Trading algoritmico con Python - pagina 5

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Costruisci il tuo bot di trading Python MetaTrader 5: gestione avanzata degli ordini

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Costruisci il tuo bot di trading Python MetaTrader 5: gestione avanzata degli ordini

Questa sezione del video illustra la gestione avanzata degli ordini in un bot di trading MetaTrader 5 Python utilizzando filtri su simboli e commenti. Aggiungendo una funzione al file lib MT5, il bot può recuperare un elenco filtrato di ordini basato su commento e simbolo per ciascuna strategia, consentendo una gestione efficace del drawdown e l'identificazione delle negoziazioni. Il video illustra anche la gestione degli annullamenti degli ordini controllando se esistono ordini prima di annullarli utilizzando un valore booleano e sottolineando l'importanza della gestione degli annullamenti degli ordini come parte della gestione del rischio. Infine, il video si conclude dimostrando il funzionamento del trading bot e offrendo agli spettatori aggiornamenti sui suoi progressi tramite Discord.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il relatore parla della gestione di più strategie sullo stesso conto MetaTrader 5. Per fare ciò, il relatore sceglie di distinguere tra strategie utilizzando un filtro su simbolo e commento, che consente di gestire il prelievo totale e identificare quali operazioni appartengono a quale strategia. Per creare questa capacità di filtraggio, al visualizzatore viene richiesto di aggiungere una funzione al file lib mt5 che recupera un elenco filtrato di ordini basato su simbolo e commento. L'oratore sottolinea l'importanza di commentare il codice e fornisce un collegamento al loro repository GitHub dove i visualizzatori possono accedere al codice.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video illustra come trasformare un simbolo in un frame di dati per filtrare più facilmente gli ordini attivi. Una volta che gli ordini si trovano in un frame di dati, possono essere filtrati per commento e i numeri degli ordini aperti vengono aggiunti a una variabile chiamata "ordini aperti". Il video mostra anche come creare una funzione che combini la funzione di filtraggio dell'ordine con la precedente funzione "annulla ordine", ottenendo un valore booleano che indica se l'ordine può essere annullato o meno.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega come gestire gli annullamenti degli ordini in un bot di trading. Ricevono un elenco filtrato di ordini e controllano se esistono ordini prima di annullarli utilizzando la funzione "cancella ordine". Se non ci sono ordini da annullare, restituiscono semplicemente "false". Usano un "booleano" per il risultato dell'annullamento per garantire che l'esecuzione dia un risultato definito. Dimostrano anche di ottenere la stringa di commento dalla strategia e di assicurarsi che sia denominata correttamente nella funzione. Il relatore sottolinea l'importanza della gestione degli annullamenti degli ordini come parte fondamentale di una strategia di gestione del rischio.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, l'autore conclude la serie di video e dimostra il funzionamento del bot di trading mostrando che non ci sono scambi per USDJPY e nessuna candela dormiente. L'autore offre anche di inviare aggiornamenti sui progressi del bot agli spettatori tramite Discord su richiesta.

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Costruisci la tua strategia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

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Costruisci la tua strategia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

In questo video tutorial, il presentatore mostra come creare un segnale di strategia zero-cross MACD utilizzando il bot di trading Python. Il presentatore spiega come viene generata la linea MACD e come oscilla attorno a un valore zero per formare la base della strategia zero-cross. Guidano lo spettatore attraverso i passaggi della creazione di un file per la strategia MACD zero-cross, l'importazione delle librerie necessarie, la strutturazione del codice e il passaggio di parametri come simbolo e intervallo di tempo. Il video sottolinea l'importanza di testare la strategia prima di implementare qualsiasi operazione di acquisto e vendita e fornisce il codice per impostare ordini stop-loss e take-profit basati sul MACD zero cross.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial illustra come generare un segnale di strategia zero-cross MACD utilizzando il bot di trading Python. Per fare ciò, l'utente deve avere accesso ai dati Candlestick (dati open-high-low-close) da uno scambio di sua scelta e generare il proprio indicatore MACD costituito dalla linea MACD, dalla linea del segnale MACD e dall'istogramma. Il video fornisce una panoramica di come viene generata la linea MACD e di come oscilla attorno a un valore zero, che è la base della strategia zero-cross. Il tutorial quindi passa attraverso i passaggi della creazione di un file per la strategia MACD zero-cross, l'importazione delle librerie necessarie, il codice di strutturazione e il passaggio di parametri come simbolo e intervallo di tempo. Il video sottolinea l'importanza di testare la strategia prima di implementare qualsiasi operazione di acquisto e vendita.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute la strategia MACD zero cross e fornisce una panoramica della struttura del codice. L'indicatore MACD richiede diverse informazioni e vengono forniti i valori predefiniti, ma si consiglia di eseguire il backtest di diversi valori specifici per i singoli simboli. L'oratore sottolinea l'importanza di commentare il codice per riferimento futuro e include un collegamento al proprio GitHub. Lo pseudo codice per la strategia include l'ottenimento dei dati necessari, il calcolo degli indicatori e la generazione dei segnali dall'attraversamento della linea zero. Sono inclusi i segnaposto per ciascuna funzione e il codice può essere espanso per includere altri parametri come i rapporti take profit e stop loss per il backtesting.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, l'attenzione è rivolta alla funzione getData, che recupera i dati da uno scambio da utilizzare nella strategia. Questa funzione è simile a quella utilizzata nell'episodio precedente sulla funzione di crossover MACD, e si sostiene che possa dipendere dalla strategia, quindi viene lasciata nello stesso file. Tuttavia, è fondamentale recuperare un numero sufficiente di candele, poiché vengono utilizzate medie mobili esponenziali e una regola empirica è quella di avere almeno cinque volte più candele della dimensione EMA calcolata. Questo è importante per scambi come Binance, che possono limitare il numero di candele recuperate in un dato momento. Una volta recuperati i dati, il secondo passaggio prevede il calcolo dei due indicatori necessari per la strategia, vale a dire il MACD e il MACD zero cross, che viene generato dopo aver definito la funzione.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute come calcolare l'indicatore MACD (Moving Average Convergence Divergence) e lo zero cross usando Python. Per calcolare il MACD, l'oratore fa riferimento alla libreria degli indicatori e utilizza la funzione "calc_macd". Per calcolare lo zero cross, è necessario creare due colonne aggiuntive sul dataframe, posizione e preposizionamento e confrontarle con zero utilizzando un'istruzione booleana true/false. Viene utilizzata una funzione lambda per rimuovere qualsiasi valore N/A e i valori di posizione e preposizionamento vengono eliminati per lasciare la colonna a croce zero.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione del video, il presentatore aggiunge un indicatore MACD a croce zero al codice utilizzando una libreria riutilizzabile per risparmiare tempo in futuro. Spiegano che i valori che usano per acquistare e vendere si fermano e prendono profitto sono arbitrari e non testati, quindi gli utenti dovrebbero generarne di propri. Il presentatore aggiunge quindi colonne vuote per i tipi di ordine, il prezzo, lo stop loss e il take profit al dataframe e scorre per generare segnali basati su un incrocio zero. Il codice controlla se una croce zero è vera e continua solo se lo è, consentendo di testare la direzione del MACD.
  
  
• 00:25:00 strategia per includere ordini stop loss e take profit basati sullo zero cross MACD. In questa sezione, il relatore spiega il processo per l'impostazione degli ordini sell stop e buy stop, inclusa la determinazione del prezzo stop e la distanza di take profit. Per gli ordini stop di vendita, il prezzo stop è impostato sul minimo della candela precedente, mentre il prezzo stop per gli ordini stop acquisto è impostato sul massimo della candela precedente. La distanza del take profit viene calcolata in base alla differenza tra il prezzo stop e lo stop loss e sommata al punto di prezzo pertinente. Il relatore include anche commenti per guidare gli utenti nell'aggiornamento delle proprie informazioni per calcolare il loro prezzo di stop e i valori di stop loss.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il video si concentra sull'aggiornamento della funzione principale per renderla più stabile. Il frame di dati con i valori calcolati viene ora restituito alla funzione, ma può verificarsi un errore se la funzione tenta di chiamare la prima riga perché i valori take profit e stop loss sono basati sul valore della riga precedente. Per risolvere questo problema, vengono aggiunte alcune righe di codice al ciclo for, dicendogli di funzionare solo dopo aver superato la riga zero, il che rende il codice più stabile. Il video quindi aggiorna la funzione principale per estrarre le righe del frame di dati solo dove lo zero cross è uguale a true per rendere i risultati più utili.
  

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Costruisci la tua strategia crossover MACD con MetaTrader 5 e Python

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Costruisci la tua strategia crossover MACD con MetaTrader 5 e Python

Questo video fornisce una guida completa su come creare una strategia di crossover MACD utilizzando Python e MetaTrader 5. Il processo prevede l'ottenimento di dati OHLC, il calcolo degli indicatori, la generazione di segnali e lo sviluppo di una funzione per i crossover che può essere utilizzata con diversi indicatori tecnici. Il presentatore sottolinea l'importanza del backtesting prima di utilizzare la strategia nel trading dal vivo e fornisce codice e risorse per una rapida implementazione. Il video copre anche il calcolo dei valori per i segnali di vendita, l'aggiornamento dei valori dei frame di dati e il filtraggio dei risultati per un backtest più semplice. Nel complesso, il video è un'ottima risorsa per i trader interessati a sviluppare e implementare una strategia crossover MACD.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore delinea gli strumenti necessari per creare una strategia crossover MACD utilizzando Python e MetaTrader 5. L'indicatore MACD è composto da tre informazioni separate: la linea MACD, il MACD linea di segnale e l'istogramma MACD. Per questa strategia, l'attenzione si concentra sulla linea MACD e sulla linea del segnale MACD, che si incrociano per generare segnali di acquisto e vendita. Il presentatore fornisce una descrizione di come creare una strategia, definendo una funzione che riunisca tutti i pezzi necessari e specificando input come il simbolo, l'intervallo di tempo e gli input MACD. Il presentatore sottolinea inoltre l'importanza di commentare come un modo per fare un investimento che farà risparmiare tempo inutile in futuro.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, l'istruttore discute i passaggi coinvolti nello sviluppo di una strategia di crossover MACD su MetaTrader 5 utilizzando Python. Il primo passo è ottenere i dati OHLC (apertura, massimo, minimo, chiusura) per il simbolo, il periodo di tempo e lo scambio scelti. Quindi, l'indicatore MACD e un altro indicatore (non specificato) vengono calcolati in base ai valori di input per MACD veloce, lento e segnale. Successivamente, i segnali vengono generati utilizzando gli indicatori e valori arbitrari per le regole. L'istruttore sconsiglia di utilizzare questi valori per il trading dal vivo senza backtesting. Infine, se lo si desidera, è possibile creare un bot di trading automatico per eseguire operazioni in base ai segnali generati.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega l'importanza di recuperare un numero adeguato di candele quando si utilizzano gli EMA in una strategia di trading. Una regola empirica è recuperare almeno cinque volte il numero dell'EMA calcolato. Se lo scambio utilizzato ha un limite al numero di candele che possono essere recuperate, ciò potrebbe influire sull'uso di determinati valori EMA nel backtesting. Inoltre, l'oratore illustra il processo di calcolo dell'indicatore MACD utilizzando ta-lib e spiega che un semplice indicatore di crossover deve essere integrato nella strategia per identificare quando la linea MACD e la linea di segnale si incrociano.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega come creare una funzione crossover generica che prende due colonne qualsiasi di un frame di dati e indica quando si incrociano. Utilizzando questa funzione, i trader possono facilmente utilizzare diversi indicatori tecnici con meccanismi di incrocio. La funzione crea due colonne aggiuntive sul frame di dati che le confronta insieme. Una volta individuata una croce, viene aggiunta una terza colonna, lasciando solo la nuova colonna della croce. Il relatore sottolinea l'importanza di eliminare i valori NA e utilizzare sul posto uguale a vero per garantire che la funzione sia veloce durante il trading algoritmico. I trader possono accedere al codice sulla pagina Github di Algorithmic Trading Bot https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot .
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il video copre il calcolo dei segnali per la strategia di crossover MACD. La funzione accetta un frame di dati e consente agli utenti di personalizzare i prezzi di take profit, stop loss e acquisto/vendita. La funzione inizia con l'aggiunta di colonne per tipo di ordine, prezzo di stop, stop loss e take profit, che fungono da segnaposto per le negoziazioni che non sono state effettuate. La funzione quindi scorre ogni riga del frame di dati e controlla se c'è un crossover, indicando che deve avvenire uno scambio. Se c'è un crossover, la funzione controlla se la linea MACD è al di sopra o al di sotto della linea del segnale per determinare la direzione del commercio, che è indicata da un valore del segnale di 1 o -1. La funzione restituisce quindi un frame di dati con i segnali di acquisto e vendita per un facile backtest e revisione.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, l'oratore spiega come calcolare i valori per un segnale di vendita nella strategia di crossover MACD utilizzando Python e MetaTrader 5. Dopo che il cross si è verificato e il MACD scende al di sotto del segnale, è un'indicazione di vendita, che significa che il prezzo sta per scendere o sta già scendendo. Quindi, il tipo di ordine è impostato per comprare stop, fermare il prezzo al massimo della candela precedente e fermare la perdita al minimo della candela precedente. Il take profit è impostato su un rapporto uno a uno. Per un segnale di vendita, vengono utilizzati i valori dei parametri opposti, ovvero lo stop loss è impostato al massimo della candela precedente, lo stop sell al minimo della candela precedente e il take profit con un rapporto uno a uno.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione del video, l'oratore discute l'aggiornamento dei valori nel data frame della strategia di crossover MACD. Notano che mentre il codice precedente si occupava di quando il segnale era uguale a 1 o negativo, la stragrande maggioranza delle volte sarà uguale a zero, portando a potenziali errori. Per evitare errori, aggiungono nuovamente i valori predefiniti per quando non è presente alcun tipo di ordine, prezzo di stop, stop loss o valore di take profit. Inoltre, il relatore osserva che se la primissima riga del frame di dati è quella che genera un valore vero, allora non c'è meno uno da fare per arrivarci, il che potrebbe portare a ulteriori errori. Per risolvere questo problema, viene scritta una semplice funzione per saltare la primissima riga del frame di dati.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il presentatore spiega che il codice esistente nella funzione principale dello script Python richiama alcune funzioni di avvio e importa la strategia di crossover MACD. Procede ad aggiornare la funzione principale per utilizzare la coppia di valute ETH/USD con un periodo di un'ora e la stampa sullo schermo. Tuttavia, poiché ci sono molti casi in cui non accade nulla, suggerisce di filtrare i risultati per stampare solo i valori veri per rendere più semplice il backtest della strategia. Il video mostra poi come il codice può essere modificato per raggiungere questo obiettivo.

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Come installare TA Lib su Windows

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Come installare TA Lib su Windows

Questo tutorial di YouTube fornisce istruzioni dettagliate su come installare TA Lib, una libreria di analisi tecnica, su Windows 10. I passaggi includono il download e l'installazione degli strumenti di compilazione di Microsoft Visual Studio e TA Lib, l'utilizzo di Microsoft Powershell per decomprimere il file TA Lib, la compilazione del programma utilizzando il prompt dei comandi per sviluppatori ed eseguendo "pip install ta lib" per installare il programma. Il tutorial avverte che l'installazione di TA Lib su Windows può essere impegnativa, ma fornisce una guida chiara per gli utenti con accesso amministratore.

• 00:00:00 In questa sezione, lo YouTuber fornisce istruzioni su come installare TA Lib su un computer Windows 10 con accesso amministratore. Spiegano che TA Lib è una libreria di analisi tecnica con oltre 150 indicatori utilizzati da società commerciali e trader. Avvertono che l'installazione su Windows può essere impegnativa e spiegano i tre download necessari, inclusi gli strumenti di compilazione di Microsoft Visual Studio e la stessa TA Lib. Quindi descrivono in dettaglio i passaggi per scaricare e installare questi strumenti e utilizzare Microsoft Powershell per decomprimere il file TA Lib.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, la trascrizione spiega come compilare TA Lib su Windows dopo aver installato gli strumenti di Visual Studio. Il video evidenzia una modifica che ora richiede l'utilizzo del prompt dei comandi per sviluppatori e l'inserimento della posizione del file prima di eseguire il comando end make per compilare il programma. Infine, si consiglia agli utenti di eseguire "pip install ta lib" per installare il programma.

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Come fare trading con MetaTrader 5 usando Python?

✅¿Come operare con Metatrader5 usando Python?✅

Il video illustra come utilizzare Python per connettersi con MetaTrader 5 al fine di programmare robot di investimento e automatizzare le strategie del mercato forex. Vengono introdotte varie librerie e vengono spiegate le funzioni della libreria MetaTrader 5 per l'inizializzazione e il recupero dei dati. Il presentatore dimostra anche come estrarre i dati finanziari da MetaTrader 5 utilizzando Python, specificando intervalli di date e simboli e tracciando i dati utilizzando una funzione di trama per mostrare la domanda e l'offerta, l'ultimo e il volume. Il video fornisce esempi di codice e offre la possibilità di creare un corso sulla creazione di un robot di investimento con l'aiuto della funzione di invio degli ordini.

• 00:00:00 In questa sezione, il video illustra come connettere Python con MetaTrader 5 per programmare robot di investimento e automatizzare le strategie del mercato forex. L'host introduce librerie tra cui DateTime, una libreria di date, panda, una libreria di visualizzazione dei dati e la libreria a stella, MetaTrader 5. La libreria MetaTrader 5 ha funzioni per l'inizializzazione e il recupero dei dati, che sono spiegate. Il video include esempi di codice e mostra come effettuare richieste utilizzando le funzioni della libreria per programmare robot di investimento.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il presentatore mostra come estrarre dati finanziari da MetaTrader 5 utilizzando Python. La demo include la specifica dell'intervallo di date e simboli da estrarre e la conversione dei dati in un frame di dati. I dati vengono quindi tracciati utilizzando una funzione di trama per mostrare la domanda e l'offerta, l'ultimo e il volume. Il presentatore suggerisce che si potrebbero utilizzare questi frame di dati per creare strategie o robot, con l'aiuto della funzione di invio degli ordini. Il presentatore offre anche la possibilità di creare un corso su come creare un robot di investimento.

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RSI Trading Bot con Python e MetaTrader 5

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BOT DI TRADING RSI CON PYTHON E METATRADER 5!!!

Il video spiega come creare un bot di trading utilizzando Python, MetaTrader 5 e l'indicatore RSI. Copre diversi thread e funzioni di trading, come il thread delle candele e la funzione per caricare le candele precedenti, e sottolinea l'importanza di gestire le eccezioni durante la gestione dei valori dei tick. Il video copre anche l'impostazione di un corretto stop loss e take profit e il processo di invio e controllo degli ordini. Il presentatore dimostra il funzionamento del bot aprendo una posizione di cella nell'EVP e conclude incoraggiando gli spettatori a mettere mi piace, condividere e iscriversi al proprio canale.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega come creare un bot Python utilizzando Metatrader 5 e l'indicatore RSI. Il video illustra la funzione principale del bot, i thread utilizzati e il costruttore della classe del bot in cui sono impostati il lotto, il periodo di tempo e il mercato. Inoltre, il presentatore fornisce una ripartizione dei diversi thread e funzioni di trading, incluso il thread della candela e la funzione per caricare le candele precedenti. Il codice per questo bot è disponibile anche sul GitHub del relatore.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video spiega come il file delle candele e le funzioni RSI lavorano insieme nel trading bot. Il file delle candele crea candele in base ai dati tick ricevuti e controlla per ogni periodo se creare una nuova candela o aggiornare quella corrente. Il file RSI attende fino a quando il thread della candela segnala che è pronto per calcolare l'indicatore RSI, crea un frame di dati e utilizza la libreria TA per calcolare il valore RSI. Il video sottolinea l'utilizzo del frame di dati dei panda per l'archiviazione e l'elaborazione dei valori e sottolinea l'importanza di gestire le eccezioni durante la gestione dei valori di tick.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video illustra come caricare l'indicatore RSI utilizzando l'oggetto RSI e creando un frame di dati con la colonna di chiusura dal file della candela. L'RSI calcola quindi il valore in base alla colonna di chiusura con un parametro impostato pari a 14. Gli ultimi due valori non mobili dell'RSI vengono archiviati nel dizionario dei dati condiviso da tutti i thread. Gli ordini di thread vengono quindi chiamati per aprire una posizione di acquisto o vendita, a seconda dell'argomento fornito per il tipo. La funzione di posizione aperta prende gli argomenti del mercato, della dimensione del lotto e del tipo e definisce i punti di stop loss e take profit. Il thread principale attende quindi il caricamento dell'RSI prima di verificare se le condizioni con l'indicatore sono soddisfatte e, in tal caso, aprirà una posizione, controllando che sia trascorso un tempo sufficiente tra l'ultima operazione.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, il relatore discute l'impostazione di un corretto stop loss e take profit, il calcolo del numero di punti sopra o sotto il prezzo desiderato e la creazione di un dizionario che includa le informazioni necessarie come azione, mercato , dimensione del lotto, tipo, prezzo corrente, stop loss e take profit. Il relatore spiega anche il processo di invio dell'ordine e il controllo di eventuali errori che possono verificarsi. Inoltre, il video mostra l'eliminazione dei thread e la chiusura del software Metatrader 5 e include un test di apertura di una posizione nelle coppie EUR/USD e AUD/USD.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il presentatore mostra come funziona il bot di trading RSI con Python e MetaTrader 5 aprendo una posizione di cella nell'EVP e controllando se lo stop loss e il take profit vanno bene. Il take profit è fissato a 500 punti e lo stop loss è fissato a 100 punti. Il presentatore conclude il video ribadendo che creare un bot con la libreria TA e RSI in MetaTrader5 è facile e incoraggia gli spettatori a mettere mi piace, condividere, iscriversi e guardare il video successivo.

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Come connettere Python a MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

Questo video introduce una serie su come connettere Python a MQL5, che consente lo sviluppo di robot in grado di eseguire analisi quantitative e sfaccettate utilizzando le librerie Python per le piattaforme di trading MetaTrader 5. L'oratore spiega il processo di download di Anaconda e MetaTrader 5 e sottolinea l'importanza di utilizzare il sistema operativo Windows per ottenere i migliori risultati. Il video mostra il download della libreria MetaTrader 5 in Anaconda e la connessione di Python a MetaTrader 5 tramite MQL5. Inoltre, il relatore dimostra come verificare se una connessione funziona e come utilizzare la funzione di completamento automatico per facilitare la programmazione.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore introduce una serie di video che collegheranno il potente linguaggio di programmazione Python al linguaggio MQL5, che sviluppa robot per la piattaforma di trading MetaTrader 5. Attraverso questa connessione, la potenza computazionale di Python e l'implementazione di idee nel linguaggio MQL5 possono essere combinate per creare robot per analisi quantitative e sfaccettate utilizzando le librerie Python, portando infine alla produzione di robot per l'acquisto e la vendita basati su queste analisi. Il relatore guida lo spettatore attraverso il processo di download di due strumenti importanti, Anaconda e MetaTrader 5, e spiega l'importanza di utilizzare il sistema operativo Windows per l'uso più efficace di questi strumenti.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video mostra il download e l'installazione di Anaconda, una piattaforma in cui è possibile sviluppare applicazioni, algoritmi e script per il data mining, l'intelligenza artificiale e altro ancora. All'interno di Anaconda sono disponibili vari strumenti come Spider, Jupyter Notebook e Navigator, ma l'attenzione è rivolta a Jupyter Notebook. Il video illustra l'installazione di una libreria attraverso il prompt di Anaconda che collega Python al linguaggio MQL5, che consente l'integrazione della funzionalità di trading con MetaTrader 5. Viene inoltre dimostrata l'importazione della libreria MetaTrader 5 installata con successo e la sua sintassi Python.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il presentatore mostra come connettere Python con MQL5. Il primo passo è inizializzare la piattaforma inserendo un comando con due rapidi clic. Hanno salvato il file nella cartella MQL5 e verificato se la connessione funzionava eseguendo un comando che visualizzava i valori delle informazioni del terminale. Il presentatore rileva inoltre l'importanza di utilizzare la funzione di completamento automatico per aiutare con la programmazione e che pubblicheranno diversi video su come utilizzare la funzionalità del meta trader con il linguaggio MQL5.

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Come raccogliere i prezzi dei tick di MetaTrader 5 per Python

COME RACCOGLIERE I PREZZI DI 5 TICK DI METATRADER PER PYTHON

Nel video "COME RACCOGLIERE I PREZZI DI METATRADER 5 TICK PER PYTHON", il presentatore spiega come connettere MetaTrader 5 con Python e raccogliere i dati sui prezzi per un simbolo specifico. Usano un oggetto dizionario per manipolare e analizzare i dati, oltre a importare le librerie necessarie per trasformare i dati timestamp e visualizzarli utilizzando la libreria panda. I dati raccolti includono informazioni come tempo in millisecondi, volume e volume reale, che possono essere utili per analizzare l'andamento dei prezzi. Infine, trasformano i dati in una struttura Data Frame per un'analisi più efficiente, visualizzano i dati ed eseguono una rapida analisi descrittiva prima di chiudere la connessione con il terminale MetaTrader 5.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore mostra come collegare MetaTrader 5 con Python e come acquisire prezzi all'interno della piattaforma MetaTrader utilizzando Python. Innanzitutto, il presentatore importa le librerie necessarie e inizializza il terminale. Quindi, l'oggetto del terminale viene modificato in un oggetto dizionario per renderlo più facile da manipolare. Successivamente, il relatore dimostra come utilizzare un dizionario per analizzare i dati e restituire tutte le chiavi ei valori associati. Infine, il presentatore mostra come raccogliere e salvare i dati da MetaTrader in una variabile denominata "dati" in Python.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come raccogliere informazioni sui prezzi per un simbolo specifico utilizzando il linguaggio di programmazione Python. L'utente specifica il simbolo, la data di inizio e il numero di punti dati da raccogliere. Il relatore quindi importa le librerie necessarie per trasformare i dati di timestamp e visualizza i dati raccolti utilizzando la libreria dei panda. I dati raccolti includono informazioni come tempo in millisecondi, volume e volume reale, che possono essere utili per analizzare l'andamento dei prezzi.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore mostra come trasformare i dati in una struttura Data Frame, che è simile a un foglio di calcolo, per consentire un'analisi dei dati più rapida ed efficiente. Importano diverse librerie Python, inclusi Panda, ed eseguono il codice per creare una nuova variabile Data Frame. Quindi mostrano come rendere il formato più leggibile e visualizzare i dati per un'analisi più semplice. Il relatore mostra anche come chiudere la connessione con il terminale MetaTrader ed esegue una rapida analisi descrittiva dei dati raccolti. Il video fa parte di una serie sulla connessione di una piattaforma MetaTrader con Python per l'analisi dei dati e l'intelligenza artificiale.

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Come lavorare con Python e MetaTrader 5 in MetaEditor

Come lavorare con Python e MT5 senza MetaEditor

Il video tutorial "Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor" spiega come utilizzare Python e MT5 nel programma MetaEditor. Copre l'accesso al terminale, la creazione di un nuovo file Python e le popolari librerie Python. È possibile installare un compilatore Python nella piattaforma MetaEditor, ma il relatore consiglia di utilizzare ambienti alternativi come Spider o Jupyter Notebook. Il video suggerisce altre opzioni per lo sviluppo di Python, comprese piattaforme basate su cloud come Google Colab.

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Come scambiare conti demo, reali, B3 MARKET e FOREX in MetaTrader 5 e Python

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

Nel video, il presentatore fornisce un tutorial su come connettere MetaTrader 5 con Python per cambiare i tipi di conto, come da demo a reale, oltre ad accedere a vari conti di mercato per diversi broker. Il tutorial copre l'inizializzazione e l'accesso agli account inserendo i dettagli di accesso, i dettagli del server e le password. Le istruzioni sono semplici e facili da seguire.