Python dans le Trading Algorithmique - page 9

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COMMENT AUTOMATISER LE PASSAGE D'ORDRES EN BOURSE EN UTILISANT PYTHON

AUTOMATISEZ L'EXPÉDITION DES ORDRES EN BOURSE EN UTILISANT PYTHON

Dans la vidéo "COMMENT AUTOMATISER LA SOUMISSION D'ORDRES EN BOURSE EN UTILISANT PYTHON", l'instructeur montre comment utiliser le langage Python pour créer un robot trader pour exécuter des ordres dans MetaTrader 5.

Ils utilisent IRBR33F comme exemple et montrent comment saisir le symbole, l'écart, le type d'ordre, le volume et le prix d'exécution en quelques minutes seulement.

L'instructeur propose également un cours sur Python et le développement d'algorithmes pour ceux qui souhaitent en savoir plus.

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Démo Python et MetaTrader 5 Algotrading 26.03.2021

ALGOTRADING - PYTHON ET METATRADER 5 - DEMONSTRAÇÃO 26.03.2021

Dans cette vidéo, je montre comment collecter des données intrajournalières à partir d'actifs boursiers, sur la base de délais, à l'aide de Python.

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TRADES LONG ET SHORT AVEC PYTHON - TRADING ALGORITHMIQUE

OPERAÇÃO LONG AND SHORT COM PYTHON - TRADING ALGORITHMIQUE

La vidéo montre une démonstration de l'utilisation de Python et MetaTrader pour effectuer des opérations longues et courtes.

Le présentateur exécute une transaction pour Petro 4 et Petro 3 et définit une condition qui ferme automatiquement la transaction si elle atteint un bénéfice de 20 reals brésiliens.

Bien que la démonstration ne se fasse pas étape par étape, elle présente la possibilité d'utiliser Python pour exécuter des transactions à l'aide d'énoncés de condition et de fonctions de commande de manière simple.

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MetaTrader 5 + Python : Création de l'indicateur #1

MetaTrader 5 + Python делаем индикатор #1

Cette vidéo YouTube sert d'introduction à l'utilisation de Python avec MetaTrader 5 pour créer des indicateurs de trading. La vidéo couvre des sujets tels que l'installation de bibliothèques, l'initialisation de MetaTrader 5 et le test de scripts. De plus, la vidéo explique comment analyser les données de prix et de volume à l'aide de Python et comment récupérer les données de différents actifs. L'importance de tester les scripts et de partager le code est soulignée, et la vidéo se termine par un appel aux téléspectateurs pour qu'ils partagent leurs propres codes et ressources sur les réseaux sociaux.

• 00:00:00 Dans cette section, le présentateur de la vidéo YouTube discute de la création d'indicateurs à l'aide du trading et de Python. Le présentateur vérifie d'abord la qualité du son et demande aux téléspectateurs de l'alerter s'ils rencontrent des problèmes de son. Il présente ensuite une fonctionnalité qui permet aux utilisateurs d'analyser et d'extraire des données de scènes de stock, d'écrire leurs propres codes et d'utiliser ces codes pour les indicateurs. En outre, le présentateur explique comment les utilisateurs peuvent utiliser un assistant pour choisir soit un script Python, soit une bibliothèque générée avant de mettre en évidence certaines des erreurs pouvant survenir lors de la tentative d'utilisation du script. Enfin, il révèle le code généré et aborde les problèmes de résolution.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'auteur explique comment créer un indicateur à l'aide de Python et MetaTrader 5. Ils commencent par montrer comment installer la bibliothèque requise pour travailler avec MetaTrader5 en Python, puis montrent comment localiser le chemin Python. Le YouTuber montre ensuite comment initialiser MetaTrader 5 et tester un script. Ils font également référence à la documentation MetaTrader 5, qui, selon eux, est essentielle à l'ensemble du processus. Dans l'ensemble, la vidéo de YouTuber sert d'introduction à la création d'un indicateur avec Python et MetaTrader5.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, l'intervenant montre comment calculer le volume et analyser les prix à partir de l'échelle des prix à l'aide de Python. Il inclut le code Python complet et le résultat de sortie, qui peuvent être analysés plus en détail à l'aide de différentes bibliothèques. Le conférencier insiste sur l'importance de tester le script avant de l'exécuter pour éviter tout échange inutile. Il montre également divers symboles, tels que l'euro, et comment ils sont nommés dans le code tout en démontrant une plateforme de trading.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'auteur parle de l'utilisation de MetaTrader 5 et Python pour créer des indicateurs. Ils passent en revue du code et expliquent comment corriger les erreurs, puis montrent comment se connecter au marché et récupérer des données sur différents actifs. Cependant, ils notent que parce que c'est un week-end, le marché est fermé, ils ne peuvent donc pas récupérer beaucoup de données. Ils soulignent l'importance de partager le code avec les autres et encouragent les téléspectateurs à le faire. Ils mentionnent également le besoin de données de volume pour les indicateurs, qui ne sont pas disponibles pour de nombreux actifs pendant les week-ends ou les vacances.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo explore les fonctionnalités supplémentaires qui peuvent être ajoutées à l'indicateur, y compris les symboles, et discute des tests d'erreurs en créant une fonction qui renvoie une liste vide si aucun volume n'est disponible. Le créateur montre également comment utiliser le terminal MetaTrader5 pour vérifier le code et obtenir des informations sur les commandes, les positions et les bénéfices, ainsi que pour analyser les données pour d'éventuelles stratégies de trading. La vidéo se termine par un appel aux téléspectateurs pour qu'ils partagent leurs propres codes et liens vers la vidéo sur les réseaux sociaux afin de fournir davantage de ressources d'apprentissage aux autres.

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Python avec MetaTrader 5 : créer un indicateur (partie 2)

MetaTrader5 + Python делаем индикатор #2

Ce didacticiel se concentre sur l'utilisation de Python pour obtenir des données historiques et les afficher dans un format compréhensible à l'aide de MetaTrader 5. La vidéo fournit des instructions étape par étape sur la façon d'importer et d'initialiser des connexions et de récupérer des données à partir de MetaTrader 5. Le présentateur montre également comment générer et compiler des données, visualiser les résultats sur un graphique et créer des graphiques en chandeliers à l'aide de Python. Le didacticiel se termine par une discussion sur la manière de générer des données sous la forme d'un indicateur pour les calculs internes et d'envoyer des signaux de trading. Bien que la présentatrice note certains défis et la nécessité de faire preuve de prudence lors de l'utilisation des indicateurs, elle souligne l'importance de continuer à améliorer les compétences en programmation.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment utiliser les données historiques en Python pour créer des indicateurs sur MetaTrader 5. L'instrument Euro to Rouble est utilisé comme exemple, et l'orateur explique comment rassembler et analyser les données historiques, qui seront affichés sur des pages Web distinctes. L'orateur mentionne également qu'il y a eu quelques changements sur la plate-forme depuis la dernière vidéo et montre comment créer un nouveau fichier appelé t-44. Dans l'ensemble, l'accent est mis sur l'enseignement aux téléspectateurs comment prendre des données historiques pour un instrument et les afficher dans un format facilement compréhensible.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment utiliser la documentation fournie dans l'intégration MetaTrader 5 IPython pour créer des graphiques et des indicateurs à l'aide de Python. La documentation contient une grande quantité d'exemples de code et d'exemples d'intégration pour aider les développeurs à démarrer l'intégration. Cependant, le présentateur note qu'il peut y avoir des difficultés en raison des mises à jour de la documentation et des modifications du fonctionnement de certaines commandes. Le présentateur montre comment charger et afficher les données de prix pour une devise particulière à l'aide de graphiques en chandeliers et décrit les étapes impliquées dans la création d'un nouveau script dans MetaEditor. La présentatrice note également que si des téléspectateurs ont des informations sur la façon d'améliorer l'affichage du code, elle apprécierait de les entendre.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'accent est mis sur la façon d'obtenir des données sur un instrument financier et de les afficher sur un graphique à l'aide de MetaTrader 5 et Python. La vidéo explique comment utiliser les commandes mises à jour pour l'initialisation et apporter les modifications de code nécessaires. Le but est d'analyser le code ligne par ligne et d'apporter des modifications pour obtenir des données et les afficher sous forme de graphiques. Le narrateur note que le niveau d'éducation ou d'expérience n'est pas aussi important que la capacité et la volonté d'améliorer ses compétences en programmation.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le didacticiel plonge dans les spécificités de la connexion au terminal MetaTrader 5 et de l'utilisation de la commande "taux de copie". La vidéo fournit un guide étape par étape pour l'importation et l'initialisation de la connexion, la définition du fuseau horaire et la prise de données à partir de la commande "taux de copie". Le didacticiel souligne également que les utilisateurs peuvent modifier le code en fonction de leurs besoins et de leur instrument spécifiques, et inclut un exemple de code pour fournir des conseils. La vidéo se termine par une démonstration de la façon de spécifier la date lors de l'appel de la commande "taux de copie" pour obtenir les dernières données.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur continue à travailler sur la construction d'un indicateur en utilisant MetaTrader 5 et Python. Ils commencent par prendre le code de la documentation pour s'assurer que tout est correctement organisé. Ensuite, ils définissent l'instrument de négociation sur l'euro et sélectionnent la période et le nombre de barres appropriés. Le code est ensuite utilisé pour générer des données, qui sont ensuite converties dans un format pouvant être analysé avec la bibliothèque pandas. Enfin, le code est compilé pour s'assurer qu'il fonctionne correctement.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre le code permettant de récupérer les données de MetaTrader5 et de les convertir dans un format adapté à l'analyse à l'aide d'autres outils tels que les réseaux de neurones. Malgré une erreur dans le code, ils sont capables d'afficher les données avec succès et de mettre en évidence les avantages potentiels de l'utilisation des données en temps réel de MetaTrader5. Ils fournissent également un indice pour afficher les données sur un graphique ou une page Web.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur continue le tutoriel précédent sur la création d'un indicateur avec MetaTrader5 et Python. Il commence par montrer comment importer la bibliothèque MetaTrader 5 et établir une connexion à un terminal de trading. Ensuite, le code télécharge les prix historiques pour un instrument financier choisi, les enregistre dans une base de données pandas et utilise la bibliothèque Plotly pour créer des graphiques pour les données. Le présentateur montre également comment tracer des graphiques en courbes et en chandeliers et fournit le code nécessaire pour chacun. Les graphiques sont interactifs et le présentateur montre comment zoomer et dézoomer sur les données.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le conférencier montre comment créer des graphiques en chandeliers dans MetaTrader 5 en utilisant Python. En changeant la méthode de "chandelier" à "OHLС" et vice versa, les utilisateurs peuvent changer le type de graphique avec lequel ils travaillent. Cependant, l'orateur note que les indicateurs sont souvent en retard par rapport aux tendances actuelles du marché, les utilisateurs doivent donc aborder le trading avec MetaTrader5 avec prudence et ajuster constamment leurs stratégies. S'il est possible de créer des indicateurs en Python, l'intervenant suggère qu'il serait peut-être plus natif de les écrire en C++.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment utiliser la plateforme MetaTrader5 pour formuler des calculs et produire des données sous la forme d'un indicateur pour les calculs internes. Les utilisateurs peuvent choisir de sortir ces données dans une fenêtre séparée ou directement sur le graphique, et l'outil peut être utilisé pour envoyer des signaux de trading. Bien qu'il ne soit pas clair comment afficher l'indicateur créé à l'aide de Python, il peut être utile d'expérimenter et de consulter la documentation. Le présentateur invite également les téléspectateurs à commenter et à partager la vidéo sur les réseaux sociaux, mentionnant qu'un soutien à la chaîne par un parrainage serait apprécié.

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MetaTrader 5 + Python créant l'indicateur #3 Market Depth

MetaTrader 5 + Python faisant l'indicateur #3 Profondeur des cotations

La vidéo montre l'utilisation de Python pour extraire les données des carnets de commandes dans MetaTrader 5 afin de créer un indicateur. L'orateur explique comment connecter et importer des données à partir de commandes de table, ainsi que des packages tels que les pandas ou les réseaux de neurones TensorFlow pour analyser les données. La vidéo montre également comment la bibliothèque Ta-Lib peut être utilisée pour calculer des indicateurs ou des données supplémentaires, et les défis de l'automatisation du trading. L'orateur encourage les téléspectateurs à partager leurs idées et leurs questions pour créer des solutions de trading innovantes.

• 00:00:00 Dans cette section, Oleg Shpagin vérifie la qualité sonore et teste un code Python précédemment écrit sur MetaTrader5 pour créer un indicateur utilisant les données des carnets de commandes. Il montre aux téléspectateurs comment initialiser la connexion et importer des données à partir des commandes de table et du carnet de commandes à analyser par d'autres codes à l'aide de packages tels que des pandas ou des réseaux de neurones tensor fob. Shpagin montre également la sortie d'informations du programme à partir de chaque ligne de la table de données pour le traitement de masse des données.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur montre comment utiliser Python pour extraire des données d'un tableau de cotation dans MetaTrader5. Les données sont ensuite utilisées pour développer un modèle de trading utilisant des réseaux de neurones. L'orateur explique que l'on peut appliquer un pare-feu pour contrôler l'accès à l'application de trading ou utiliser la ratification pour interdire l'accès non autorisé à Internet. L'orateur est actuellement en train de créer un système de trading et accueille les idées des commerçants sur cette plateforme.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le présentateur continue sa démonstration sur la façon d'utiliser Python pour créer un écran de graphique de prix pour le trading dans MetaTrader 5. Il explique qu'il aime utiliser le code C++ car il le trouve plus facile à utiliser que Python , mais il montre comment utiliser une bibliothèque Python appelée ' Ta-lib' pour effectuer des calculs pour des indicateurs ou des données supplémentaires. Ta-lib est un outil qui permet à l'utilisateur d'éviter d'écrire du code et des commentaires dans des formats texte et fournit également une fonction d'importation pour importer des données dans le code. Le présentateur souligne l'avantage que cette application peut être ajustée pour divers appareils mobiles en plus des PC.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur montre comment utiliser la bibliothèque Ta-Lib avec Python pour collecter des données financières et utiliser ces données pour prendre des décisions commerciales. L'orateur montre comment se connecter à un instrument de trading et extraire des données historiques du marché. Il montre également comment renommer les colonnes d'une table de données afin d'utiliser les données avec les fonctions de la bibliothèque Ta-Lib. L'orateur suggère que les téléspectateurs laissent des commentaires pour indiquer ce qu'ils souhaitent le plus voir dans les futures vidéos, telles que des applications pratiques de l'utilisation des réseaux de neurones pour les décisions commerciales.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur discute de la nécessité pour la Russie de s'adapter à l'évolution rapide du marché commercial et du défi d'automatiser le commerce pour s'adapter à ces changements. Il note les inconvénients de se fier uniquement aux robots et souligne la nécessité de réapprendre et de s'adapter constamment. L'orateur mentionne également que les réseaux de neurones peuvent être utiles pour prédire la direction des prix mais nécessitent toujours un réapprentissage constant pour rester efficaces. En conclusion, il encourage les téléspectateurs à continuer de partager leurs idées et leurs questions pour apprendre et créer des solutions de trading innovantes.

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Connectez Python à MetaTrader 5

Connectez Python à MetaTrader 5

Dans cette vidéo YouTube, le créateur fournit un tutoriel sur la façon d'utiliser Python pour se connecter à la plateforme de trading MetaTrader 5. Ils expliquent étape par étape comment installer les bibliothèques nécessaires, importer les packages requis et récupérer les données de la plateforme. La vidéo comprend également un exemple de récupération des barres quotidiennes et d'analyse des données à l'aide de la bibliothèque Pandas. En parcourant les barres et en comparant les prix de clôture et d'ouverture, le créateur détermine le nombre de barres haussières et baissières, fournissant des informations sur les tendances du marché et les modèles statistiques. Cette méthode peut être utile pour une analyse plus approfondie et la prise de décision dans le trading.

• 00:00:00 Cette section fournit un guide sur la façon de connecter Python à la plateforme de trading MetaTrader 5. Ils décrivent les étapes nécessaires pour assurer une connexion réussie, y compris l'installation de la bibliothèque MetaTrader5 et l'importation de packages pertinents tels que pandas et numpy. Le YouTuber inclut également un exemple de la façon de récupérer des données de la plateforme de trading à l'aide de la méthode d'initialisation mt5 et explique pourquoi la définition des variables de fuseau horaire est importante pour le traitement des données. Le didacticiel se termine par une démonstration de la façon de récupérer les barres quotidiennes pour une plage spécifique à l'aide de la méthode mt5.copy_rates_range et de l'afficher dans un format lisible.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'auteur montre comment collecter des données à partir des barres quotidiennes de MetaTrader 5 et les convertir en un format d'heure lisible à l'aide de la bibliothèque Pandas en Python. Le YouTuber montre ensuite comment déterminer le nombre de barres haussières et baissières en parcourant les barres et en comparant les prix de clôture et d'ouverture. Les données résultantes montrent qu'il y avait 132 barres haussières et 125 barres baissières, prouvant que le marché est un jeu 50-50. Cette méthode peut être utilisée pour analyser plus en détail les tendances du marché et mieux comprendre les modèles statistiques.

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ROBOT POUR MINI BOVESPA INDEX - CLASSE 1 - CONNEXION PYTHON AVEC METATRADER 5

ROBOT POUR BOVESPA MINI INDEX - CLASSE 1 - CONNEXION PYTHON AVEC METATRADER 5

Le didacticiel vidéo présente le processus de connexion de Python à Meta Trader pour développer un robot de trading, soulignant les avantages de Python par rapport aux autres langages et fournissant des instructions étape par étape pour le téléchargement et l'importation de bibliothèques. Des explications détaillées sur la récupération des données et la création d'un DataFrame sont également incluses, et l'orateur montre comment tracer un graphique des cours de clôture d'une action spécifique tout en fournissant des données historiques pour l'indice Ibovespa. Dans l'ensemble, ce didacticiel fournit des informations précieuses aux téléspectateurs intéressés par le développement de leurs propres robots de trading.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique comment connecter Python à MetaTrader 5 et développer un robot de trading, montrant son propre robot qui est presque prêt à être testé. L'orateur explique les avantages de l'utilisation de Python par rapport à d'autres langages, tels que la facilité d'utilisation, la large gamme d'outils statistiques et les bibliothèques plus petites. Il poursuit ensuite en expliquant les étapes nécessaires pour connecter Python à MetaTrader 5, avec des instructions sur le téléchargement d'Anaconda et MetaTrader 5, l'installation des packages nécessaires et l'importation des bibliothèques requises.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo montre comment connecter Python à MetaTrader 5 et présente des bibliothèques telles que pandas, matplotlib et datetime à utiliser pour le stockage de données, les graphiques et la gestion des dates. L'orateur établit des variables pour la récupération des données de MetaTrader 5, et souligne l'importance d'une capitalisation correcte et de l'observation du marché lors de la définition des variables pour la consultation des actifs. Le didacticiel comprend des explications détaillées sur les étapes nécessaires à la récupération des données et la création d'un DataFrame pour afficher les informations de manière plus conviviale.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur affiche les données de son portefeuille, y compris la date, le cours d'ouverture, le haut, le bas, le cours de clôture, le volume et le spread. Il transforme ensuite l'heure en un format plus convivial et montre comment tracer un graphique des cours de clôture d'une action spécifique. Il montre également comment on peut obtenir des données historiques pour l'indice boursier brésilien, Ibovespa. Il conclut en disant que les téléspectateurs peuvent utiliser ce code pour connecter Python à MetaTrader 5 et commencer leur propre analyse des différents actifs.

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Création d'un robot de trading Pivot Point en Python avec l'intégration de MetaTrader 5

Création d'un robot de trading Pivot Point en Python avec l'intégration de MetaTrader 5

Dans cette vidéo, le créateur montre comment créer un robot de trading en Python en utilisant l'indicateur Pivot Point et en l'intégrant dans MetaTrader 5. La vidéo fournit des instructions sur le codage des conditions d'achat et de vente, la configuration de la configuration du robot pour différentes périodes et le trading. instruments, et tester son efficacité en exécutant et en annulant des transactions en direct. De plus, la vidéo propose des techniques pour réagir rapidement aux changements du marché lors de la création d'un robot de trading. La vidéo se termine en encourageant les utilisateurs à utiliser les calculs fournis et à contacter le créateur pour obtenir de l'aide.

• 00:00:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo discute de la création d'un robot de trading en Python à l'aide de Pivot Points et de son intégration à MetaTrader 5. Le créateur a déjà écrit le code et le partage avec les téléspectateurs pour qu'ils le suivent. Le code utilise l'indicateur Pivot Point et définit les conditions d'achat et de vente. Le créateur fournit également des instructions sur la manière de démarrer le robot en temps réel dans MetaTrader 5 et sur la manière de collecter des informations pour les décisions de trading. Le code final est disponible pour les téléspectateurs à titre de référence.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, les créateurs montrent comment intégrer leur robot de trading de points pivots dans le logiciel MetaTrade5, permettant aux utilisateurs d'exécuter des transactions automatiquement selon la stratégie de points pivots. Ils expliquent la formule utilisée pour calculer les points pivots et montrent comment configurer les paramètres du robot pour différentes périodes et instruments de trading. Ils montrent également comment tester et valider l'efficacité du robot en exécutant une transaction en direct et en l'annulant par la suite. Dans l'ensemble, cette section fournit un didacticiel pratique sur la façon de transformer un point de pivot en un robot de trading automatisé.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, le conférencier discute de la création d'un robot de trading qui utilise la stratégie de trading Pivot Point en Python avec intégration dans la plateforme MetaTrade5. Il explique la fonction du code et comment il extrait les informations des données de la plate-forme pour prendre des décisions de trading basées sur les niveaux de support et de résistance. Le code vérifie également les transactions précédentes et décide s'il doit entrer dans une nouvelle position. L'intervenant insiste sur l'importance de la sensibilité dans le code pour réagir rapidement aux évolutions du marché.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur conclut la vidéo en déclarant qu'en regardant la démonstration, les utilisateurs doivent avoir suffisamment de connaissances pour créer leur propre programme de trading de robots en utilisant Python et que s'ils rencontrent des problèmes, ils peuvent se référer aux calculs montré dans la vidéo. Les utilisateurs peuvent également observer les opérations de trading exécutées sur la plateforme. Le conférencier suggère d'utiliser un cahier pour suivre la démonstration et insiste sur la facilité d'utilisation du programme. Enfin, l'orateur invite les utilisateurs à laisser des commentaires et à poser des questions s'ils ont besoin d'aide pour créer leur propre programme de trading.

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MetaTrader 5 Profondeur du marché avec Python

Tracé en temps réel MetaTrader 5 DOM (carnet de commandes) avec Python, Pandas, PyQtGraph et RabbitMQ

Cette vidéo montre l'utilisation de Python, Pandas, PyQtGraph et RabbitMQ afin d'afficher le carnet de commandes en temps réel (DOM).