5 usando un complemento oficial, y se proporciona un código para mostrar una lista de activos disponibles. El video también muestra cómo se puede usar Python para descargar y procesar datos en tiempo real para el análisis financiero, y el presentador muestra las ofertas actuales, las solicitudes y los últimos precios negociados para el miniíndice y el dólar, mientras implementa un retraso de medio segundo para evitar abrumadores. el programa. El video menciona que el próximo mostrará cómo ejecutar órdenes usando Python.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador muestra cómo obtener cotizaciones en tiempo real usando Python, específicamente para minidólares y dominios. El primer paso es instalar MetaTrader 5, que tiene tres tipos de cuentas: demostración, apalancamiento y posición. El presentador demuestra que se está creando una cuenta de demostración, que se envía por correo electrónico junto con las credenciales de inicio de sesión. A continuación, el presentador explica que MetaTrader 5 tiene soporte oficial para Python y muestra el proceso de instalación de MetaTrader 5 antes de demostrar cómo ejecutar la función. El paso final proporciona un código que muestra una lista de activos que están disponibles en la cuenta.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo usar Python para descargar y procesar datos en tiempo real para el índice Mini y los futuros del dólar estadounidense. El presentador usa una función para descargar los datos y otra para formatearlos en un marco de datos de Pandas. Además, muestran cómo recuperar los datos de ticks más recientes y cómo recorrerlos durante un cierto período de tiempo. El código presentado ejemplifica cómo se puede usar Python para extraer información útil para el análisis financiero en tiempo real.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador demuestra cómo usar Python para obtener precios en tiempo real para el índice mini y el dólar. Establece un retraso de medio segundo para evitar sobrecargar el programa y muestra las ofertas actuales, las solicitudes y los últimos precios negociados. El disertante concluye mencionando que el próximo video mostrará cómo ejecutar órdenes usando Python.

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¡Operando con el Dollar Mini Index con Python en B3!

Operando Mini Índice y Dólares con Python en B3!

El video muestra cómo usar Python para enviar pedidos automatizados de futuros de miniíndices y minidólares en la plataforma MetaTrader 5, importando bibliotecas para datos de mercado en tiempo real y definiendo un pedido con un diccionario de información relevante. El presentador explica los diferentes parámetros, utilizando puntos de stop loss y take profit y demostrando la funcionalidad del código a través de una orden de prueba que da como resultado una pérdida. El video concluye con la promesa de una mayor exploración en videos futuros.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador muestra cómo enviar órdenes utilizando Python en la plataforma MetaTrader 5 para futuros de miniíndices y minidólares. Comienza importando las bibliotecas necesarias y luego demuestra cómo obtener datos de mercado en tiempo real. A continuación, define el activo y prepara la orden utilizando un diccionario con toda la información relevante, eligiendo el tipo de orden, los puntos de stop loss y take profit, y añadiendo un comentario para su identificación. También explica los posibles parámetros en uso, incluido el tiempo de la orden hasta que se cancela. Finalmente, ejecuta el código para probar el pedido y muestra cómo aparece en el gráfico de la plataforma.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video demuestra cómo enviar pedidos automatizados utilizando Python en la bolsa de valores de Brasil (B3). El ponente muestra el código para crear un diccionario que se utilizará para enviar el pedido y explica cómo funciona el bot. Después de preparar la orden, el orador la envía y muestra cómo la ejecuta el bot, lo que resulta en una pérdida. El video termina con el orador mencionando que se explorará más en videos futuros.

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Libro de ofertas del índice Mini Dollar con Python | Mini índice automático de lectura de cinta

Libro de Ofertas mini dólar con Python | Lectura de cinta mini índice automático

El video demuestra cómo usar Python y MetaTrader5 para obtener cotizaciones históricas para el mini índice futuro y exportarlas a un archivo CSV usando Pandas. El video también muestra cómo acceder al libro de pedidos usando Python y recuperar precios de oferta y demanda en un marco de datos usando un método llamado Optiqs de la biblioteca intertemporal. El video señala que la gran cantidad de datos generados en un solo día de negociación puede plantear desafíos cuando se usan hojas de cálculo, pero demuestra cómo se puede usar Python para la lectura automática de cintas y el análisis de mercado para ayudar a identificar tendencias. En última instancia, el video brinda información valiosa para aquellos interesados en usar Python para el análisis comercial automatizado.

• 00:00:00 En esta sección, el creador del video muestra cómo obtener cotizaciones históricas y guardarlas en un archivo usando Python y MetaTrader5. Demuestran cómo importar módulos como Pandas y MetaTrader5, y usar funciones para obtener la información deseada, como usar la función "hlc" para obtener cotizaciones para un marco de tiempo de un minuto para el mini índice futuro. El creador también señala que hay un límite de 99 999 barras, lo que a veces puede generar un mensaje de error. Luego muestran cómo exportar la información obtenida a un archivo CSV y leerlo usando Pandas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video trata sobre el acceso al libro de pedidos usando Python. El presentador demuestra una función que recupera los precios de oferta y demanda del libro de pedidos y guarda la información en un marco de datos. La función utilizó un método llamado Optiqs de la biblioteca intertemporal para recuperar los datos del libro de pedidos. El presentador también señala que los datos recuperados contienen una gran cantidad de información y pueden actualizarse rápidamente, lo que dificulta la indexación por tiempo. El video muestra un ejemplo de cómo recuperar 100 000 filas de datos del libro de pedidos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza la gran cantidad de datos generados en un solo día de operaciones, mostrando lo difícil que puede ser trabajar con hojas de cálculo de millones de filas. Sin embargo, al usar Python para automatizar la lectura de cintas y el análisis de mercado, se vuelve más fácil trabajar con estos datos e identificar tendencias en el mercado. El orador demuestra cómo descargar y guardar estos datos en un archivo CSV, que se puede utilizar para el análisis durante un período de tiempo más largo, como una semana de negociación. En general, el video brinda información útil para aquellos interesados en usar Python para el análisis comercial automatizado.

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PREDICCIÓN DE LOS PRECIOS DE LAS ACCIONES CON FACEBOOK PROPHET CON PYTHON: CÓMO UTILIZAR LA DIVISIÓN DE DATOS

PREDICCIÓN DE LOS PRECIOS DE LAS ACCIONES CON FACEBOOK PROPHET CON PYTHON: CÓMO UTILIZAR LA DIVISIÓN DE DATOS

El video tutorial se centra en el uso de la biblioteca Prophet de Facebook para predecir los precios de las acciones con Python. Explica la importancia de dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba y describe cómo usar funciones específicas para extraer los datos y calcular el error cuadrático medio para determinar la precisión del modelo. El video también demuestra cómo separar los precios pronosticados y reales, crear una función para el cálculo del error cuadrático medio y crear gráficos que comparen los precios pronosticados y reales. El rendimiento del modelo fue relativamente exitoso, pero se deben tener en cuenta las métricas de precisión y se destaca la importancia de procesar los datos correctamente.

• 00:00:00 En esta sección, el video tutorial se enfoca en cómo usar la biblioteca Prophet proporcionada por Facebook para hacer predicciones de precios de acciones usando Python. La biblioteca ayuda a determinar tendencias y estacionalidades en datos de series temporales, y separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba es crucial para evaluar con precisión la capacidad predictiva del modelo. El video también muestra cómo usar funciones específicas para extraer datos de entrenamiento y prueba y calcular el error cuadrático medio para determinar la precisión del modelo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo usar la función de división de datos en Python para separar el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba. El propósito de esto es permitir que el usuario manipule el conjunto de datos y pruebe el modelo para verificar que predice con precisión los precios de las acciones. El video explica cómo usar Facebook Prophet con Python para analizar los precios de las acciones y cómo configurar un modelo para las predicciones. El video demuestra cómo ajustar un modelo, hacer predicciones sobre el conjunto de datos de prueba y comparar los valores pronosticados y reales para calcular el error del modelo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el creador del video demuestra cómo usar un marco de datos dentro de un modelo predictivo y ejecutar una predicción usando la biblioteca Prophet con Python. El creador del video muestra cómo separar los precios pronosticados y los precios reales en variables, crear una función para el cálculo del error cuadrático medio y cómo comparar los precios pronosticados y reales mediante gráficos. El rendimiento del modelo fue relativamente exitoso, pero también se deben tener en cuenta las métricas de precisión.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza los modelos predictivos y presenta un modelo proporcionado por Facebook a través de una biblioteca llamada Prophet. El orador menciona la importancia de procesar los datos correctamente y alienta a los espectadores a que le hagan saber si disfrutaron del contenido para asegurarse de que se publiquen materiales similares en el futuro.

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Robot de comercio FOREX de Python

A ESTRENAR: el robot de comercio de divisas Python

Python Forex Trading Robot es un sistema de cobertura automática que se utiliza para capturar grandes movimientos del mercado sin preocuparse por el tiempo. El robot dibuja un cuadro, realiza transacciones dentro de ese cuadro y cierra una vez que el precio se rompe. Los usuarios pueden ajustar el tamaño del lote, la distancia objetivo y la distancia de cobertura. Los resultados del backtest muestran operaciones rentables con una peor reducción de solo $218 en una cuenta de $10,000. Si bien el sistema funciona bien en los pares de divisas en tendencia, se recomienda a los usuarios que se ciñan a dichos pares. En general, Python Forex Trading Robot es altamente adaptable, consistente y agradable de ver. Hay varias herramientas y sistemas de robots disponibles, y se recomienda a los usuarios que consulten los enlaces provistos y se suscriban al canal de YouTube para obtener más contenido relacionado con el comercio.

• 00:00:00 En esta sección, hablaremos sobre el robot comercial Python, que es un sistema avanzado de cobertura automática que aprovecha los grandes movimientos del mercado. El robot dibuja una caja, realiza transacciones hasta que el precio sale de esa caja y obtiene ganancias una vez que lo hace. El sistema no está preocupado por el tiempo; simplemente capta el movimiento. El robot ejecuta operaciones hasta que el mercado genera un gran movimiento. El video muestra un backtest en ejecución y cómo el robot ejecuta operaciones para generar ganancias. El comercio implica riesgo y no es adecuado para todos los inversores.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el presentador demuestra el Python Forex Trading Robot, que parece más complicado de lo que realmente es. El robot está diseñado para unirse a la tendencia y capturar operaciones rentables, sin luchar contra el mercado ni predecir cada movimiento. El sistema acepta muchas operaciones, pero todos los parámetros son configurables, por lo que los usuarios pueden ajustar el tamaño del lote, la distancia objetivo y la distancia de cobertura según sus preferencias. Los resultados del backtest muestran transacciones constantes ejecutadas y cerradas para obtener ganancias, con una reducción peor de solo $ 218 en una cuenta de $ 10,000. Si bien el sistema funciona bien en los pares de divisas que tienden a tener tendencia, el presentador aconseja a los usuarios que se ciñan a los pares que sí tienen tendencia para evitar meterse en problemas. En general, Python Forex Trading Robot es altamente adaptable, consistente y divertido de ver, lo que lo convierte en uno de los sistemas favoritos de todos los tiempos del presentador.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador menciona que hay varias herramientas y sistemas de robots disponibles para que los comerciantes los ayuden en su viaje comercial. Se alienta a los usuarios a consultar los enlaces provistos y suscribirse al canal de YouTube para obtener más contenido relacionado con el comercio. El video concluye con un mensaje de agradecimiento para los espectadores.

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INICIO DE METATRADER 5 UTILIZANDO PYTHON

INICIANDO O METATRADER 5 USANDO PYTHON

El video explica cómo usar la biblioteca MetaTrader con Python y muestra cómo importar MetaTrader 5 con mt5 y mt5.initialize después de instalar MetaTrader 5 y conectarse a sus datos. Luego, el instructor verifica la ruta para asegurarse de que MetaTrader 5 esté instalado y listo para usar en Visual Studio Code utilizando el proyecto Surf.

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Operando con Python y MetaTrader 5 Live

Operando con Python y Metatrader en vivo

El video "Operando con Python y Metatrader ao vivo" brinda a los espectadores un tutorial detallado sobre cómo operar en el mercado de valores utilizando Python y MetaTrader 5. Los anfitriones muestran cómo conectar las plataformas para automatizar estrategias, obtener datos en tiempo real y activos de pantalla. Muestran cómo crear una lista de activos, usar marcas de tiempo y datos para obtener datos de cotización y cómo crear una regla simple para identificar oportunidades de compra en el mercado. El video también demuestra cómo operar en una pantalla en vivo y explica estrategias para administrar riesgos, incluido el uso de manos basadas en riesgos financieros. Los disertantes destacan las ventajas de usar las herramientas estadísticas de Python para el análisis y enfatizan la importancia de la integración entre Python y MetaTrader 5 para las estrategias de backtesting para ganar confianza en ellas. En general, el video ilustra las amplias posibilidades de usar Python y MetaTrader 5 para automatizar estrategias comerciales y conectarse con corredores a nivel mundial.

• 00:00:00 En esta sección, los anfitriones presentan su sesión en vivo sobre cómo operar con Python y MetaTrader 5 en el mercado de valores. Explican que mostrarán cómo conectar Python y MetaTrader 5 para automatizar estrategias, obtener datos en tiempo real y evaluar activos. Los anfitriones aclaran que la demostración no es una recomendación con fines de inversión sino para mostrar el potencial de integrar programación y finanzas. También mencionan que el código se puede ejecutar localmente utilizando cualquier IDE que se integre con el software MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 En esta sección de video, el presentador analiza el uso del software MetaTrader 5 con Python y cómo ofrece la ventaja de poder integrarse con varios corredores de diferentes países. El presentador también señala que el software MetaTrader 5 se puede utilizar para automatizar estrategias y ofrece una gran fuente de datos, especialmente para períodos de tiempo más cortos. La sección concluye con el presentador demostrando el uso del software y las diversas bibliotecas utilizadas para manipular datos y series temporales.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica cómo crear una lista de activos para usar para operar con Python y MetaTrader 5. La lista incluye todos los tickers con sus pesos y se puede recorrer para determinar si están disponibles para operar O no. El video continúa explicando cómo crear una pantalla de activos que cumplan ciertas condiciones, como presentar un patrón o movimiento específico, en lugar de depender del ticker en sí. Por último, el video explica cómo usar la marca de tiempo y los datos para obtener 500 días de datos de cotización para cada activo y almacenarlos en un marco de datos para acceder a ellos más tarde. En general, esta sección proporciona un tutorial detallado sobre cómo seleccionar y usar activos para operar con Python y MetaTrader 5.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el presentador explica la creación de una regla simple para identificar una oportunidad de compra en el mercado usando dos promedios móviles y el precio de cierre. La regla es que si el promedio móvil de 20 períodos está por encima del promedio móvil de 200 períodos y el precio de cierre está por encima del promedio móvil de 20 períodos, entonces el mercado está potencialmente en una tendencia alcista. El anfitrión también menciona que el curso enseña cómo crear robots usando Meta Trader y proporciona una base para crear indicadores y estrategias personalizados. Explican además que un robot es simplemente un sistema de comercio automatizado y que el curso no vende estrategias rentables sino que enseña cómo crearlas. Finalmente, el anfitrión muestra un ejemplo de cómo se puede usar la regla creada para identificar oportunidades de compra en activos específicos.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video muestra la preparación del código para generar datos de un activo en particular, utilizando Python y MetaTrader 5. El video muestra un ejemplo con activos Ambev y Alpha 4, que no cumplieron con las reglas establecidas por la pantalla, pero un tercero (BBAS3 activo) lo hizo. El video también analiza cómo automatizar el proceso y menciona el uso de un ciclo para analizar continuamente los datos con un marco de tiempo mínimo de un minuto. El código también calcula los promedios móviles para los medios rápidos y lentos y los compara con el precio de cierre; si los medios rápidos están por encima de los medios lentos y el precio de cierre está por encima de los medios rápidos, el código realizará una operación.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el ponente explica algunos de los parámetros utilizados en MetaTrader 5 para evitar que los compradores repitan órdenes sin motivo. También explican que el mínimo del lote es una característica estándar y que el mínimo del tick calcula el stop loss y el take profit de cada activo. Las órdenes son órdenes de mercado y especifican el número y el precio de la orden, así como un stop loss y un take profit de 10 céntimos menos y 10 céntimos más, respectivamente. Sin embargo, el orador también señala que esta no es una gran estrategia y solo sirve para mostrar cómo funciona, con comentarios adicionales que permiten aplicar diferentes estrategias comerciales.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador demuestra cómo operar usando Python y Metatrader en una pantalla en vivo. La demostración consiste en comprar y observar los movimientos de Carrefour y las opciones de Carrefour. El orador explica cómo ingresaron a una operación cuando el precio de cierre estaba por encima del promedio móvil de 20 días y el promedio móvil de 10 días. La demostración también cuenta con un stop loss de 10 centavos y una ganancia de 10 centavos. El orador sugiere que un robot ideal debería gestionar los riesgos eligiendo manos en función de los riesgos financieros. La sección termina con el orador anticipando las ganancias de las fluctuaciones en el mercado de valores.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, los anfitriones del video demuestran Python y MetaTrader en acción. Muestran cómo acceder a los datos históricos y cómo configurar el código para comprar o vender activos. También responden a las preguntas de los espectadores, incluido cómo usar MetaTrader para CFD, cómo crear indicadores personalizados y cómo configurar el código para escanear solo velas japonesas específicas. En general, los anfitriones demuestran las amplias posibilidades de usar Python y MetaTrader para automatizar estrategias comerciales y conectarse con corredores a nivel mundial.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, los oradores abordan las posibilidades de integración de Python y MetaTrader 5, específicamente las ventajas de usar las vastas herramientas estadísticas de Python para el análisis. Mencionan que con Python, uno puede crear códigos complejos y automatizar casi todo, incluidas las señales comerciales. Además, señalan que el uso de Python puede ayudar a reducir los prejuicios humanos y combatir los causados por factores externos, como las noticias. También recomiendan a sus espectadores que consulten los módulos de PMF sobre la integración de MetaTrader 5 y Python y cómo aprovechar mejor esta herramienta para operar.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el ponente habla de la importancia de la integración entre Python y MetaTrader 5, incluso para aquellos que no quieren operar automáticamente pero quieren hacer el backtesting de su estrategia para ganar confianza en ella. Al usar la integración, los comerciantes pueden extraer datos confiables del mercado, llevarlos a Python para análisis estadísticos y pruebas, y luego operar en función de los resultados. El orador también destaca la importancia de fusionar diferentes áreas, como el análisis cuantitativo y las etiquetas, para crear estrategias comerciales eficientes.

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1. Biblioteca Python de MetaTrader 5 y conexión de Python con MetaTrader 5

1. Biblioteca Python de MetaTrader 5 y conexión de Python con MetaTrader

El video muestra instrucciones paso a paso para instalar la biblioteca Python de MetaTrader 5 y configurar una conexión entre MetaTrader 5 y Python utilizando los detalles de la cuenta. El presentador explica el proceso en detalle, incluido cómo buscar e instalar el paquete Metatrader5, cómo importar la biblioteca y cómo establecer una conexión exitosa con una cuenta comercial. En general, el video sirve como una guía útil para aquellos que buscan integrar MetaTrader 5 con Python.

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2 Realización de órdenes límite de compra y límite de venta con Python

2 Realización de órdenes límite de compra y límite de venta con Python

Este video demuestra el proceso de colocar órdenes limitadas de compra y venta usando la función `empty_file.order_send()` de Python y los pares clave-valor. El usuario puede proporcionar el símbolo de moneda, el volumen y el tipo de orden como entradas a la función para colocar una orden de límite de compra. El video también muestra cómo crear funciones personalizadas para colocar órdenes limitadas y capturar resultados usando variables. El mismo proceso se aplica a las órdenes limitadas de venta, con el tipo y el precio especificados de manera diferente.

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3 Realización de órdenes de mercado

3 Realización de órdenes de mercado

El ponente explica cómo colocar órdenes de mercado en el trading. Se puede colocar una orden de mercado especificando el símbolo, el volumen y el tipo de orden. El altavoz proporciona todas las funciones necesarias en la sección de recursos. Demuestran cómo colocar una orden de mercado para EURUSD y GBPUSD. El tipo de orden puede ser de compra o de venta, y el volumen se especifica en Lotes. El locutor ejecuta las órdenes y muestra los resultados en la plataforma.