Trading algoritmico con Python - pagina 10

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Mini indice del dollaro in TEMPO REALE con Python!

Mini Índice e Dólar in TEMPO REAL con Python!

Questo video di YouTube mostra come ottenere quotazioni in tempo reale per mini-dollari e domini utilizzando Python. Il presentatore spiega il processo di installazione di MetaTrader 5 e la creazione di un conto demo. Python può quindi essere integrato con MetaTrader 5 utilizzando un plug-in ufficiale e viene fornito un codice per mostrare un elenco di risorse disponibili. Il video mostra anche come Python può essere utilizzato per scaricare ed elaborare dati in tempo reale per l'analisi finanziaria e il presentatore mostra le offerte correnti, le domande e gli ultimi prezzi scambiati per il mini indice e il dollaro, implementando un ritardo di mezzo secondo per evitare travolgenti il programma. Il video menziona che il prossimo mostrerà come eseguire gli ordini usando Python.

• 00:00:00 In questa sezione, il presentatore mostra come ottenere quotazioni in tempo reale utilizzando Python, in particolare per mini-dollari e domini. Il primo passo è installare MetaTrader 5, che ha tre tipi di conti: demo, leva e posizione. Il presentatore dimostra la creazione di un account demo, che viene inviato via e-mail insieme alle credenziali di accesso. Successivamente, il presentatore spiega che MetaTrader 5 ha il supporto ufficiale per Python e mostra il processo di installazione di MetaTrader 5 prima di dimostrare come eseguire la funzione. Il passaggio finale fornisce un codice che mostra un elenco di risorse disponibili nell'account.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video spiega come utilizzare Python per scaricare ed elaborare dati in tempo reale per i futures sul Mini Index e sul dollaro USA. Il presentatore utilizza una funzione per scaricare i dati e un'altra per formattarli in un dataframe Pandas. Inoltre, mostrano come recuperare i dati di tick più recenti e come scorrerli per un certo periodo di tempo. Il codice presentato esemplifica come Python può essere utilizzato per estrarre informazioni utili per l'analisi finanziaria in tempo reale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore dimostra come utilizzare Python per ottenere prezzi in tempo reale per il mini indice e il dollaro. Imposta un ritardo di mezzo secondo per evitare di sovraccaricare il programma e visualizza le offerte correnti, le domande e gli ultimi prezzi scambiati. Il relatore conclude menzionando che il prossimo video mostrerà come eseguire gli ordini usando Python.

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Trading Dollar Mini Index con Python a B3!

Operando Mini Índice e Dolar con Python in B3!

Il video mostra come utilizzare Python per inviare ordini automatizzati per mini-index e mini-dollar futures sulla piattaforma MetaTrader 5, importando librerie per dati di mercato in tempo reale e definendo un ordine con un dizionario di informazioni rilevanti. Il presentatore spiega i diversi parametri, utilizzando i punti di stop loss e take profit e dimostrando la funzionalità del codice attraverso un ordine di prova che si traduce in una perdita. Il video si conclude con la promessa di ulteriori esplorazioni nei video futuri.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore mostra come inviare ordini utilizzando Python sulla piattaforma MetaTrader 5 per mini-index e mini-dollar futures. Inizia importando le librerie necessarie e poi dimostra come ottenere dati di mercato in tempo reale. Successivamente, definisce l'asset e prepara l'ordine utilizzando un dizionario con tutte le informazioni rilevanti, scegliendo il tipo di ordine, i punti stop loss e take profit e aggiungendo un commento per l'identificazione. Spiega anche i possibili parametri in uso, compreso il tempo dell'ordine fino a quando non viene annullato. Infine, esegue il codice per testare l'ordine e mostra come appare sul grafico della piattaforma.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video mostra come inviare ordini automatizzati utilizzando Python sulla borsa brasiliana (B3). Lo speaker mostra il codice per la creazione di un dizionario che verrà utilizzato per inviare l'ordine e spiega come funziona il bot. Dopo aver preparato l'ordine, l'oratore lo invia e mostra come il bot lo esegue, con conseguente perdita. Il video si conclude con l'oratore che menziona che ne verranno esplorati altri nei video futuri.

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Mini Dollar Index Deal Book con Python | Mini indice automatico di lettura del nastro

Book ofertas mini dolar com Python | Nastro lettura mini indice automatico

Il video mostra come utilizzare Python e MetaTrader5 per ottenere quotazioni storiche per il mini future index ed esportarle in un file CSV utilizzando Pandas. Il video mostra anche come accedere al libro degli ordini utilizzando Python e recuperare i prezzi bid e ask in un frame di dati utilizzando un metodo chiamato Optiqs dalla libreria intertemporale. Il video rileva che la grande quantità di dati generati in un solo giorno di trading può rappresentare una sfida quando si utilizzano fogli di calcolo, ma dimostra come Python può essere utilizzato per la lettura automatizzata dei nastri e l'analisi di mercato per aiutare a identificare le tendenze. In definitiva, il video fornisce preziose informazioni per coloro che sono interessati a utilizzare Python per l'analisi del trading automatizzato.

• 00:00:00 In questa sezione, il creatore di video mostra come ottenere quotazioni storiche e salvarle in un file utilizzando Python e MetaTrader5. Dimostrano come importare moduli come Pandas e MetaTrader5 e utilizzare le funzioni per ottenere le informazioni desiderate, come l'utilizzo della funzione "hlc" per ottenere quotazioni per un intervallo di tempo di un minuto per il mini future index. Il creatore rileva inoltre che esiste un limite di 99.999 barre, che a volte può portare a un messaggio di errore. Quindi mostrano come esportare le informazioni ottenute in un file CSV e leggerle utilizzando Pandas.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video discute l'accesso al libro degli ordini utilizzando Python. Il presentatore dimostra una funzione che recupera i prezzi bid e ask dal book degli ordini e salva le informazioni in un frame di dati. La funzione ha utilizzato un metodo chiamato Optiqs dalla libreria intertemporale per recuperare i dati del registro degli ordini. Il relatore osserva inoltre che i dati recuperati contengono una grande quantità di informazioni e possono aggiornarsi rapidamente, rendendo problematica l'indicizzazione in base al tempo. Il video mostra un esempio di recupero di 100.000 righe di dati dall'order book.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute la grande quantità di dati generati in un solo giorno di trading, mostrando come può essere difficile lavorare con fogli di calcolo di milioni di righe. Tuttavia, utilizzando Python per automatizzare la lettura dei nastri e l'analisi di mercato, diventa più facile lavorare con questi dati e identificare le tendenze del mercato. Il relatore mostra come scaricare e salvare questi dati in un file CSV, che può essere utilizzato per l'analisi per un periodo di tempo più lungo, ad esempio una settimana di trading. Nel complesso, il video fornisce utili spunti per coloro che sono interessati a utilizzare Python per l'analisi del trading automatizzato.

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PREVISIONE DEI PREZZI DELLE AZIONI CON FACEBOOK PROPHET CON PYTHON - COME UTILIZZARE LA DIVISIONE DEI DATI

PREVISIONE DEI PREZZI DELLE AZIONI CON FACEBOOK PROPHET CON PYTHON - COME UTILIZZARE LA DIVISIONE DEI DATI

Il video tutorial è incentrato sull'utilizzo della libreria Prophet di Facebook per prevedere i prezzi delle azioni con Python. Spiega l'importanza di suddividere i dati in set di addestramento e test e delinea come utilizzare funzioni specifiche per estrarre i dati e calcolare l'errore quadratico medio per determinare l'accuratezza del modello. Il video mostra anche come separare i prezzi previsti da quelli reali, creare una funzione per il calcolo dell'errore quadratico medio e creare grafici che confrontino i prezzi previsti con quelli effettivi. Le prestazioni del modello hanno avuto un discreto successo, ma è necessario prendere in considerazione le metriche di accuratezza ed è evidenziata l'importanza di elaborare correttamente i dati.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial si concentra su come utilizzare la libreria Prophet fornita da Facebook per fare previsioni sui prezzi delle azioni utilizzando Python. La libreria aiuta a determinare le tendenze e le stagionalità nei dati delle serie temporali e la separazione dei dati in set di addestramento e test è fondamentale per valutare accuratamente la capacità predittiva del modello. Il video mostra anche come utilizzare funzioni specifiche per estrarre i dati di addestramento e test e calcolare l'errore quadratico medio per determinare l'accuratezza del modello.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video spiega come utilizzare la funzione split data in Python per separare il set di dati in set di addestramento e test. Lo scopo è consentire all'utente di manipolare il set di dati e testare il modello per verificare che preveda accuratamente i prezzi delle azioni. Il video illustra come utilizzare Facebook Prophet con Python per analizzare i prezzi delle azioni e come impostare un modello per le previsioni. Il video mostra come adattare un modello, fare previsioni sul set di dati di test e confrontare i valori previsti ed effettivi per calcolare l'errore del modello.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il creatore del video dimostra come utilizzare un Data Frame all'interno di un modello predittivo ed eseguire una previsione utilizzando la libreria Prophet con Python. Il creatore di video mostra come separare i prezzi previsti e i prezzi reali in variabili, creare una funzione per il calcolo dell'errore quadratico medio e come confrontare i prezzi previsti e reali utilizzando i grafici. Le prestazioni del modello hanno avuto un discreto successo, ma dovrebbero essere prese in considerazione anche le metriche di accuratezza.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute i modelli predittivi e introduce un modello fornito da Facebook attraverso una libreria chiamata Prophet. Il relatore menziona l'importanza di elaborare correttamente i dati e incoraggia gli spettatori a fargli sapere se hanno apprezzato il contenuto per garantire che materiali simili vengano pubblicati in futuro.

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Robot di trading FOREX in Python

NUOVO DI ZECCA - Il robot di trading Forex Python

Il Python Forex Trading Robot è un sistema di copertura automatica utilizzato per cogliere le grandi mosse del mercato senza preoccuparsi del tempismo. Il robot estrae una scatola, effettua scambi all'interno di quella scatola e chiude una volta che il prezzo è scoppiato. Gli utenti possono regolare la dimensione del lotto, la distanza del bersaglio e la distanza di copertura. I risultati del backtest mostrano operazioni redditizie con un peggior drawdown di soli $ 218 su un conto da $ 10.000. Sebbene il sistema funzioni bene con le coppie di valute di tendenza, si consiglia agli utenti di attenersi a tali coppie. Nel complesso, il robot di trading Forex Python è altamente adattivo, coerente e piacevole da guardare. Sono disponibili vari strumenti e sistemi robotici e gli utenti sono incoraggiati a controllare i collegamenti forniti e iscriversi al canale YouTube per ulteriori contenuti relativi al trading.

• 00:00:00 In questa sezione parleremo del robot di trading Python, che è un sistema avanzato di copertura automatica che sfrutta i grandi movimenti del mercato. Il robot estrae una scatola, esegue operazioni finché il prezzo non esce da quella scatola e ottiene un profitto una volta che lo fa. Il sistema non si preoccupa dei tempi; prende solo la mossa. Il robot esegue operazioni fino a quando non viene generata una grande mossa dal mercato. Il video mostra un backtest in esecuzione e come il robot esegue operazioni per generare un profitto. Il trading comporta dei rischi e non è adatto a tutti gli investitori.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il presentatore mostra il Python Forex Trading Robot, che sembra più complicato di quanto non sia in realtà. Il robot è progettato per unirsi alla tendenza e acquisire operazioni redditizie, senza combattere il mercato o prevedere ogni mossa. Il sistema accetta molte negoziazioni, ma tutti i parametri sono configurabili, quindi gli utenti possono regolare la dimensione del lotto, la distanza del target e la distanza di copertura in base alle proprie preferenze. I risultati del backtest mostrano operazioni costanti eseguite e chiuse per un profitto, con un peggior drawdown di soli $ 218 su un conto da $ 10.000. Sebbene il sistema funzioni bene con le coppie di valute che tendono a fare tendenza, il presentatore consiglia agli utenti di attenersi alle coppie che fanno tendenza per evitare di finire nei guai. Nel complesso, il Python Forex Trading Robot è altamente adattivo, coerente e divertente da guardare, rendendolo uno dei sistemi preferiti di tutti i tempi del presentatore.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore menziona che ci sono vari strumenti e sistemi robotici disponibili per i trader per assisterli nel loro viaggio di trading. Gli utenti sono incoraggiati a controllare i collegamenti forniti e ad iscriversi al canale YouTube per ulteriori contenuti relativi al trading. Il video si conclude con un messaggio di ringraziamento per gli spettatori.

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AVVIO DI METATRADER 5 UTILIZZANDO PYTHON

INIZIAndo O METATRADER 5 USANDO PYTHON

Il video spiega come utilizzare la libreria MetaTrader con Python, mostrando come importare MetaTrader 5 con mt5 e mt5.initialize dopo aver installato MetaTrader 5 e aver effettuato la connessione ai suoi dati. L'istruttore verifica quindi il percorso per assicurarsi che MetaTrader 5 sia installato e pronto per l'uso in Visual Studio Code utilizzando il progetto Surf.

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Operare con Python e MetaTrader 5 Live

Operando con Python e Metatrader in vivo

Il video "Operando com Python e Metatrader ao vivo" fornisce agli spettatori un tutorial dettagliato su come operare in borsa utilizzando Python e MetaTrader 5. I conduttori mostrano come collegare le piattaforme per automatizzare strategie, ottenere dati in tempo reale e risorse dello schermo. Mostrano come creare un elenco di risorse, utilizzare timestamp e dati per ottenere dati sulle quotazioni e come creare una semplice regola per identificare le opportunità di acquisto sul mercato. Il video mostra anche come fare trading su uno schermo dal vivo e spiega le strategie per la gestione dei rischi, incluso l'uso delle mani basate sui rischi finanziari. I relatori evidenziano i vantaggi dell'utilizzo degli strumenti statistici di Python per l'analisi e sottolineano l'importanza dell'integrazione tra Python e MetaTrader 5 per le strategie di backtesting per acquisire fiducia in esse. Nel complesso, il video illustra le vaste possibilità di utilizzare Python e MetaTrader 5 per automatizzare le strategie di trading e connettersi con broker a livello globale.

• 00:00:00 In questa sezione gli host introducono la loro sessione live sull'operare con Python e MetaTrader 5 nel mercato azionario. Spiegano che mostreranno come collegare Python e MetaTrader 5 per automatizzare le strategie, ottenere dati in tempo reale e monitorare le risorse. I padroni di casa chiariscono che la dimostrazione non è una raccomandazione a scopo di investimento ma per mostrare il potenziale dell'integrazione tra programmazione e finanza. Menzionano anche che il codice può essere eseguito localmente utilizzando qualsiasi IDE che si integri con il software MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione video, il presentatore discute l'uso del software MetaTrader 5 con Python e come offre il vantaggio di potersi integrare con vari broker di diversi paesi. Il presentatore osserva inoltre che il software MetaTrader 5 può essere utilizzato per automatizzare le strategie e offre un'ottima fonte di dati, soprattutto per intervalli di tempo più brevi. La sezione si conclude con il presentatore che dimostra l'uso del software e delle varie librerie utilizzate per manipolare dati e serie temporali.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video spiega come creare un elenco di asset da utilizzare per il trading con Python e MetaTrader 5. L'elenco include tutti i ticker con i relativi pesi e può essere ripetuto per determinare se sono disponibili per il trading o no. Il video prosegue spiegando come creare uno schermo di risorse che soddisfano determinate condizioni, come presentare uno schema o un movimento specifico, piuttosto che dipendere dal ticker stesso. Infine, il video spiega come utilizzare timestamp e data per ottenere 500 giorni di dati di quotazione per ogni asset e memorizzarli in un data frame per accedervi successivamente. Nel complesso, questa sezione fornisce un tutorial dettagliato su come selezionare e utilizzare le risorse per il trading con Python e MetaTrader 5.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, l'host spiega la creazione di una semplice regola per identificare un'opportunità di acquisto nel mercato utilizzando due medie mobili e il prezzo di chiusura. La regola è che se la media mobile a 20 periodi è al di sopra della media mobile a 200 periodi e il prezzo di chiusura è al di sopra della media mobile a 20 periodi, allora il mercato è potenzialmente in un trend rialzista. L'host afferma inoltre che il corso insegna come creare robot utilizzando Meta Trader e fornisce una base per la creazione di indicatori e strategie personalizzati. Spiegano inoltre che un robot è semplicemente un sistema di trading automatizzato e che il corso non vende strategie redditizie ma insegna come crearle. Infine, l'host mostra un esempio di come la regola creata può essere utilizzata per identificare opportunità di acquisto in asset specifici.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il video mostra la preparazione del codice per generare dati da un determinato asset, utilizzando Python e MetaTrader 5. Il video mostra un esempio con gli asset Ambev e Alpha 4, che non rispettavano le regole impostate dallo schermo, ma un terzo (asset BBAS3) lo ha fatto. Il video illustra anche come automatizzare il processo e menziona l'uso di un ciclo per analizzare continuamente i dati con un intervallo di tempo minimo di un minuto. Il codice calcola anche le medie mobili per i media veloci e lenti e le confronta con il prezzo di chiusura - se il media veloce è al di sopra del media lento e il prezzo di chiusura è al di sopra del media veloce, il codice effettuerà uno scambio.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore spiega alcuni dei parametri utilizzati in MetaTrader 5 per impedire agli acquirenti di ripetere gli ordini senza motivo. Spiegano anche che il minimo del lotto è una caratteristica standard e che il minimo del tick calcola lo stop loss e il take profit su ogni asset. Gli ordini sono ordini di mercato e specificano il numero e il prezzo dell'ordine, nonché uno stop loss e un take profit rispettivamente di 10 centesimi in meno e 10 centesimi in più. Tuttavia, l'oratore osserva anche che questa non è una grande strategia e serve solo a mostrare come funziona, con commenti aggiuntivi che consentono di applicare diverse strategie di trading.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore mostra come fare trading utilizzando Python e Metatrader su uno schermo live. La dimostrazione prevede l'acquisto e l'osservazione dei movimenti di opzioni Carrefour e Carrefour. L'oratore spiega come sono entrati in un'operazione quando il prezzo di chiusura era superiore alla media mobile a 20 giorni e alla media mobile a 10 giorni. La dimostrazione prevede anche uno stop loss di 10 centesimi e un take profit di 10 centesimi. L'oratore suggerisce che un robot ideale dovrebbe gestire i rischi scegliendo le mani in base ai rischi finanziari. La sezione si conclude con l'oratore che anticipa i profitti dalle fluttuazioni del mercato azionario.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, gli host del video mostrano Python e MetaTrader in azione. Mostrano come accedere ai dati storici e come configurare il codice per acquistare o vendere asset. Rispondono anche alle domande degli spettatori, incluso come utilizzare MetaTrader per i CFD, come creare indicatori personalizzati e come configurare il codice per scansionare solo candelabri specifici. Nel complesso, gli host dimostrano le vaste possibilità di utilizzare Python e MetaTrader per automatizzare le strategie di trading e connettersi con broker a livello globale.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, i relatori toccano le possibilità dell'integrazione di Python e MetaTrader 5, in particolare i vantaggi dell'utilizzo dei vasti strumenti statistici di Python per l'analisi. Dicono che con Python è possibile creare codici complessi e automatizzare quasi tutto, inclusi i segnali di trading. Inoltre, notano che l'uso di Python può aiutare a ridurre i pregiudizi umani e combattere i pregiudizi causati da fattori esterni, come le notizie. Raccomandano inoltre ai loro spettatori di controllare i moduli di PMF sull'integrazione di MetaTrader 5 e Python e su come sfruttare al meglio questo strumento per il trading.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione il relatore parla dell'importanza dell'integrazione tra Python e MetaTrader 5, anche per chi non vuole operare in automatico ma vuole fare il backtesting della propria strategia per prendere confidenza con essa. Utilizzando l'integrazione, i trader possono estrarre dati affidabili dal mercato, portarli in Python per analisi e test statistici e quindi operare in base ai risultati. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza di unire aree diverse, come l'analisi quantitativa e i tag, per creare strategie di trading efficienti.

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1. Libreria Python di MetaTrader 5 e collegamento di Python con MetaTrader 5

1. Libreria Python MetaTrader 5 e collegamento di Python con MetaTrader

Il video mostra le istruzioni dettagliate per l'installazione della libreria MetaTrader 5 Python e l'impostazione di una connessione tra MetaTrader 5 e Python utilizzando i dettagli dell'account. Il presentatore spiega il processo in dettaglio, incluso come cercare e installare il pacchetto Metatrader5, come importare la libreria e come stabilire una connessione di successo con un conto di trading. Nel complesso, il video funge da guida utile per coloro che desiderano integrare MetaTrader 5 con Python.

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2 Inserimento di ordini limite di acquisto e vendita limite con Python

2 Inserimento di ordini limite di acquisto e vendita limite con Python

Questo video mostra il processo di inserimento di ordini limite di acquisto e vendita utilizzando la funzione `empty_file.order_send()` di Python e le coppie chiave-valore. L'utente può fornire il simbolo della valuta, il volume e il tipo di ordine come input per la funzione per inserire un ordine limite di acquisto. Il video mostra anche come creare funzioni personalizzate per inserire ordini limite e acquisire l'output utilizzando le variabili. Lo stesso processo si applica agli ordini limite di vendita, con il tipo e il prezzo specificati in modo diverso.

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3 Inserimento di ordini di mercato

3 Inserimento di ordini di mercato

Il relatore spiega come inserire ordini di mercato nel trading. È possibile inserire un ordine di mercato specificando il simbolo, il volume e il tipo di ordine. L'altoparlante fornisce tutte le funzioni necessarie nella sezione risorse. Dimostrano come effettuare un ordine di mercato per EURUSD e GBPUSD. Il tipo di ordine può essere di acquisto o di vendita e il volume è specificato in Lotti. Lo speaker esegue gli ordini e mostra i risultati sulla piattaforma.