00:05:00 このセクションでは、「オーダー送信」と呼ばれる機能を使用してオープントレードを変更する方法をビデオで説明します。最初のステップは、「positions get」と呼ばれる組み込み関数を使用して、オープントレードのチケット番号を取得することです。チケット番号を取得したら、ユーザーは辞書形式を使用してストップロスまたはテイクプロフィットの値を変更できます。辞書内のチケット番号の値を含む「位置」キーを用意することが重要です。この方法は売り取引にも買い取引にも適用できます。ビデオの最後には、手頃な価格で役立つ取引材料を推奨する Web サイトが紹介されています。
このビデオでは、ホストが、Jupyter ノートブックを使用して出力を視覚化し、Skyler ライブラリを使用してデシジョン ツリーとニューラル ネットワークを作成することにより、前のビデオのデータを使用して AI をトレーニングする方法をデモンストレーションします。グラフとヒストグラムは、成功した操作と失敗した操作を視覚的に分類するために作成されます。データの分類にはさまざまな AI モデルが使用され、ホストはループを含む小さなファイルを作成して、最高のスコアを使用してモデルに最適な構成を見つけることを推奨します。彼は、より良い結果を達成するためにモデルを作成するときに奇数のデシジョン ツリーを使用することを推奨しており、彼のモデルの精度率は 64% です。視聴者は、Sky Learn Web サイトにアクセスして、ディシジョン ツリー、フォレスト、ニューラル ネットワークについて詳しく学び、ビデオを「いいね！」、購読、共有して、ホストの Web サイトにアクセスして、手頃な価格の取引および暗号通貨関連のドキュメントを購入することをお勧めします。
PYTHON TRADING BOT #3 - MetaTrader 5、取引のバックテスト用データ
ボットのトレーディング Python #3 - Metatrader 5、トレーディングのバックテストのデータ
このビデオセクションでは、プレゼンターは、ユーザーがバックテスト目的で指定された日付範囲のティックデータを保存できる MetaTrader 5 の機能の有用性を強調しています。彼は、正確な取引アルゴリズムを開発するために十分な履歴データを持つことの重要性を強調し、取引モデルを作成するためにデータを CSV ファイルとしてエクスポートして Python にロードすることを推奨しています。同氏はまた、取引におけるボットや AI の使用が増加しているため、この機能は無料ではなくなる可能性があると予測しています。プレゼンターは、視聴者が取引や暗号通貨に興味がある場合は、この機能を利用し、彼のウェブサイトにさらに興味を持ってもらうよう勧めています。
Python トレーディング ボット #4 - MetaTrader 5 と Python
Python の取引ボット #4 - MetaTrader 5 と Python
このビデオでは、Python で MetaTrader 5 を使用し、ログインを作成する方法を説明します。視聴者はまず Python 用の MetaTrader 5 パッケージをインストールする必要があり、YouTuber はサンプル コードを提供してライブラリをインポートする方法を示します。また、Python を使用して MetaTrader 5 ボットを作成する方法については、利用可能なリソースが多数あるとも述べています。このビデオは、安価で便利な取引材料を入手するには YouTuber の Web サイトにアクセスすることをお勧めして終わります。
Python Trading BOT #5 - ティック価格の取得
ボット デ トレード パイソン #5 - Obteniendo ティック (プレシオス)
このビデオチュートリアルでは、Python を使用して MetaTrader 5 取引アプリケーションからティック (価格) を取得する 2 つの方法を示します。最初の方法では、関数symbolinfo.tickを使用します。この関数は、ビッドまたはアスクティックを選択するオプションを備えた市場の現在の価格を返します。 2 番目の方法は少し複雑で、関数 copyticksrange と datetime ライブラリを使用して、指定された日付から現在時刻までのティック データを取得します。このチュートリアルには、15 分ごとに収集されたティック データのグラフが含まれており、正確性を確保するためにそれを実際のグラフと比較する方法を示します。最後に、このビデオは、仮想通貨取引に興味がある人向けに、手頃な価格で便利な取引文書を提供する Web サイトを宣伝しています。
Python TRADING BOT #6 - 取引を開いて変更する
BOT DE TRADING Python #6 - 大幅な変更操作
Python を使用したボットの取引に関するビデオ チュートリアルのこのセクションでは、Python を使用してオペレーションを開いて変更するプロセスについて説明します。プレゼンターは、辞書と注文送信機能を使用したステップバイステップのガイドを通じて、業務を開始するための購入を定義するためのガイダンスを提供します。辞書でカバーする必要があるその他の要素には、取引のタイプ、ストップロス、テイクプロフィットの値が含まれます。少量を使用して取引の費用対効果を確認することが提案されます。さらに、市場価格とポイントにアクセスするためのシンボル情報機能の活用についても説明します。同様に、ビデオでは、「positions get」という名前の組み込み関数を使用してチケット番号を取得することから始めて、注文送信関数を使用してオープン取引を変更する方法を示しています。辞書形式を使用して、チケット番号の値を含む「ポジション」キーでストップロスとテイクプロフィットの値を変更できます。プレゼンターは最後に、手頃な価格で便利な取引ドキュメント Web ページを推奨します。
Python TRADING BOT #7 - トレーリングストップ
BOT DE TRADING Python #7 - トレーリングストップこのビデオでは、MetaTrader 5 では自動的に実行できないため、Python で取引ストップをプログラムする方法をプレゼンターが説明しています。彼は、価格が下がった場合に損失を最小限に抑え、価格が下がった場合に利益を確保するためにストップロスを手動で設定する方法を示しています。価格チャートの簡単な例を使用して、上昇します。プレゼンターは画面上にステップバイステップのガイドとコードを表示し、役立つ取引ドキュメントを入手するにはウェブサイトにアクセスすることを提案します。
Python TRADING BOT #8 - AI 用のデータの生成
ボット デ トレード パイソン #8 - IA のデータを生成
このビデオでは、プレゼンターがバックテスト データを生成して、スクリプトと暗号通貨を取引するための成功する人工知能アルゴリズムを作成する方法をデモンストレーションします。彼らは、取引タイプ、利益、成功率、傾き、インジケーターなどのさまざまな属性を生成する前に、データの生成に小さなファイルを使用し、ファイルの形式にパッチを適用することを提案しています。また、マイニング ファイルをバイナリ モードで開くことで、データ ファイルを開いて検索を繰り返し行うという課題を克服する方法についても説明します。さらに、効果的な取引のために AI をトレーニングする際に、インジケーターの値を保存することの重要性を強調しています。
Python Trading BOT #9 - AI の作成
ボット DE トレーディング Python #9 - Creando una IA
このビデオでは、ホストが、Jupyter ノートブックを使用して出力を視覚化し、Skyler ライブラリを使用してデシジョン ツリーとニューラル ネットワークを作成することにより、前のビデオのデータを使用して AI をトレーニングする方法をデモンストレーションします。グラフとヒストグラムは、成功した操作と失敗した操作を視覚的に分類するために作成されます。データの分類にはさまざまな AI モデルが使用され、ホストはループを含む小さなファイルを作成して、最高のスコアを使用してモデルに最適な構成を見つけることを推奨します。彼は、より良い結果を達成するためにモデルを作成するときに奇数のデシジョン ツリーを使用することを推奨しており、彼のモデルの精度率は 64% です。視聴者は、Sky Learn Web サイトにアクセスして、ディシジョン ツリー、フォレスト、ニューラル ネットワークについて詳しく学び、ビデオを「いいね！」、購読、共有して、ホストの Web サイトにアクセスして、手頃な価格の取引および暗号通貨関連のドキュメントを購入することをお勧めします。
Python でキャンドルを取引する
Python での VELAS 取引
著者は、MetaTrader 5 から取引データを取得し、Python を使用してローソク足に変換する方法を説明します。彼はまず、MT5 上の特定の市場からティック データを取得し、CSV ファイルにエクスポートする方法を紹介します。次に、単純なアルゴリズムを使用して、ティック データをさまざまな期間 (15 分、1 分、30 秒など) のローソク足に変換し、Pandas DataFrame に保存する方法を示します。この YouTuber は、ユーザーが TA-Lib ライブラリを利用してテクニカル指標を Python にロードできるようになるため、「close」列を持つ DataFrame を持つことの重要性を強調しています。このビデオは、取引分析に Pandas やその他のライブラリを使用する方法を教えるシリーズの一部です。
Python の MACD - 技術分析ライブラリ
MACD EN Python - 技術分析ライブラリ
このビデオでは、テクニカル分析ライブラリを使用して Python で MACD 値をロードするチュートリアルを紹介しており、クローズ列を含む既存のデータ ファイルからこれらの値を生成することに重点を置いています。このビデオでは、テクニカル分析ライブラリのインストールと、ライブラリのオブジェクト コンストラクターを使用した MACD とシグナル ラインの値の計算も示しています。最後に、講演者は Matplotlib ライブラリを使用して結果の値をプロットする方法を紹介します。結論として、このビデオは、テクニカル分析ライブラリを使用して Python で MACD 値をロードするプロセスに関する包括的なガイドを提供します。
Python の RSI - テクニカル分析ライブラリ
RSI EN Python - テクニカル分析ライブラリ
このビデオでは、講演者が TIA ライブラリを使用して Python で RS インジケーターをロードするプロセスを説明します。含まれる手順には、インジケーターをロードする列を含むデータ フレームの定義、TIA ライブラリのインポート、RS インジケーター コンストラクター関数を使用したオブジェクトの作成、RS インジケーター メソッドを呼び出して RS インジケーター情報を含むデータ フレームを作成することが含まれます。このビデオでは、RS インジケーターのデータを実際の市場データと比較して、実装の正確性を確保する方法を示しています。要約すると、スピーカーは、Python で RS インジケーターをロードするために使用できる簡単なアプローチを提供します。