Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Configuration de MetaTrader 5 pour Python
Configuration de MetaTrader 5 pour Python
Le didacticiel vidéo couvre le processus d'installation de MetaTrader 5 pour Python qui consiste à saisir "pip install MetaTrader5" dans l'invite Anaconda et à vérifier l'installation en exécutant la fonction MT5Initialize() à partir du package MT5 en Python.
Building a web application using Python and MetaTrader 5 with Streamlit
Building a web application using Python and Metatrader 5 with Streamlit
This video demonstrates how to create a real-time chart using Python, Streamlit, and MetaTrader 5 that displays currency exchange rates and offers zoom and timeframe options. The presenter uses Pandas for importing data frames and Plotly to plot data, adding functions to calculate moving averages and Relative Strength Index. The video includes threading to handle zooming and keyboard shortcuts for interactivity. The presenter concludes the video by explaining the code's different functions and adding functionality to draw objects on charts, sharing the code in the app's description. The tutorial offers beginners a simple introduction to building real-time financial charts.
line of code. The speaker then demonstrates the on press key function which shrinks or grows the chart when the user presses the minus or plus key. The code includes multiple functions and placeholders to keep the application simple and easy to navigate.
PYTHON SYNTHETIC INDEX TRADING BOT !! - RÉCEPTION DES DONNÉES DES BOUGIES DE MetaTrader 5
PYTHON SYNTHETIC INDEX TRADING BOT !! - RÉCEPTION DES DONNÉES DES BOUGIES DE MetaTrader 5
Le didacticiel vidéo explique comment créer un bot de trading Python qui reçoit des données de bougie de MetaTrader 5 (MT5). Le présentateur couvre le processus étape par étape, y compris la configuration de MT5, la création d'une classe pour le bot, l'initialisation des variables, la création de threads et la définition de la stratégie de trading avec de simples paramètres de prise de profit et d'arrêt de perte. Le présentateur fournit également des instructions sur la gestion des erreurs et le débogage du code, et conclut la vidéo en soulignant la simplicité du processus et en mentionnant un cours à venir sur le sujet. Le didacticiel est perspicace et convivial pour les débutants, ce qui en fait une excellente ressource pour toute personne intéressée par la création d'un bot de trading Python.
Comment importer les données du cours des actions de MetaTrader 5 vers Python ?
Comment importer les données du cours des actions de MetaTrader 5 vers Python ?
Dans cette vidéo YouTube, différentes méthodes pour importer des données sur le cours des actions de MetaTrader 5 vers Python sont expliquées. Les méthodes comprennent l'importation des bibliothèques nécessaires, la définition de la période et du fuseau horaire souhaités, la définition d'une fonction appelée "obtenir des données", la manipulation de la trame de données résultante, l'utilisation du package tqtndm, la création d'une trame tarifaire et l'utilisation de deux trames de données pour récupérer les prix et informations de date/heure. L'orateur suggère de mettre les boucles dans une fonction pour rendre le code plus propre, et en utilisant ces méthodes, les utilisateurs peuvent facilement importer des données pour de nombreux symboles sans trop de difficulté.
Trading en ligne par Python dans MetaTrader 5 + obtenir des données de MQL5
Trading en ligne par Python dans MetaTrader 5 + obtenir des données de MQL5
Le didacticiel montre comment télécharger un ensemble de données à partir de MetaTrader et effectuer des transactions commerciales en ligne à l'aide de Python. L'instructeur importe les bibliothèques MetaTrader5, pandas et datetime, spécifie l'actif et la période pour l'ensemble de données, et télécharge les cent derniers points de données. Ils expliquent comment gérer une position dans MetaTrader5 en définissant un stop loss, un take profit et en utilisant la commande GTC pendant une durée spécifiée. Bien que la section fournisse une compréhension de base des différentes commandes requises pour gérer une position, la stratégie de négociation globale utilisée n'est pas claire.
Python MetaTrader 5 Copy Trade
Python MetaTrader 5 Copy Trade
Cette application peut copier le commerce de MetaTrader 5 vers un autre MetaTrader 5 contrôlé par un tableau de bord Web qui peut également contrôler qui peut copier votre commerce, définir la paire/ticker, définir le volume, arrêter la perte et tirer profit de chacun de vos signaux de copie.
La tolérance de temps pour la copie est de 5 secondes, si plus de 5 secondes de signal ne sont pas copiées, Windows cmd est parfois bloqué, il est recommandé d'utiliser une autre application de terminal sur Windows.
Questions et réponses
-----------------------------------
Q : Peut fonctionner avec MT4
A : Non, MT4 ne supporte pas python
Q : Peut fonctionner sous Linux ?
A : Non, en fait mt5 est conçu pour Windows, s'il fonctionne sur mac ou linux, il ne fonctionne qu'avec un émulateur Windows, ou quelque chose comme ça pour forcer l'exécution d'une application Windows fonctionnant sur mac ou linux
Q : Y a-t-il une garantie que le signal sera copié ?
A : le succès ou l'échec du signal à copier dépend de divers facteurs, le plus souvent votre état vps, peut gérer la connexion du maître ou des clients, une connexion client instable, un retard de script, un terminal, des blocages, etc.
Si vous rencontrez des problèmes tels que le blocage de l'invite de commande lors de l'exécution du script python, veuillez vous rendre sur https://stackoverflow.com/questions/591047/command-line-windows-hanging-in-rdp-windows
Scénarios
------------
créer un environnement virtuel :
python -m venv .venv
activer l'environnement virtuel :
.venv/Scripts/activer
installer la bibliothèque des exigences :
pip install -r exigences.txt
exécution du script maître :
maître python.py
script esclave en cours d'exécution :
commerce python.py
Systèmes de test arrière Python et MetaTrader | Développer et tester des stratégies de trading ML
Systèmes de test arrière Python et Metatrader | Développer et tester des stratégies de trading ML
La vidéo traite du développement d'une plate-forme de backtesting stable pour évaluer plusieurs stratégies de trading et utiliser l'apprentissage automatique pour le trading forex. L'orateur montre comment créer une nouvelle plate-forme de backtesting à l'aide de MetaTrader 5 qui s'interface avec les courtiers pour extraire les données d'entrée. Ils expliquent également comment coder un conseiller expert pour extraire des données, les traiter à l'aide de stratégies Python, puis initier des transactions en fonction de paramètres prédéterminés. La vidéo montre également comment générer des données d'étiquettes et extraire des fonctionnalités pour créer et former des algorithmes d'apprentissage automatique. Enfin, l'orateur discute de plusieurs algorithmes utilisés pour le backtesting, la forêt aléatoire étant identifiée comme la plus précise. Dans l'ensemble, le système de backtesting a fourni des résultats fiables et efficaces, avec une performance de 96 %, et les travaux futurs incluent l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique dans des environnements de trading en direct.
Comment créer des stratégies de trading algorithmique avec Python - Processus étape par étape
Comment créer des stratégies de trading algorithmique avec Python - Processus étape par étape
La vidéo fournit un guide étape par étape sur la façon de créer des stratégies de trading algorithmique à l'aide de Python. La première étape consiste à définir les règles du système, à éliminer les émotions du trading et à effectuer des backtestings pour optimiser la rentabilité. Le présentateur montre ensuite comment créer une stratégie de trading en utilisant une hypothèse et des indicateurs techniques tels que les croisements de moyennes mobiles. La stratégie est ensuite codée et des backtestings sont effectués à plusieurs reprises pour assurer l'optimisation. La deuxième section se concentre sur le codage du cadre algorithmique et la création d'une fonction de signal qui détermine s'il faut acheter ou vendre sur la base d'une comparaison de moyennes mobiles simples. La troisième section explique comment traiter les données de marché en direct à l'aide de fonctions, tandis que la quatrième décrit comment déployer la stratégie sur WPS. Le présentateur conclut en conseillant aux débutants de garder leurs stratégies de trading simples et claires.
Backtester la configuration à 3 bougies avec Python
Backtester la configuration à 3 bougies avec Python
La vidéo montre comment utiliser Python pour tester la rentabilité d'une configuration à trois bougies. Le présentateur obtient des données OHLC hebdomadaires pour la paire de devises EUR/USD de Metatrader5 et les convertit en une base de données Pandas, en les visualisant à l'aide de Plotly Express. Ils identifient les bougies haussières et baissières à l'aide d'une fonction de type bougie spécifiée et définissent la condition de configuration à trois bougies haussières. En calculant la probabilité de la quatrième bougie de monter ou de descendre pour chaque occurrence de la configuration, ils testent la rentabilité de l'achat de ces configurations. Le présentateur conclut qu'être long sur chaque configuration haussière aurait généré des revenus, mais souligne l'importance d'être patient puisque le profit arrive rapidement.
Coder les graphiques en chandeliers en temps réel en Python
Coder les graphiques en chandeliers en temps réel en Python
Dans cette vidéo, l'auteur crée une application Web en Python à l'aide de Dash, de pandas et de plotly pour générer un graphique de données en chandeliers en temps réel pour le trading FOREX. L'application utilise la bibliothèque MetaTrader 5 pour collecter des données et permet aux utilisateurs de modifier le symbole, la période et le nombre de bougies à afficher. La vidéo décrit le processus de création de la mise en page et des rappels pour l'application, y compris la demande de barres historiques de MetaTrader 5 et la création d'un objet figure avec go.candlestick. L'application résultante est mise à jour toutes les 20 millisecondes et a un intervalle de mise à jour de 200 millisecondes. Les téléspectateurs sont invités à visiter la page GitHub pour télécharger l'application.