アルゴリズム取引におけるPython - ページ 4

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA インジケーター

GitHub でコードを入手します: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA インジケーター

ビデオのこのセクションでは、Python で指数移動平均 (EMA) インジケーターを計算する関数を作成する方法を説明します。このビデオでは、最新の取引に適用された乗数を使用して以前の取引の平均値を計算する関数の作成方法と、データ フレームの各行に EMA の列を追加する方法を段階的に説明しています。このビデオでは、コードを再利用可能にして「同じことを繰り返さない」原則に準拠するために、コメント機能と疑似ライブラリを使用することの重要性も強調しています。このビデオは、今後の EMA クロスオーバー戦略で使用されるさまざまなタイプの EMA を計算する方法をデモンストレーションして終わります。

• 00:00:00 このセクションでは、ビデオでアルゴリズム取引ボットの EMA インジケーターを構築するプロセスについて説明します。指数移動平均 (EMA) は、最新の取引に適用された乗数を使用して、以前の取引の平均値を計算します。この乗数は、EMA 値に大きな影響を与えるために最新の取引を重み付けし、価格変動に対する感度を高めます。このビデオでは、EMA 値を計算する関数を作成するための疑似コードと段階的な手順、およびデータ フレームの各行に EMA の列を追加する方法を提供します。このビデオでは、コードを再利用可能にして「同じことを繰り返さない」原則に準拠するために、コメント機能と疑似ライブラリを使用することの重要性を強調しています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Python で指数移動平均 (EMA) インジケーターを計算する関数を作成する方法をビデオで説明します。この関数を使用すると、新しい EMA をデータ フレームに追加できます。これは、次のエピソードで説明する EMA クロス戦略にとって重要です。この関数は、EMA の必要な重み付けに基づいて調整できる乗数を設定し、データ フレームを行ごとに反復して EMA をアンパックして計算します。このビデオでは、大きなデータ フレームではこの方法を使用しないことを推奨し、計算を高速化するために代わりに TA lib 関数を使用することを推奨しています。このセクションは main.py に戻り、今後の EMA クロスオーバー戦略で使用されるさまざまなタイプの EMA を計算する方法を説明して終了します。
  
  
• 00:10:00  MetaTrader 5 Python Trading Bot の構築に関するビデオのこのセクションでは、ローソク足データフレームを反復メソッドに渡し、値を設定することによって、EMA 50、EMA 20、EMA 200 を計算して出力する方法をスピーカーが説明しています。によると。講演者によると、print ステートメントを削除すると、EMA 200 を計算しながら EMA 50 行と EMA 20 行をチェックできます。その後、3 つの値すべてを個別に表示できます。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA クロス戦略

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA クロス戦略

このビデオチュートリアルでは、プレゼンターが、自動的に取引を行う取引ボットを構築するための EMA クロス戦略を説明および実装します。この戦略には、EMA 50 と EMA 200 の 2 つの EMA を使用し、EMA 50 が EMA 200 を超えるか下回るときにそれぞれ買いシグナルまたは売りシグナルを生成します。また、各取引のストップロス、エントリー価格、テイクプロフィットと、ライブラリを設計するための別の関数を作成する方法についても説明します。プレゼンターは EMA クロス戦略関数を更新して、前のエピソードで作成した get_data 関数と統合し、インジケーター関数は必要なすべての情報を呼び出し関数に返します。タイムフレームを抽出することでコードが簡素化され、アルゴリズムトレーダーの管理と保守が容易になります。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが EMA クロス戦略とその仕組みについて説明します。同氏は、この戦略には 2 つの EMA、具体的には EMA 50 と EMA 200 を使用することが含まれており、EMA 50 が EMA 200 を上抜けたときに買いシグナルがどのように生成され、上昇トレンドを示し、一方、EMA 50 が EMA 200 を超えたときに売りシグナルがどのように生成されるかについて言及しています。 EMA 200 を下回っており、下降傾向を示しています。また、各取引のストップロス、エントリー価格、テイクプロフィットについても語り、ストップロスは常に対応する最も高いEMAであり、エントリー価格は生成されたシグナルに応じて、以前に完了したローソク足の高値または安値であることを強調しています。最後に、戦略を抽出して別の関数に抽象化し、ライブラリを作成する方法について説明します。
  
  
• 00:05:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが EMA クロス戦略に基づいた取引ボットの構築に含まれる手順の疑似コードの概要を説明します。最初のステップは、さまざまなソースから取得できるデータを取得することです。この目的のために作成された関数には、シンボルとタイムフレームという 2 つのパラメーターがあります。このエピソードでは、前のエピソードで作成されたデータ フレームを返すライブラリを使用して、MT5 からデータが取得されます。 2 番目のステップでは、指標の計算が含まれます。この戦略では、EMA 50 と EMA 200 が指標となります。
  
  
• 00:10:00 ビデオのこのセクションでは、以前に作成した get_data 関数を利用するために EMA クロス戦略関数を更新することに焦点を当てています。最初のステップは、変数を作成し、get_data 関数を使用してその変数にデータを格納することにより、データを取得することです。 2 番目のステップには、EMA インジケーターと EMA クロスの計算が含まれます。これは、データ フレームを取得して EMA 50、EMA 200、および EMA クロスを計算する calc_indicators という関数を作成することによって行われます。このアルゴリズムは、将来的にさまざまな取引所で動作するように簡単に更新できるように設計されています。データ フレームは、EMA 計算機と EMA 相互計算機のそれぞれに渡され、必要なすべての情報を含む結果のデータ フレームが関数に返されます。このデータは、main.pi ファイルに再度追加される前に、EMA クロス戦略関数を更新するために使用されます。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、プレゼンターはインジケーター関数を更新して、すべての情報を呼び出し関数に返します。更新された関数は何度でも使用できるため、コードの管理が容易になります。プレゼンターは EMA クロス戦略を Main にインポートし、シンボル、時間枠、および EMA 値を渡して、何が結果になるかを確認します。タイムフレームを抽出することでコードが簡素化され、管理が容易になり、通常は分解が少なくなり、最終的にアルゴリズムトレーダーの生活がはるかに楽になります。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA Cross Detector

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: EMA Cross Detector

このビデオ チュートリアルでは、Python を使用して EMA クロス検出器を作成する方法を説明し、2 つの異なる EMA を作成して市場の潜在的なトレンドを特定するプロセスについて説明し、EMA クロスオーバー検出器関数の構築方法を説明します。この関数は、position と preposition という 2 つの新しい列を作成し、クロス イベントが発生したかどうかを確認して、クロスオーバーが発生した場合に True を設定する列を作成します。また、真のクロスオーバー イベントを持つ行のみを抽出することで、main.py で EMA クロス検出器を使用する方法も示します。このチュートリアルでは、個人的な EMA クロス戦略を計算する方法を説明する次のエピソードについても示唆しています。

• 00:00:00 このセクションでは、ビデオ チュートリアルで、Python を使用して EMA クロス検出器を作成するプロセスについて説明します。ホストは、指数移動平均 (EMA) を計算する機能とパンダ ライブラリをインストールすることを推奨します。 EMA クロスでは、2 つの異なる EMA をチャート上にプロットして、市場の潜在的なトレンドを特定します。 EMA クロス戦略を使用するには、短期 EMA と長期 EMA がプロットされ、短期 EMA が長期 EMA を上抜けた場合は強気のシグナルとなり、下抜けた場合は弱気のシグナルとなります。信号。次に、チュートリアルでは、EMA クロスオーバー検出関数の構築方法について説明します。この関数は 3 つの異なる変数を受け入れ、作業中にコードにコメントを付けることの重要性をアドバイスします。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者が、position と pre-position という 2 つの新しい列を作成することで、EMA クロス検出器がどのように機能するかを説明します。この関数は 2 つの EMA 列を比較することにより、クロス イベントが発生したかどうかを確認し、クロスオーバーが発生した場合は True、それ以外の場合は False を設定する列を作成します。この関数は、numpy と Lambda 関数を利用してこれらの操作を迅速に実行し、EMA 検出器の結果をユーザーに返す前に位置列と事前位置列を削除します。次に、講演者は、真のクロスオーバー イベントを持つ行のみを抽出することで、main.py で EMA クロス検出器を使用する方法をデモンストレーションします。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者は、EMA クロス true 変数を設定することで EMA クロス データ フレームから true 値を抽出し、それを画面に出力し、EMA クロス取引ボットを作成する方法を示します。さらに、彼は次のエピソードで個人的な EMA クロス戦略を計算する方法をデモンストレーションすることを示唆しています。

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独自の MetaTrader 5 Python ボットを構築する: 買いシグナルと売りシグナル

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独自の MetaTrader 5 Python ボットを構築する: 買いシグナルと売りシグナル

このビデオチュートリアルでは、50 および 200 EMA の EMA クロス戦略を使用して、MetaTrader 5 (MT5) で Python ボットの売買シグナルを作成することに焦点を当てています。このチュートリアルでは、ストップロス、エントリー価格、テイクプロフィットとともに、買いと売りの両方のシグナルを生成するためのルールについて説明します。ボットの取引シグナルを生成する関数が作成され、各取引のパラメーターと対応する最高 EMA が記録されます。取引シグナルの値を記録するために追加の列が作成され、関数には関数の開始時に EMA 値が等しくないことを確認するチェックも含まれています。このチュートリアルでは、EMA の最小値未満の行をスキップし、緑と赤の両方のローソク足のストップロス、株価、利食いを計算する方法を示します。生成されたシグナルは以前に作成された列に追加され、ボットの取引シグナルのリストが生成されます。

• 00:00:00このセクションのビデオチュートリアルは、EMA クロス戦略を自動取引ボットに使用できる売買シグナルに変える方法に焦点を当てています。 EMA クロス戦略は 2 つの EMA が相互にクロスするときに取引を生成し、チュートリアルでは 50 および 200 EMA を使用します。 EMA 50 が EMA 200 を上回ったときに買いシグナルが生成され、上昇傾向を示します。一方、売りシグナルは EMA 50 が EMA 200 を下回ったときに生成されます。チュートリアルでは、ストップロス、エントリー価格、およびストップロスのルールについても説明しています。買いシグナルと売りシグナルの両方で利益確定します。次にビデオでは、戦略関数を使用して情報を取引シグナルに変換する方法を示し、シグナルが取引を行うために MetaTrader 5 に供給される将来のエピソードの準備を整えます。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、プレゼンターは、MetaTrader 5 (MT5) の Python ボットの売買シグナルを生成する機能の概要を説明します。この関数は、対応する最高指数移動平均 (EMA)、ストップロス、テイクプロフィット、取引額など、各取引のパラメーターを記録します。発表者は、コードには関数の開始時に EMA 値が等しくないことを確認するチェックが含まれており、株価にどの EMA 列を使用するかを決定するために EMA の大きい方が使用されることに注意しました。また、この関数はデータ フレームに追加の列を作成して取引シグナルの値を記録するため、コピー警告を生成せずにデータを簡単に変更できるようになります。最後に、プレゼンターは、この関数を将来のエピソードで過去の取引額をグラフ化するために使用できることを強調しました。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、指数移動平均 (EMA) の最小値未満の行をスキップし、2 つの EMA が動作するまで待機する方法について説明します。また、実際の EMA 値が使用される前に、最後の数回の EMA 値が計算されるまで待つことも重要です。次にチュートリアルでは、緑と赤の両方のローソク足のストップロス、株価、テイクプロフィットの計算を見ていきます。最後に、生成された信号を以前に作成した列に追加し直す方法について説明します。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、スピーカーはトレード イベント データを取得し、メイン ファイルを更新して True Value または True を返す戦略結果を出力する方法を示します。そうすることで、取引ボットで使用できる取引シグナルのリストが生成されます。次のステップでは、これらのシグナルを使用して MetaTrader 5 で取引を行う方法を示します。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: ロット サイズ計算ツール

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: ロット サイズ計算ツール

このビデオでは、Python を使用して Metatrader5 上の取引ボット用のロット サイズ計算機能を構築する方法について説明します。この機能には、リスクがかかっている残高、リスク量、ストップロス価格、エントリー価格、取引されるシンボルに関する知識が必要であり、外国為替取引とは異なります。講演者は、Metatrader5 が計算を拒否しないように値を丸めることの重要性を強調し、関数に別の通貨を追加する方法を示しました。また、為替レートの追加、キャッチオール else ステートメントの追加によるコードの堅牢化、pip サイズと pip 値の標準計算の提供についても説明します。シリーズの次のパートでは、Metatrader5 での安全かつ効率的な注文に焦点を当てます。

• 00:00:00 このセクションでは、プレゼンターは、ロットサイズ計算機の作成から始めて、独自の Metatrader5 Python 取引ボットの構築に含まれる手順を説明します。同氏は、ロットサイズを計算するには、ストップロス、株価、残高、リスク量を知る必要があるとアドバイスしています。プレゼンターは、ストップロスと株価の理解、およびシグナルを計算する戦略の使用に関する詳細について、自分のチャンネルの以前のエピソードを推奨しています。ロットサイズ計算機に続く他の 3 つのエピソードは、トレーダーが Metatrader5 で安全かつ効率的に注文を行うのに役立ちます。発表者は、ロットサイズ計算機用の疑似ライブラリ関数を作成する重要性を強調し、各ステップのコードの説明を示します。
  
  
• 00:05:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターが取引ボットのロット サイズ計算機能を構築する手順について説明します。同氏は、この機能には、リスクがかかっている残高、リスク量、ストップロス価格、エントリー価格、取引されるシンボルに関する知識が必要であると説明しています。ロットサイズの計算は外国為替取引とは異なり、ピップサイズとピップ値の計算が必要です。講師は、USD/JPY通貨ペアのリスク量とpip値の計算方法の例を提供します。最後に、彼は為替レートを mt5 に問い合わせるのではなく、エントリー価格として現在の為替レートを使用することを提案しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、ビデオでロット サイズの計算方法と、ロット サイズを Metatrader5 に提示する際の四捨五入値の重要性について説明します。講演者は、大きな小数値を表示すると Metatrader5 が計算を拒否する可能性があることと、小数点第 2 位への四捨五入がどのように役立つかを強調します。ただし、非常に小さい残高でロット サイズ計算ツールを使用すると、丸め効果により問題が発生する可能性があります。講演者は、より大きなロットサイズで取引するか、リスク計算が歪んでいる可能性があることを受け入れることを推奨しています。このビデオでは、カナダドルなどの別の通貨を関数に追加する方法も簡単に示しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者は、為替レートの追加、生のロット サイズの決定、およびキャッチオール else ステートメントの追加によるコードの堅牢化について説明します。彼らは、その他すべてをキャッチするステートメントをあまりにも自由に使用しないように警告し、徹底的に研究されたシンボルのみを取引することを提案しています。スピーカーはまた、pip サイズと pip 値の標準的な計算を提供し、シリーズの次の部分で注文を行う際のヒントを提供します。

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独自の MetaTrader Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 1

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独自の MetaTrader Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 1

「Build Your Own MetaTrader 5 Python Trading Bot: Order Creator Pt 1」というタイトルの YouTube ビデオでは、Python を使用して MetaTrader5 で注文を作成するプロセスを説明しています。このビデオは 2 部のうちの 1 部であり、このセクションでは注文作成プロセスの 2 番目のステップ (発注前の注文の確認) に焦点を当てています。このビデオでは、必要な取引情報を注文作成機能に渡す「リクエスト」と呼ばれる辞書オブジェクトの作成について説明します。講演者はまた、売りまたは買いの逆指値注文のリクエスト タイプを設定する方法、一般的なエラーを防ぐための Metatrader5 注文チェック リクエストの使用方法、数値を MetaTrader 5 に渡す前に数値を正しくフォーマットすることの重要性についても説明します。次のエピソードでは、次のエピソードで説明します。 MetaTrader5 での実際の注文。

• 00:00:00 このセクションでは、YouTuber が Python を使用して MetaTrader 5 で注文の作成を開始する方法を説明します。注文作成プロセスには 4 つの異なるステップがあり、この特定のエピソードでは、2 番目のステップである注文前に注文を確認することに焦点を当てています。これは、トレーダーが注文を行う際によく犯す一般的なエラーを発見し、損害の大きい間違いを犯さないようにするのに役立つため、重要なステップです。この機能に必要な注文の詳細には、注文タイプ、シンボル、数量、ストップロス、テイクプロフィット、コメント、ストップ価格、および直接かどうかが含まれます。このエピソードは 2 つのエピソードのうちの 1 つであり、次のエピソードでは実際の注文について説明します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、スピーカーは、再帰関数で「直接」ブール値を使用する方法と、数値を MetaTrader に渡す前に正しい小数点以下の桁数でフォーマットすることの重要性について説明します。講演者はまた、ロットサイズと取引サイズの違いを強調し、リスク計算の間違いを避けるためにリンクされたロットサイズ計算機のエピソードを見ることを推奨しています。このセクションは、「リクエスト」と呼ばれる辞書オブジェクトの作成で終わります。これは、シンボル、出来高、ストップロス、テイクプロフィット、タイプ時間、コメントなどの必要な取引情報を注文作成関数に渡すために使用されます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者が Metatrader5 Python API を使用して売りストップ注文のリクエスト タイプを設定する方法を説明し、ゼロのストップ価格を設定するなどの一般的なエラーを防ぐためのサニティ チェックを追加します。買い逆指値注文の作成にも同じ方法が使用されます。講演者は、API が注文を処理して利益を最大化するためのさまざまなオプションを提供していることを強調しました。このセクションでは、次のエピソードで MetaTrader5 で注文を行うために使用される、直接等しい true または false ステートメントも紹介します。
  
  
• 00:15:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターは、Metatrader5 の注文チェック リクエストを使用してコードが取引できるかどうかをチェックする方法を説明します。このチェックは確実ではなく、特定のエラーを見逃す可能性がありますが、最も一般的なエラーには役立ちます。結果がゼロの場合、注文が行われます。そうでない場合、コードはいくつかの一般的なエラーを検出し、メッセージを出力します。次回は、注文チェックからMetaTrader5上での実際の注文に移ります。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 2

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 2

このビデオは、MetaTrader5 Python 取引ボットの構築に関するチュートリアルの続きで、注文の送信、さまざまな結果の処理、MetaTrader5 によって返される可能性のあるエラー コードの理解のためのコード実装のプロセスについて説明します。プレゼンターは、個人の好みに基づいてコードをカスタマイズし、ボットの使用中に発生する可能性のあるエラーを理解することの重要性を強調します。プレゼンターは、ユーザーにエラーを通知し、必要に応じて実行を停止する関数の例も提供します。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが、ロット サイズの計算、注文の確認、注文の実行、すべてのラッピングなど、MetaTrader5 Python 取引ボットの構築に必要な 4 つの異なる手順について説明します。プレゼンターはまた、MetaTrader5 によって返される可能性のあるさまざまなエラー コードを理解することの重要性を強調し、いくつかの一般的な例を紹介します。次にビデオでは、MetaTrader5 に注文を送信するために必要なコードを詳しく説明し、再帰関数アプローチを使用して注文結果からのさまざまな結果を処理する方法を説明します。
  
  
• 00:05:00 ビデオのこのセクションでは、講演者が、MetaTrader 5 Python で自動取引ボットを使用するときに発生する可能性のあるオプションとエラーのいくつかについて説明します。よくあるエラーの 1 つは、アカウントを変更するときに自動取引をオンにしたままにすることです。これにより、コードの残りの部分に問題が発生する可能性があります。講演者は、エラーの種類と将来の取引への潜在的な影響に応じて、ブレイキング エラーとノンブレイキング エラーを発生させる個人的な好みについて説明します。また、ユーザーにエラーを通知し、必要に応じて実行を停止するサンプル関数も提供します。全体として、講演者はコードを自分のニーズや好みに適応させることの重要性を強調しています。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 3

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: Order Creator パート 3

このビデオチュートリアルは、MetaTrader 5 Python 取引ボットの構築に焦点を当てており、ロットサイズの計算、注文の問題の確認、注文の実行、効率性と安全性を確保するためのすべてのラップなど、プラットフォーム上で注文を行うためのいくつかの手順を説明しています。このチュートリアルでは、残高、コメント、リスク量、シンボル、ストップロスやテイクプロフィットなどの取引値など、ボットに必要な変数について説明します。このビデオでは、計算ロット サイズ ヘルパー関数の使用法とエラー チェックの重要性を説明するとともに、調査と細部への注意の必要性も強調しています。このチュートリアルは、データ フレームを使用して必要な値を抽出する方法の説明で終わり、次のエピソードではボットが継続的に取引する方法を検討します。

• 00:00:00このセクションでは、ビデオ チュートリアルで、前のエピソードの注文作成とロット サイズの計算を組み合わせる方法を示します。これにより、今後のエピソードで検討できる幅広いオプションが提供されます。このチュートリアルでは、MetaTrader5 で注文する際の 4 つの異なるステップについて説明します。ロット サイズの計算、注文の銘柄の確認、注文の出し、高速、効率的、安全であることを保証するためのすべてのピースのラッピングです。このエピソードでは、視聴者が必要な特定の情報に集中できるように、これらの手順を 4 つの個別のビデオに分割しています。このチュートリアルでは、make_trade.py ファイルを独自のファイルに入れて、Discord、Slack、Twitter に取引を送信するなどの機能を追加するためにどのように使用できるかを説明します。
  
  
• 00:05:00 MetaTrader 5 Python 取引ボットの構築に関するビデオのこのセクションでは、プレゼンターが残高、コメント、リスク量、シンボル、利益確定などの取引値など、ボットに必要な変数について説明します。 、ストップロス、株価。値をフォーマットし、ロットサイズを決定するための疑似コードも提示され、プレゼンターは、取引結果を Discord に送信したり、異なる通貨の異なるアカウントを管理したりするなど、ボットに追加される可能性のある将来の機能についても言及しています。残高、テイクプロフィット、ストップロス、ストップ価格はすべて浮動小数点にフォーマットされ、小数点第 2 位に四捨五入されます。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、ビデオ チュートリアルは、前に作成した calc ロット サイズ ヘルパー関数を使用して、取引ボットのロット サイズと取引タイプを決定することに焦点を当てています。このビデオでは、戦略における買いストップと売りストップを決定する簡単な方法を示しています。必要な値をすべて取得した後、取引結果がユーザーに返され、取引ボットをより機能的にするために今後の作業のために To-Do が追加されます。このビデオでは、「メイクトレード」機能を戦略に統合し、それを更新して前の取引をチェックして MetaTrader 5 プラットフォームに送信することに焦点を当てています。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、ビデオ チュートリアルで、関数の一部を取り出して戦略関数に組み込むことで main 関数を簡素化する方法を説明します。このビデオでは、エラー チェックとコーディング エラーを認識して修正する能力の重要性についても説明し、研究と細部への注意の必要性も強調しています。戦略機能は、リスク管理に必要な追加情報を含めることによってさらに発展しており、ビデオでは、同じ MetaTrader アカウントで使用されている戦略を区別するためにコメントを追加する方法を示しています。このチュートリアルは、取引の実行と、取引を効果的に行うために必要な情報の利用についての説明で終わります。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、ビデオ チュートリアルで、データ フレームを使用してテイクプロフィット、ストップ価格、ストップロスに必要な値を抽出する方法を示します。このチュートリアルでは、最初は false に設定されているメイクトレードの結果についても説明します。位置引数、バランス、リスク量は今のところハードコードされていますが、チュートリアルでは将来のエピソードでより動的にする方法を検討します。全体として、戦略をまとめ、次のエピソードでボットが継続的に取引できるようにすることに重点が置かれています。

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独自の MetaTrader Python 取引ボットを構築: ローソク足を見逃さない

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独自の MetaTrader Python 取引ボットを構築: ローソク足を見逃さない

このビデオチュートリアルでは、ローソク足を決して見逃さない、MetaTrader 5 で Python 取引ボットを構築する方法を説明します。このコードは MetaTrader 5 を開始し、現在および過去の時間をキャプチャし、while ループを利用して 1 つのローソクを取得し、前のローソクと比較して新しいローソク足を識別します。このビデオでは、コード内のスペースを修正すること、クラッシュを防ぐためにスリープ関数を実装すること、メイン関数を簡素化するために別の関数を利用することの重要性を強調しています。インストラクターは、コード内のエラーを処理する方法や、明確なテストのために print ステートメントを使用する方法についてもガイダンスを提供します。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが Metatrader5 を監視して、取引戦略が新しいローソク足を見逃さないようにする方法を示します。使用されるコードは単純で、MetaTrader5 を開始するために使用されるスタートアップ関数と、現在および前回の時間をキャプチャするために設定された変数を備えています。 while ループは、true である限り取引関数を実行し続けるために使用され、コードは戦略の時間枠を使用して単一のローソク足を取得し、現在の時刻と前回の時刻を比較します。値が等しくない場合は、新しいローソク足が発生し、取引を実行する前に取引を行う必要があるかどうかのチェックが実行されます。 BTCUSD 通貨ペアは年中無休で取引されるため、現在時刻を取得するために使用され、その時刻は現在の時刻変数に割り当てられます。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、すべてのタブが一列に揃うようにコード内の間隔を更新することの重要性についてビデオで説明しています。このコードは、新しいローソク足があるかどうかをチェックし、ある場合は戦略を実行して、取引を行う必要があるかどうかを確認します。このビデオでは、CPU 使用率の上昇やプログラムのクラッシュを防ぐための「time.sleep(1)」の使用についても言及しています。次に、シンボルとタイムフレームを取り出して別の関数「実行戦略」を作成することによって、メイン関数をクリーンアップします。これにより、メイン関数を単純化しながら、いつでも戦略を渡すことができます。最後に、ビデオでは、戦略が適用されるシンボルを抽出するプロセスと取引に使用される時間枠について説明していますが、新しいローソク足を取得するための MT5 のポーリングの主な時間枠は維持されています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、インストラクターが、MetaTrader 5 で Python を使用してトレーディング ボットを構築するときにコード内のエラーを処理する方法を説明します。ビデオでは、MetaTrader 5 ライブラリと Strategy ライブラリを使用して、MetaTrader 5 でのエラー処理に対処する方法を示します。コード。戦略が正常に実行された場合は「true」値が返され、取引が発生しなかった場合は「false」が返され、MetaTrader 5 で注文が出されなかったことを示します。さらに、インストラクターは、print ステートメントを使用してテスト プロセスを行うことを提案しています。ユーザーにとってより明確で理解しやすくなります。

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築: すべての取引を自動管理

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築: すべての取引を自動管理

このビデオは、MetaTrader 5 Python 取引ボットの構築に関するシリーズの一部であり、注文の管理に焦点を当てています。講演者は、注文をキャンセルし、未処理の注文をすべて取得する方法を説明するとともに、取引における効果的なリスク管理の重要性も強調します。オープン注文をすべてキャンセルする戦略は、オープンポジションに関連するリスクを管理するシンプルですが有効な方法です。講演者は、次のエピソードで同じ MetaTrader 5 アカウントで複数の戦略を管理する方法をデモンストレーションすることも発表しました。

• 00:00:00 このセクションでは、講演者は MetaTrader 5 Python 取引ボットの構築シリーズの 3 つのエピソードの概要を説明します。これには、MetaTrader 5 を監視してローソク足を見逃さない方法、リスクを軽減するために取引注文を管理する方法、および同じアカウントで複数の戦略を管理します。このエピソードの焦点は、mt5_lib ファイルを使用した注文のキャンセル機能、リクエスト オブジェクトの作成、エラーを処理するための try-accept パターンの使用など、注文の管理です。さらに、管理を容易にするためにコードにコメントが追加されており、取引ボットに機能を追加するにはエラー コードを理解することが重要です。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、スピーカーが注文をキャンセルし、未処理の注文をすべて取得する方法を説明します。エラーが発生すると、それがユーザーに返され、発言者は単に重大な変更としてエラーを発生させることを選択します。すべてのオープン注文をキャンセルするには、この関数はパラメータを必要とせず、オープン注文のリストを返します。 MetaTrader 5 で取引リスクを管理するには、「注文」と「ポジション」という用語を理解することが不可欠です。この 2 つの機能は、取引戦略の一環として注文をキャンセルするタイミングを管理するメイン機能に結合されます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、スピーカーは取引における効果的なリスク管理の重要性と、それを取引ボットに実装する方法について話します。この戦略には、オープンな注文をすべてキャンセルすることが含まれており、これはオープンなポジションに関連するリスクを管理するシンプルだが有効な方法です。講演者は、シリーズの次のエピソードで、同じ MetaTrader 5 アカウントで複数の戦略を管理する方法をデモンストレーションする予定であるとも述べています。