Python dans le Trading Algorithmique - page 6

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Comment collecter des informations détaillées sur les symboles avec Python et MetaTrader 5

COMMENT COLLECTER DES INFORMATIONS DÉTAILLÉES SUR LES ACTIFS FINANCIERS AVEC PYTHON ET MT5

La vidéo montre comment collecter des informations détaillées sur un actif financier spécifique à l'aide de Python et de la plateforme MT5. Les informations collectées comprennent divers détails sur le volume de négociation de l'actif, les valeurs de pip et les prix bid/ask, entre autres. Cette section de la vidéo couvre également la conversion des informations collectées en format dictionnaire pour une analyse plus facile. La vidéo explique comment collecter et analyser des données financières à l'aide de la programmation Python.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment collecter des informations détaillées sur un actif spécifique à l'aide de Python et de la plate-forme MT5. Auparavant, le présentateur avait montré comment utiliser la commande "obtenir des symboles" pour collecter tous les actifs disponibles auprès d'un courtier, mais dans ce cas, l'accent est mis sur la collecte d'informations spécifiques pour un actif, les actions privilégiées de Petrobras. Le présentateur utilise la fonction "Simple E" pour collecter ces informations et montre comment convertir la variable résultante dans un format de dictionnaire pour une analyse plus facile. Les informations collectées incluent, entre autres, des détails sur le volume de négociation de l'actif, les valeurs en chiffres et en pips et les cours acheteur/vendeur.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, la vidéo couvre des informations détaillées pouvant être collectées à partir d'actifs financiers, telles que la dernière transaction, le volume réel, l'ouverture de la journée, les informations sur le marché des dérivés, etc. L'orateur montre également comment collecter ces informations à l'aide de la plate-forme Python et MT5. Ils montrent également comment accéder aux informations récupérées en créant un dictionnaire et en utilisant une boucle for pour l'imprimer. Dans l'ensemble, cette section explique comment collecter et analyser des données financières à l'aide de la programmation Python.

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COMMENT TRANSFORMER LES INFORMATIONS SUR LES ACTIFS EN CADRES DE DONNÉES PYTHON ET MT5

COMMENT TRANSFORMER LES INFORMATIONS SUR LES ACTIFS EN CADRES DE DONNÉES PYTHON ET MT5

Cette vidéo YouTube met en évidence le processus de conversion des informations sur les actifs des dictionnaires en blocs de données en Python et MT5. L'instructeur explique comment utiliser l'instruction select pour collecter des informations, puis les convertir en une liste de tuples, qui peuvent ensuite se transformer en une trame de données à l'aide de la bibliothèque pandas. Ils fournissent des conseils étape par étape sur la création d'une liste, la dénomination des colonnes et sa transformation en un bloc de données. Le didacticiel vise à encourager les téléspectateurs à utiliser Python et MQL5 pour créer des stratégies d'investissement et des robots en connectant toutes ces idées.

• 00:00:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo explique comment transformer les informations sur les actifs des dictionnaires en cadres de données en Python et MT5. L'instructeur montre comment collecter des informations à l'aide de l'instruction select et comment transformer la variable en une liste de tuples, ce qui permet la conversion en un bloc de données. La bibliothèque pandas, qui est pré-installée dans l'environnement Anaconda, est utilisée pour transformer la variable en une trame de données. L'instructeur montre les étapes pour créer une liste, puis la convertir en un bloc de données avec des noms de colonnes spécifiques.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier montre comment transformer les informations sur les actifs en dataframes Python et MetaTrader 5. Ils montrent comment exécuter le code pour établir les colonnes de la Neto Femme et comment travailler avec les films Zeta. L'orateur encourage le spectateur à continuer à connecter toutes ses idées pour créer des stratégies d'investissement et des robots utilisant Python et mql5.

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COMMENT COLLECTER LES COURS DE CLÔTURE DE DIVERS ACTIFS DANS DATAFRAME - Python et MetaTrader 5

COMO COLETAR OS FERME DE VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME - PYTHON ET MetaTrader 5

La vidéo explique comment automatiser le processus de collecte et de stockage des cours de clôture de plusieurs actifs dans un DataFrame Pandas à l'aide de Python et MetaTrader 5. Le processus consiste à créer un portefeuille d'actifs, en utilisant une boucle for pour collecter leurs cours de clôture en fonction d'un plage de dates, et transformer les données collectées en un DataFrame. Le didacticiel fournit un excellent exemple pour les commerçants intéressés par l'automatisation de leur processus de collecte de données. Le présentateur montre également comment sélectionner uniquement les valeurs souhaitées et résoudre les erreurs lors de la collecte de données, démontrant ainsi un processus de dépannage utile. Le DataFrame résultant contient la date et le cours de clôture de chaque actif, ce qui est utile pour créer des robots de trading d'actifs.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment collecter et stocker les prix de clôture de plusieurs actifs dans un Pandas DataFrame à l'aide de Python et MetaTrader 5. Le processus implique la création d'un portefeuille d'actifs et l'utilisation d'une boucle for pour collecter leurs prix de clôture. en fonction d'une plage de dates précise. La vidéo explique également comment transformer les données collectées en un DataFrame et manipuler ses colonnes. Le didacticiel fournit un exemple utile aux commerçants intéressés par l'automatisation de leur processus de collecte de données.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment transformer une colonne au format d'horodatage en une colonne au format date-heure à l'aide de Python et MetaTrader 5. Les données transformées sont ensuite stockées dans une trame de données, et le présentateur montre comment pour sélectionner uniquement les valeurs souhaitées (dans ce cas, les valeurs de fermeture) pour créer un nouveau dataframe contenant uniquement les données sélectionnées. Le présentateur rencontre une erreur lors de la collecte de données, qu'il identifie et corrige ensuite, démontrant un processus de dépannage utile.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur montre comment collecter et organiser les cours de clôture de plusieurs actifs dans une base de données pandas à l'aide de Python et MetaTrader 5. L'orateur souligne l'importance de comprendre la logique derrière le code et d'étudier la bibliothèque pandas pour pouvoir modifier et manipuler les données. La trame de données résultante contient la date et le cours de clôture de chaque actif, qui seront utilisés dans les futures vidéos pour collecter des données de prix en temps réel pour les robots de trading d'actifs. L'orateur encourage les téléspectateurs à aimer la vidéo et à laisser des commentaires sur leurs progrès et leur expérience d'apprentissage.

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COMMENT OBTENIR LES PRIX DES ACTIFS EN TEMPS RÉEL AVEC PYTHON ET METATRADER 5

COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

La vidéo YouTube montre comment utiliser Python et MetaTrader 5 pour obtenir des prix d'actifs en temps réel en exécutant une boucle qui collecte en continu des données sur les prix de clôture à des intervalles de deux secondes. L'orateur convertit les données collectées dans un format de date et d'heure et montre comment extraire les cinq dernières valeurs des cours de clôture d'un actif. Bien que les valeurs de clôture de l'actif ne fluctuent pas beaucoup dans l'exemple illustré, la méthode peut être utilisée pour collecter des données sur n'importe quel actif souhaité. De plus, la vidéo mentionne la disponibilité d'une fonction similaire qui collecte des données sur les prix d'achat et de vente pour chaque moment d'exécution sur le marché.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur montre comment collecter en continu des informations en temps réel sur les valeurs de clôture d'un actif particulier à l'aide d'une boucle sans fin en Python. Ils commencent par convertir les données collectées en une trame de données, puis transforment la colonne d'heure en un format de date et d'heure. En exécutant le code nécessaire, l'orateur montre ensuite comment collecter les cinq dernières valeurs des cours de clôture de l'actif à des intervalles de deux secondes et imprimer la valeur actuelle du dernier cours de clôture en temps réel. Bien que les valeurs de clôture de l'actif ne fluctuent pas de manière significative dans cet exemple en raison de la faible liquidité, l'orateur note que l'on peut collecter toutes les données souhaitées à l'aide de cette méthode.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur montre comment obtenir des prix d'actifs en temps réel en utilisant Python et MT5. En exécutant une boucle qui collecte les données de la dernière ligne de volume Open High low Close, la fonction collecte en continu des données en temps réel sur le prix et le volume des actifs. En appuyant sur "Stop", la fonction est mise en pause et les données peuvent ensuite être utilisées pour une analyse plus approfondie. L'orateur mentionne également la disponibilité d'une fonction similaire qui peut collecter des données sur les prix d'achat et de vente des actifs pour chaque moment d'exécution sur le marché.

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COMMENT ENREGISTRER EN CONTINU DANS UN FICHIER LES DONNÉES OBTENUES AVEC METATRADER 5 ET PYTHON

COMMENT ENREGISTRER EN CONTINU DANS UN FICHIER LES DONNÉES OBTENUES AVEC METATRADER 5 PYTHON

Ce didacticiel vidéo montre le processus de collecte et d'enregistrement des données financières en temps réel obtenues via Python à partir de MetaTrader 5 en utilisant la méthode DataFrame de la bibliothèque Pandas pour créer un fichier CSV. La vidéo explique comment modifier le fichier dans une structure de données basée sur des lignes pour une meilleure organisation et montre comment supprimer des en-têtes et des index. Il explique également comment enregistrer les données sous forme de fichier Excel avec quelques ajustements.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment enregistrer les informations en temps réel obtenues via Python à partir de MetaTrader 5 et les enregistrer dans un fichier CSV. La vidéo montre comment collecter et enregistrer des données dans un fichier CSV et comment modifier ce fichier pour que les données soient stockées dans des lignes au lieu de colonnes, créant ainsi une structure de données plus appropriée. Le processus implique l'utilisation de la bibliothèque Pandas et de sa méthode DataFrame, et la vidéo décrit chaque étape, y compris comment nommer le fichier et spécifier le mode d'enregistrement.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo explique comment enregistrer des données obtenues en continu à partir de Python sur MetaTrader 5 dans un fichier à l'aide de la transposition. Les données sont transformées de lignes en colonnes pour une organisation plus facile et enregistrées dans un fichier. Le didacticiel explique également comment supprimer des en-têtes et des index à l'aide d'une commande et montre comment les données peuvent être enregistrées sous forme de fichier Excel avec quelques ajustements.

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COMMENT AJOUTER DES SYMBOLES DANS METATRADER 5 MARKET WATCH AVEC PYTHON

COMMENT AJOUTER DES ACTIFS DANS MT5 MARKET WATCH AVEC PYTHON

Ce didacticiel YouTube enseigne aux utilisateurs comment ajouter de nouveaux actifs à la veille du marché MetaTrader 5 à l'aide de Python. Le didacticiel explique comment recueillir des informations sur un actif à l'aide de Meta Trader et l'ajouter au marché d'observation. En ajoutant un actif, les utilisateurs ont accès à des informations plus détaillées telles que les prix d'ouverture et de clôture et le volume. Le didacticiel souligne l'importance de cette fonctionnalité pour ceux qui programment leurs propres robots de trading.

• 00:00:00 Dans cette section du didacticiel YouTube, l'instructeur explique comment ajouter un nouvel actif à la veille du marché MetaTrader5 à l'aide de Python. En ajoutant un atout au marché d'observation, l'utilisateur accède à des informations plus précises telles que les cours d'ouverture et de clôture, le volume et d'autres détails supplémentaires. Le didacticiel explique comment charger un actif et recueillir ses informations à l'aide de Meta Trader, et montre comment ajouter l'actif au marché d'observation à l'aide d'une commande. Les avantages de l'ajout d'un actif et de l'accès à des informations plus détaillées sont également mis en évidence.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo montre comment ajouter des actifs au panneau d'observation du marché dans MT5 à l'aide de Python. L'hôte montre aux téléspectateurs comment ajouter et supprimer des actifs et modifier leurs valeurs dans le panneau. L'hôte souligne l'importance de cette fonctionnalité pour ceux qui programment leur propre boîte de trading

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COMMENT TRACER DES GRAPHIQUES DE BOUGIES AVEC PYTHON ET METATRADER5

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES EN PYTHON ET MetaTrader 5

Ce didacticiel vidéo couvre le processus de tracé des graphiques en chandeliers à l'aide de Python et MetaTrader 5. L'instructeur utilise la bibliothèque de boutons de manchette pour importer et manipuler des données à partir de MetaTrader 5, montre comment utiliser les pandas pour générer des graphiques interactifs et personnalisés et explique comment transformer les données. dans une base de données pour utiliser les fonctions de la bibliothèque Pandas pour la création de graphiques. En outre, ils montrent comment personnaliser les graphiques, transformer l'index des données en date et heure, et fournir du code et des commandes permettant aux utilisateurs de créer leurs propres graphiques personnalisés pour l'analyse financière.

• 00: 00: 00 Dans cette section, le didacticiel vidéo montre comment tracer des graphiques en chandeliers avec Python et MetaTrader 5. L'instructeur explique que les données de MetaTrader 5 peuvent être importées dans la plate-forme Python/Jupyter à l'aide de diverses bibliothèques telles que matplotlib ou prole , mais dans ce didacticiel, ils utilisent la bibliothèque de boutons de manchette. L'instructeur parcourt les étapes d'installation et de configuration nécessaires pour utiliser les boutons de manchette et montre comment la bibliothèque pandas est utilisée pour importer et manipuler les données nécessaires à la génération de graphiques interactifs et personnalisés. Enfin, l'instructeur montre comment transformer les données en une base de données et utiliser les fonctions de la bibliothèque Pandas pour les statistiques descriptives avant de tracer le graphique en chandeliers.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, le didacticiel vidéo montre comment tracer des graphiques en chandeliers à l'aide de Python et MetaTrader 5. Le didacticiel utilise une bibliothèque appelée "ai pros" pour créer des graphiques en chandeliers simples avec des données haut-bas et proches à partir d'un dataframe. Le didacticiel montre également comment personnaliser les graphiques et transformer l'index de données en date et heure. Le code et les commandes sont fournis pour aider les utilisateurs à créer leurs propres graphiques personnalisés pour l'analyse financière.

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Comment Héberger un Robot (Expert Advisor) sur un VPS MetaTrader 5

Como Hospedar um Robô (Expert Advisor) numa VPS de MetaTrader 5

La vidéo explique comment héberger un Expert Advisor (robot) sur une machine VPS à l'aide de MetaTrader 5. Les utilisateurs doivent sélectionner et acheter un plan sur le site Web mql5.com après s'être connectés à la plate-forme, en s'assurant qu'ils disposent d'une configuration égale ou supérieure à la version 3063 pour utiliser le service. Cette fonctionnalité peut aider les utilisateurs à éviter les problèmes de pannes de courant et de connectivité Internet lors de l'exécution du robot.

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COMMENT FILTRER LES DATES ET LES HEURES DANS LES DATAFRAMES AVEC PYTHON

COMO FILTRAR DATAS ET HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

Dans cette vidéo YouTube, le YouTuber montre comment filtrer les données et extraire des informations en fonction du temps dans une trame de données à l'aide de Python. Ils utilisent MetaTrader 5 pour importer des données et des prix, puis montrent comment utiliser la bibliothèque pandas pour travailler avec le bloc de données. Le conférencier explique comment transformer les colonnes de temps en chaînes et comment filtrer la trame de données en fonction d'heures spécifiques à l'aide d'une fonction lambda appliquée ligne par ligne. Cette vidéo est utile pour ceux qui souhaitent développer des stratégies complexes et travailler avec l'analyse de données à l'aide de Python et MetaTrader 5. Elle fournit une bonne explication de la fonction d'application et du filtrage des trames de données en fonction des conditions.

• 00:00:00 Dans cette section, le YouTuber explique comment filtrer les données et les informations en fonction du temps dans une trame de données à l'aide de Python. La vidéo montre l'utilisation de MetaTrader 5 pour importer des données et des prix, puis montre comment utiliser la bibliothèque pandas pour travailler avec le bloc de données. Le YouTuber montre comment transformer l'instance de tableau en une trame de données et comment filtrer une heure particulière pour collecter des informations spécifiques à partir de la fermeture de l'autoroute. La vidéo est utile pour ceux qui souhaitent travailler avec l'analyse de données et développer des stratégies complexes en utilisant Python et MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur explique comment filtrer et manipuler les dates et les heures dans un DataFrame à l'aide de Python. Ils montrent comment étudier une colonne spécifique dans le DataFrame et récupérer des informations en fonction des valeurs correspondantes. Ils expliquent également comment transformer les colonnes d'heure en chaînes et formater l'heure selon le format souhaité. Ils utilisent ce formatage pour filtrer et extraire les informations de chaque ligne du DataFrame, permettant une analyse plus précise des données.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment filtrer les trames de données en fonction de dates et d'heures spécifiques à l'aide de Python. La fonction apply est utilisée pour appliquer une fonction lambda ligne par ligne à une colonne particulière, la fonction lambda prenant en compte une seule variable (représentée par x) pour chaque ligne. L'orateur montre comment extraire uniquement les heures de chaque ligne et les formater sous forme de chaîne, puis filtrer le bloc de données en fonction d'heures spécifiques à l'aide de la chaîne obtenue. Le concept de la fonction d'application et du filtrage des trames de données en fonction de certaines conditions est important à comprendre lorsque vous travaillez avec des données dans Pytho

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COMMENT TÉLÉCHARGER LES DONNÉES DE METATRADER 5 ET OUVRIR AVEC PYTHON

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

Le didacticiel vidéo explique comment télécharger des données depuis MetaTrader 5 et les ouvrir avec Python. Le processus implique d'identifier les données nécessaires et de les télécharger, d'ouvrir et de manipuler les données dans Python à l'aide de bibliothèques telles que Pandas, et de résoudre les erreurs courantes telles que la séparation appropriée des données à l'aide de séparateurs de tabulation.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment télécharger des données depuis MetaTrader 5 et les ouvrir à l'aide de Python. Le didacticiel commence par identifier les données nécessaires et les spécifications pour le téléchargement des données. Une fois les données téléchargées, la vidéo montre comment les ouvrir à l'aide de Jupyter Notebook et importer les bibliothèques nécessaires telles que Pandas pour manipuler les données. De plus, la vidéo met en évidence les erreurs courantes et propose des solutions pour les résoudre.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo traite du processus de téléchargement des données de MetaTrader 5 et de leur ouverture avec Python. Le fichier de données capturé à partir de MetaTrader 5 peut ne pas être séparé de manière appropriée, mais peut être ouvert avec un logiciel gratuit tel que Notepad++. Les données sont séparées par des tabulations plutôt que par des virgules, donc pour lire correctement les données avec les pandas, les utilisateurs doivent spécifier la tabulation comme séparateur. Une fois les données correctement séparées, elles peuvent être utilisées dans Python pour une analyse plus approfondie.
  
  
• 00:10:00 Cet extrait de transcription ne contient aucune information pertinente pour un résumé. Il s'agit d'un message de l'orateur faisant la promotion de sa chaîne Telegram et encourageant les téléspectateurs à aimer et à s'abonner à ses vidéos.