アルゴリズム取引におけるPython - ページ 5

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独自の MetaTrader 5 Python 取引ボットを構築する: 高度な注文管理

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: 高度な注文管理

ビデオのこのセクションでは、シンボルとコメントのフィルターを使用した MetaTrader 5 Python 取引ボットの高度な注文管理について説明します。 MT5 lib ファイルに関数を追加することで、ボットは各戦略のコメントとシンボルに基づいてフィルターされた注文のリストを取得できるため、ドローダウンと取引の識別を効果的に管理できるようになります。このビデオでは、ブール値を使用して注文をキャンセルする前に注文が存在するかどうかを確認することによる注文キャンセルの管理についても説明し、リスク管理の一環として注文キャンセルを管理することの重要性を強調しています。最後に、ビデオは取引ボットの機能をデモンストレーションし、Discord 経由で視聴者に進捗状況の最新情報を提供して終わります。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーは同じ MetaTrader 5 アカウントでの複数の戦略の管理について話しています。これを行うために、スピーカーはシンボルとコメントのフィルターを使用して戦略を区別することを選択します。これにより、合計ドローダウンを管理し、どの取引がどの戦略に属するかを識別することができます。このフィルタリング機能を作成するには、ビューアは、シンボルとコメントに基づいてフィルタリングされた注文のリストを取得する関数を mt5 lib ファイルに追加するように指示されます。講演者はコードにコメントすることの重要性を強調し、視聴者がコードにアクセスできる GitHub リポジトリへのリンクを提供しました。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、アクティブな注文のフィルタリングを容易にするためにシンボルをデータ フレームに変換する方法についてビデオで説明します。注文がデータ フレームに入ると、コメントによってフィルタリングでき、未処理の注文番号が「未処理注文」と呼ばれる変数に追加されます。このビデオでは、注文フィルター関数と以前の「注文のキャンセル」関数を組み合わせた関数を作成する方法も示しています。これにより、注文をキャンセルできるかどうかを示すブール値が得られます。
  
  
• 00:10:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが取引ボットで注文のキャンセルを管理する方法について説明します。彼らはフィルタリングされた注文のリストを受け取り、「注文のキャンセル」機能を使用して注文をキャンセルする前に、注文が存在するかどうかを確認します。キャンセルする注文がない場合は、単に「false」を返します。キャンセル結果に「ブール値」を使用して、実行の結果が確実に明確になるようにします。また、ストラテジからコメント文字列を取得し、関数内でコメント文字列に正しく名前が付けられていることを確認する方法も示します。発表者は、リスク管理戦略の重要な部分として注文キャンセルを管理することの重要性を強調します。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、著者がビデオ シリーズを締めくくり、USDJPY の取引やスリーピング キャンドルがないことを示すことで取引ボットの機能を実証します。作者は、リクエストに応じて、ボットの進行状況に関する最新情報を Discord 経由で視聴者に送信することも提案しています。

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独自の MACD ゼロクロス戦略を構築する: Python 取引ボット

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

独自の MACD ゼロクロス戦略を構築する: Python 取引ボット

このビデオチュートリアルでは、プレゼンターが Python 取引ボットを使用して MACD ゼロクロス戦略シグナルを作成する方法を示します。プレゼンターは、MACD ラインがどのように生成されるか、およびゼロクロス戦略の基礎を形成するためにどのようにゼロ値の周りで変動するかを説明します。これらは、MACD ゼロクロス戦略用のファイルの作成、必要なライブラリのインポート、コードの構造化、シンボルやタイムフレームなどのパラメーターの受け渡しの手順を視聴者にガイドします。このビデオでは、売買取引を実行する前に戦略をテストすることの重要性を強調し、MACD ゼロクロスに基づいてストップロス注文と利食い注文を設定するためのコードを提供しています。

• 00:00:00 このセクションでは、ビデオ チュートリアルで、Python 取引ボットを使用して MACD ゼロクロス戦略シグナルを生成する方法について説明します。これを行うには、ユーザーは選択した取引所からローソク足データ (始値、高値、安値、終値データ) にアクセスし、MACD ライン、MACD シグナル ライン、およびヒストグラムで構成される独自の MACD インジケーターを生成する必要があります。このビデオでは、MACD ラインがどのように生成されるか、およびゼロクロス戦略の基礎であるゼロ値付近でどのように変動するかについて概要を説明します。次に、チュートリアルでは、MACD ゼロクロス戦略用のファイルの作成、必要なライブラリのインポート、コードの構造化、シンボルやタイムフレームなどのパラメーターの受け渡しの手順を説明します。このビデオでは、売買取引を実行する前に戦略をテスト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、講演者が MACD ゼロクロス戦略について説明し、コード構造の概要を説明します。 MACD インジケーターにはいくつかの情報が必要であり、デフォルト値が提供されていますが、個々のシンボルに固有のさまざまな値をバックテストすることをお勧めします。講演者は、将来の参照のためにコードにコメントすることの重要性を強調し、GitHub へのリンクを示しました。戦略の疑似コードには、必要なデータの取得、インジケーターの計算、ゼロラインクロスからのシグナルの生成が含まれます。各関数のプレースホルダーが含まれており、コードを拡張してバックテスト用のテイクプロフィットやストップロス率などの他のパラメーターを含めることができます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、戦略で使用するデータを取引所から取得する getData 関数に焦点を当てます。この関数は、MACD クロスオーバー関数に関する前のエピソードで使用された関数と似ており、戦略に依存する可能性があると主張されているため、同じファイルに残されています。ただし、指数移動平均が使用されるため、十分なローソク足を取得することが重要であり、経験則として、計算される EMA サイズの少なくとも 5 倍のローソク足が必要です。これはバイナンスのような取引所にとって重要であり、一度に取得されるローソク足の数が制限される可能性があります。データが取得されたら、ステップ 2 では、戦略に必要な 2 つの指標、つまり MACD と関数の定義後に生成される MACD ゼロクロスを計算します。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、スピーカーが Python を使用して MACD (移動平均収束発散) インジケーターとゼロクロスを計算する方法について説明します。 MACDを計算するには、スピーカーはインジケーターライブラリを参照し、「calc_macd」関数を使用します。ゼロクロスを計算するには、データフレーム、位置、および事前位置に 2 つの追加の列を作成し、ブール true/false ステートメントを使用してそれらをゼロと比較する必要があります。ラムダ関数を使用して N/A 値が削除され、位置値と事前位置値が削除されてゼロクロス列が残ります。
  
  
• 00:20:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターは将来の時間を節約するために、再利用可能なライブラリを使用して MACD ゼロクロス インジケーターをコードに追加します。彼らは、ストップの売買と利益確定に使用する値は恣意的でテストされていないため、ユーザーが独自に生成する必要があると説明しています。次に、プレゼンターは注文タイプ、価格、ストップロス、テイクプロフィットの空白列をデータフレームに追加し、ゼロクロスに基づいてシグナルを生成するまで繰り返します。このコードは、ゼロクロスが真であるかどうかをチェックし、真である場合にのみ続行し、MACD の方向をテストできるようにします。
  
  
• 00:25:00 MACD ゼロクロスに基づいてストップロスとテイクプロフィット注文を含む戦略。このセクションでは、スピーカーは、ストップ価格とテイクプロフィットディスタンスの決定を含む、売りストップ注文と買いストップ注文を設定するプロセスを説明します。売りストップ注文の場合、ストップ価格は前のローソク足の安値に設定され、買いストップ注文のストップ価格は前のローソク足の高値に設定されます。テイクプロフィットディスタンスはストップ価格とストップロスの差に基づいて計算され、関連する価格ポイントに加算されます。スピーカーには、ユーザーが自分の情報を更新して逆指値と逆指値の値を計算する際に役立つコメントも含まれています。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、ビデオはメイン関数を更新して安定性を高めることに焦点を当てています。計算された値を含むデータ フレームが関数に戻されますが、テイクプロフィットとストップロスの値は前の行の値に基づいているため、関数が最初の行を呼び出そうとするとエラーが発生する可能性があります。この問題を解決するには、for ループに数行のコードを追加して、0 番目の行を渡した後にのみ動作するように指示します。これにより、コードがより安定します。次に、ビデオでは main 関数を更新して、ゼロクロスが true に等しいデータ フレーム行のみを抽出して、結果をより有用なものにします。
  

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MetaTrader 5 と Python を使用して独自の MACD クロスオーバー戦略を構築する

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

MetaTrader 5 と Python を使用して独自の MACD クロスオーバー戦略を構築する

このビデオでは、Python と MetaTrader 5 を使用して MACD クロスオーバー戦略を作成する方法に関する包括的なガイドを提供します。このプロセスには、OHLC データの取得、指標の計算、シグナルの生成、およびさまざまなテクニカル指標で使用できるクロスオーバー関数の開発が含まれます。プレゼンターは、ライブ取引で戦略を使用する前にバックテストを行うことの重要性を強調し、迅速な実装のためのコードとリソースを提供します。このビデオでは、売りシグナルの値の計算、データ フレーム値の更新、バックテストを容易にするための結果のフィルター処理についても説明しています。全体として、このビデオは MACD クロスオーバー戦略の開発と実装に興味のあるトレーダーにとって素晴らしいリソースです。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが Python と MetaTrader 5 を使用して MACD クロスオーバー戦略を作成するために必要なツールの概要を説明します。MACD インジケーターは、MACD ライン、MACD という 3 つの個別の情報で構成されています。シグナルラインとMACDヒストグラム。この戦略では、相互に交差して買いシグナルと売りシグナルを生成する MACD ラインと MACD シグナルラインに焦点を当てます。プレゼンターは、戦略を作成する方法の概要を提供し、必要な要素をすべてまとめて関数を定義し、シンボル、タイムフレーム、MACD 入力などの入力を指定します。発表者はまた、将来の不必要な時間を節約する投資を行う方法としてコメントすることの重要性を強調します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、インストラクターが Python を使用して MetaTrader 5 で MACD クロスオーバー戦略を開発する手順について説明します。最初のステップは、選択したシンボル、時間枠、および為替の OHLC (始値、高値、安値、終値) データを取得することです。次に、MACD インジケーターと別のインジケーター (指定されていない) が、MACD ファースト、スロー、およびシグナルの入力値に基づいて計算されます。次に、インジケーターとルールの任意の値を使用してシグナルが生成されます。インストラクターは、バックテストなしでライブ取引にこれらの値を使用しないようにアドバイスしています。最後に、必要に応じて、生成されたシグナルに基づいて取引を実行する自動取引ボットを作成できます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、スピーカーは取引戦略で EMA を使用するときに適切な数のローソク足を取得することの重要性について説明します。経験則として、計算される EMA の少なくとも 5 倍の数値を取得する必要があります。使用されている取引所で取得できるローソク足の数に制限がある場合、バックテストでの特定の EMA 値の使用に影響を与える可能性があります。さらに、講演者は ta-lib を使用して MACD インジケーターを計算するプロセスを説明し、MACD ラインとシグナル ラインがいつ交差するかを識別するための戦略に単純なクロスオーバー インジケーターを組み込む必要があることを説明します。
  
  
• 00:15:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターは、データ フレームの任意の 2 つの列を取得し、それらがいつ相互に交差するかを示す汎用クロスオーバー関数を作成する方法を説明します。この機能を使用すると、トレーダーはクロスメカニズムを備えたさまざまなテクニカル指標を簡単に使用できます。この関数は、それらを比較する 2 つの追加列をデータ フレーム上に作成します。クロスが特定されると、3 番目の列が追加され、新しいクロス列だけが残ります。発表者は、アルゴリズム取引を行う際に関数が高速であることを保証するために、NA 値を削除し、in-place = true を使用することの重要性を強調しました。トレーダーは、Algorithmic Trading Bot Github ページhttps://github.com/jimtin/algorithmic_trading_botのコードにアクセスできます。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、ビデオで MACD クロスオーバー戦略のシグナルの計算について説明します。この関数はデータフレームを取り込み、ユーザーが利益確定、損切り、売買価格をカスタマイズできるようにします。この関数は、注文タイプ、ストップ価格、ストップロス、テイクプロフィットの列を追加することから始まります。これらは、まだ行われていない取引のプレースホルダーとして機能します。次に、関数はデータ フレームの各行を反復処理し、取引を行う必要があることを示すクロスオーバーがあるかどうかを確認します。クロスオーバーがある場合、関数は MACD ラインがシグナル ラインの上にあるか下にあるかをチェックして、取引の方向を決定します。これはシグナル値 1 または -1 で示されます。その後、この関数はバックテストとレビューを容易にするために、売買シグナルを含むデータ フレームを返します。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、スピーカーは Python と MetaTrader 5 を使用して MACD クロスオーバー戦略の売りシグナルの値を計算する方法を説明します。クロスが発生し、MACD がシグナルを下回った後、それは売りの兆候となります。価格が下落しようとしている、またはすでに下落していることを意味します。したがって、注文タイプはストップを買い、ストップ価格は前のローソク足の高値、ストップロスは前のローソク足の安値に設定されます。テイクプロフィットは 1 対 1 の比率に設定されます。売りシグナルの場合、反対のパラメーター値が使用されます。つまり、ストップロスは前のローソク足の高値に設定され、売りストップは前のローソク足の安値に設定され、利食いは 1 対 1 の比率で設定されます。
  
  
• 00:30:00 ビデオのこのセクションでは、講演者が MACD クロスオーバー戦略のデータ フレームの値の更新について説明します。彼らは、前のコードは信号が 1 または負の 1 に等しい場合に対処していましたが、ほとんどの場合、信号は 0 に等しくなり、潜在的なエラーにつながることに注意しました。エラーを避けるために、注文タイプ、ストップ価格、ストップロス、またはテイクプロフィット値がない場合にデフォルト値を追加し直します。さらに、講演者は、データ フレームの最初の行が真の値を生成する行である場合、そこに到達するためにマイナス 1 を行う必要がなく、さらなるエラーにつながる可能性があると述べています。この問題に対処するために、データ フレームの最初の行をスキップする単純な関数が作成されます。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、プレゼンターは、Python スクリプトの main 関数内の既存のコードがいくつかの起動関数を呼び出し、MACD クロスオーバー戦略をインポートすることを説明します。彼は、1 時間の時間枠で ETH/USD 通貨ペアを使用するようにメイン関数を更新し、それを画面に出力します。ただし、何も起こらない例が多数あるため、戦略のバックテストを容易にするために、結果をフィルタリングして true の値のみを出力することを提案しています。ビデオでは、これを実現するためにコードを変更する方法を示します。

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Windows に TA Lib をインストールする方法

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Windows に TA Lib をインストールする方法

この YouTube チュートリアルでは、テクニカル分析ライブラリである TA Lib を Windows 10 にインストールする方法について詳しく説明します。手順には、Microsoft Visual Studio ビルド ツールと TA Lib のダウンロードとインストール、Microsoft Powershell を使用した TA Lib ファイルの解凍、プログラムのコンパイルが含まれます。開発者コマンド プロンプトを使用し、「pip install ta lib」を実行してプログラムをインストールします。このチュートリアルでは、Windows に TA Lib をインストールするのは難しい場合があると警告していますが、管理者アクセスを持つユーザーには明確なガイドが提供されています。

• 00:00:00 このセクションでは、YouTuber が管理者アクセス権を持つ Windows 10 マシンに TA Lib をインストールする方法を説明します。彼らは、TA Lib が商社やトレーダーによって使用される 150 以上の指標を備えたテクニカル分析ライブラリであると説明しています。彼らは、Windows へのインストールは難しい場合があると警告し、Microsoft Visual Studio ビルド ツールと TA Lib 自体を含む 3 つのダウンロードが必要であると説明しています。次に、これらのツールをダウンロードしてインストールし、Microsoft Powershell を使用して TA Lib ファイルを解凍する手順を詳しく説明します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、Visual Studio ツールをインストールした後に Windows 上で TA Lib をコンパイルする方法を説明します。このビデオでは、プログラムをコンパイルするために end make コマンドを実行する前に開発者コマンド プロンプトを使用し、ファイルの場所を入力する必要がある変更点を強調しています。最後に、ユーザーは「pip install ta lib」を実行してプログラムをインストールすることをお勧めします。

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Python を使用して MetaTrader 5 で取引するにはどうすればよいですか?

✅¿Python を使用して Metatrader5 を操作できますか?✅

このビデオでは、Python を使用して MetaTrader 5 に接続し、投資ロボットをプログラムし、外国為替市場戦略を自動化する方法について説明します。さまざまなライブラリを紹介し、MetaTrader 5 ライブラリの初期化とデータ取得の関数について説明します。発表者はまた、Python を使用して MetaTrader 5 から財務データを抽出し、日付範囲とシンボルを指定し、プロット関数を使用してデータをプロットして売り値と買い値、最終値、出来高を表示する方法も示します。このビデオではコードの例が紹介されており、注文送信機能を利用して投資ロボットの作成に関するコースを作成できる可能性が示されています。

• 00:00:00 このセクションでは、ビデオで Python を MetaTrader 5 に接続して、投資ロボットをプログラムし、外国為替市場戦略を自動化する方法について説明します。ホストは、日付ライブラリの DateTime、データ視覚化ライブラリの pandas、スター ライブラリの MetaTrader 5 などのライブラリを紹介します。 MetaTrader 5 ライブラリには、初期化とデータの取得のための関数があり、それらについて説明します。ビデオにはコードの例が含まれており、ライブラリ関数を使用して投資ロボットをプログラムするリクエストを行う方法が示されています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、プレゼンターが Python を使用して MetaTrader 5 から財務データを抽出する方法を示します。デモには、抽出する日付とシンボルの範囲の指定と、データのデータ フレームへの変換が含まれます。次に、プロット関数を使用してデータをプロットし、売値と買値、最終値、出来高を表示します。発表者は、注文送信機能を利用して、これらのデータ フレームを使用して戦略やロボットを作成できることを示唆しています。発表者はまた、投資ロボットの作成方法に関するコースを作成する可能性も提供しています。

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Python と MetaTrader 5 を使用した RSI 取引ボット

GitHub でコードを取得します: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

Python と METATRADER 5 を使用した RSI 取引ボット!!!

このビデオでは、Python、MetaTrader 5、RSI インジケーターを使用して取引ボットを作成する方法を説明しています。ローソク足スレッドや前のローソク足をロードする関数など、さまざまな取引スレッドや関数について説明し、ティック値を扱う際の例外処理の重要性を強調します。このビデオでは、適切なストップロスとテイクプロフィットの設定、注文の送信と確認のプロセスについても説明しています。プレゼンターは、EVP でセルの位置を開くことでボットの仕組みをデモンストレーションし、最後に視聴者に「いいね」を押し、共有し、チャンネルに登録するよう促します。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが Metatrader 5 とインジケーター RSI を使用して Python ボットを作成する方法を説明します。このビデオでは、ボットの主な機能、使用されるスレッド、ロット数、期間、市場が設定されるボット クラス コンストラクターについて説明します。さらに、プレゼンターは、ローソク足スレッドや以前のローソク足をロードする機能など、さまざまな取引スレッドと機能の内訳を提供します。このボットのコードは、発表者の GitHub からも入手できます。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、ビデオでキャンドル ファイルと RSI 関数が取引ボット内でどのように連携するかを説明します。ローソク足ファイルは、受信したティック データに基づいてローソク足を作成し、新しいローソク足を作成するか現在のローソク足を更新するかを期間ごとにチェックします。 RSI ファイルは、ローソク足スレッドが RSI インジケーターを計算する準備ができたことを通知するまで待機し、データ フレームを作成し、TA ライブラリを使用して RSI 値を計算します。このビデオでは、値の保存と処理にパンダ データ フレームを使用することを強調し、ティック値を処理する際の例外処理の重要性を強調しています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、RSI オブジェクトを使用して RSI インジケーターをロードし、ローソク足ファイルから終値列を含むデータ フレームを作成する方法をビデオで説明します。次に、RSI は、設定パラメータ 14 を使用してクローズ列に基づいて値を計算します。RSI の最後の 2 つの非移動値は、すべてのスレッドで共有されるデータ ディクショナリに格納されます。次に、タイプに指定された引数に応じて、スレッド注文が呼び出されて、買いまたは売りのポジションをオープンします。オープンポジション関数は、市場、ロットサイズ、タイプ引数を受け取り、ストップロスポイントとテイクプロフィットポイントを定義します。次に、メインスレッドは RSI がロードされるのを待ってから、インジケーターの条件が満たされているかどうかをチェックし、満たされている場合はポジションをオープンし、最後の操作の間に十分な時間が経過したことを確認します。
   
  
• 00:15:00 ビデオのこのセクションでは、スピーカーは適切なストップロスとテイクプロフィットの設定、希望価格を上回るまたは下回るポイント数の計算、アクション、マーケットなどの必要な情報を含む辞書の作成について説明します。 、ロットサイズ、タイプ、現在価格、ストップロス、テイクプロフィット。スピーカーは、注文を送信し、発生する可能性のあるエラーを確認するプロセスについても説明します。さらに、ビデオではスレッドを強制終了して Metatrader 5 ソフトウェアをシャットダウンする様子が示されており、EUR/USD および AUD/USD ペアでポジションをオープンするテストも含まれています。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、プレゼンターは、EVP でセル ポジションを開き、ストップロスとテイクプロフィットが適切かどうかを確認することによって、Python と MetaTrader 5 を使用した RSI 取引ボットがどのように機能するかを示します。テイクプロフィットは500ポイント、ストップロスは100ポイントに設定されています。プレゼンターは、MetaTrader5 で TA ライブラリと RSI を使用してボットを作成するのは簡単であり、視聴者が「いいね」を押し、共有し、購読し、次のビデオを視聴することを奨励していることを繰り返してビデオを締めくくります。

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Python を MetaTrader 5 に接続する方法 - MQL5

COMO CONCAR Python AO メタトレーダー 5 - MQL5

このビデオでは、Python を MQL5 に接続する方法に関するシリーズを紹介します。これにより、MetaTrader 5 取引プラットフォーム用の Python ライブラリを使用して定量的かつ多面的な分析を実行できるロボットの開発が可能になります。講演者は、Anaconda と MetaTrader 5 をダウンロードするプロセスを説明し、最良の結果を得るために Windows オペレーティング システムを使用することの重要性を強調しました。このビデオでは、MetaTrader 5 ライブラリを Anaconda にダウンロードし、MQL5 を介して Python を MetaTrader 5 に接続する方法を示します。さらに、プレゼンターは、接続が機能するかどうかを確認する方法と、プログラミングを支援するオートコンプリート機能の使用方法をデモンストレーションします。

• 00:00:00 このセクションでは、講演者は、強力な Python プログラミング言語を、MetaTrader 5 取引プラットフォーム用のロボットを開発する MQL5 言語に接続する一連のビデオを紹介します。この接続を通じて、Python の計算能力と MQL5 言語でのアイデアの実装を組み合わせて、Python ライブラリを使用した定量的かつ多面的な分析用のロボットを作成でき、最終的にはこれらの分析に基づいて売買用のロボットの作成につながります。スピーカーは、Anaconda と MetaTrader 5 という 2 つの重要なツールをダウンロードするプロセスを視聴者に案内し、これらのツールを最も効果的に使用するために Windows オペレーティング システムを利用することの重要性を説明します。
  
  
• 00:05:00 このセクションのビデオでは、データ マイニング、人工知能などのアプリケーション、アルゴリズム、スクリプトを開発できるプラットフォームである Anaconda のダウンロードとインストールを示します。 Anaconda 内には Spider、Jupyter Notebooks、Navigator などのさまざまなツールがありますが、焦点は Jupyter Notebook です。このビデオでは、Python を MQL5 言語に接続する Anaconda のプロンプトを介してライブラリをインストールする手順を説明します。これにより、MetaTrader 5 との取引機能の統合が可能になります。正常にインストールされた MetaTrader 5 ライブラリのインポートとその Python 構文も示されています。
  
  
• 00:10:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが Python を MQL5 に接続する方法をデモンストレーションします。最初のステップは、2 回のクイッククリックでコマンドを入力してプラットフォームを初期化することです。ファイルを MQL5 フォルダーに保存し、端末情報の値を表示するコマンドを実行して、接続が機能するかどうかを確認しました。発表者はまた、プログラミングを支援するためにオートコンプリート機能を使用することの重要性と、MQL5 言語でのメタ トレーダーの機能の使用方法に関するいくつかのビデオを投稿する予定であることにも言及しました。

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Python の MetaTrader 5 ティック価格を収集する方法

Python のメタトレーダー 5 ティック価格を収集する方法

ビデオ「HOW TO COLLECT METATRADER 5 TICK PRICES FOR Python」では、プレゼンターが MetaTrader 5 を Python に接続し、特定のシンボルの価格データを収集する方法を説明しています。これらは、辞書オブジェクトを使用してデータを操作および解析し、必要なライブラリをインポートしてタイムスタンプ データを変換し、pandas ライブラリを使用して表示します。収集されたデータには、ミリ秒単位の時間、出来高、実際の出来高などの情報が含まれており、価格傾向の分析に役立ちます。最後に、より効率的な分析のためにデータをデータ フレーム構造に変換し、データを視覚化し、MetaTrader 5 ターミナルとの接続を閉じる前に簡単な記述分析を実行します。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが MetaTrader 5 を Python に接続する方法と、Python を使用して MetaTrader プラットフォーム内で価格を取得する方法を示します。まず、プレゼンターは必要なライブラリをインポートし、端末を初期化します。次に、端末のオブジェクトを辞書オブジェクトに変更して操作しやすくします。次に、発表者は辞書を使用してデータを解析し、関連するすべてのキーと値を返す方法を示します。最後に、発表者は、MetaTrader からデータを収集し、Python で「data」という名前の変数に保存する方法を示します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、スピーカーが Python プログラミング言語を使用して特定のシンボルの価格情報を収集する方法を説明します。ユーザーは、シンボル、開始日、および収集するデータ ポイントの数を指定します。次に、スピーカーはタイムスタンプ データを変換するために必要なライブラリをインポートし、パンダ ライブラリを使用して収集されたデータを表示します。収集されたデータには、ミリ秒単位の時間、出来高、実際の出来高などの情報が含まれており、価格傾向の分析に役立ちます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者がデータをスプレッドシートに似たデータ フレーム構造に変換して、より迅速かつ効率的なデータ分析を可能にする方法をデモンストレーションします。 Pandas を含むいくつかの Python ライブラリをインポートし、コードを実行して新しいデータ フレーム変数を作成します。次に、形式を読みやすくし、分析を容易にするためにデータを視覚化する方法を示します。講演者は、MetaTrader ターミナルとの接続を終了し、収集されたデータの簡単な説明分析を実行する方法も実演します。このビデオは、データ分析と AI のために MetaTrader プラットフォームを Python に接続するシリーズの一部です。

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MetaEditor で Python と MetaTrader 5 を操作する方法

Python と MT5 のメタエディターなしでトラバルハールを実行する

ビデオ チュートリアル「Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor」では、MetaEditor プログラムで Python と MT5 を使用する方法を説明しています。ターミナルへのアクセス、新しい Python ファイルの作成、および一般的な Python ライブラリについて説明します。 MetaEditor プラットフォームに Python コンパイラをインストールすることは可能ですが、講演者は Spider や Jupyter Notebook などの代替環境を使用することをアドバイスしています。このビデオでは、Google Colab などのクラウドベースのプラットフォームを含む、Python 開発の他のオプションを提案しています。

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MetaTrader 5 と Python でデモ口座、本物口座、B3 MARKET 口座、FOREX 口座を取引する方法

COMO TROCAR CONTAS デモ、レアル、メルカド B3 E 外国為替なし MT5 E パイソン

ビデオでは、プレゼンターが MetaTrader 5 を Python に接続して、デモからリアルなどの口座タイプを変更したり、さまざまなブローカーのさまざまな市場口座にアクセスしたりする方法に関するチュートリアルを提供します。このチュートリアルでは、ログインの詳細、サーバーの詳細、パスワードを入力してアカウントを初期化してアクセスする方法について説明します。指示は簡単で、従うのも簡単です。