알고리즘 트레이딩에서의 파이썬 - 페이지 5

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 고급 주문 관리

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 고급 주문 관리

비디오의 이 섹션에서는 기호 및 주석에 대한 필터를 사용하는 MetaTrader 5 Python 거래 봇의 고급 주문 관리를 다룹니다. MT5 lib 파일에 기능을 추가함으로써 봇은 각 전략에 대한 주석과 기호를 기반으로 필터링된 주문 목록을 검색할 수 있으므로 손실을 효과적으로 관리하고 거래를 식별할 수 있습니다. 이 비디오는 또한 부울 값을 사용하여 주문을 취소하기 전에 주문이 존재하는지 확인하고 위험 관리의 일환으로 주문 취소 관리의 중요성을 강조하여 주문 취소 관리에 대해 설명합니다. 마지막으로 비디오는 거래 봇의 기능을 시연하고 시청자에게 Discord를 통해 진행 상황에 대한 업데이트를 제공하는 것으로 마무리됩니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 동일한 MetaTrader 5 계정에서 여러 전략을 관리하는 방법에 대해 이야기합니다. 이를 위해 화자는 심볼과 코멘트에 대한 필터를 사용하여 전략을 구별하기로 선택합니다. 이를 통해 전체 손실을 관리하고 어떤 거래가 어떤 전략에 속하는지 식별할 수 있습니다. 이 필터링 기능을 생성하기 위해 뷰어는 mt5 lib 파일에 기호 및 주석을 기반으로 필터링된 주문 목록을 검색하는 기능을 추가하라는 지시를 받습니다. 연사는 코드 주석의 중요성을 강조하고 뷰어가 코드에 액세스할 수 있는 GitHub 리포지토리에 대한 링크를 제공합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 활성 주문을 보다 쉽게 필터링하기 위해 기호를 데이터 프레임으로 전환하는 방법에 대해 설명합니다. 주문이 데이터 프레임에 있으면 주석으로 필터링할 수 있으며 열린 주문 번호는 "오픈 주문"이라는 변수에 추가됩니다. 비디오는 또한 주문 필터링 기능을 이전의 "주문 취소" 기능과 결합하여 주문을 취소할 수 있는지 여부를 나타내는 부울 값을 생성하는 기능을 만드는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 트레이딩 봇에서 주문 취소를 관리하는 방법에 대해 설명합니다. 그들은 필터링된 주문 목록을 받고 `주문 취소` 기능을 사용하여 주문을 취소하기 전에 주문이 있는지 확인합니다. 취소할 주문이 없으면 단순히 'false'를 반환합니다. 취소 결과에 'Boolean'을 사용하여 실행 결과가 확실한 결과를 얻도록 합니다. 또한 전략에서 주석 문자열을 가져오고 함수에서 이름이 올바르게 지정되었는지 확인하는 방법도 보여줍니다. 발표자는 위험 관리 전략의 중요한 부분으로 주문 취소 관리의 중요성을 강조합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 저자는 비디오 시리즈를 마무리하고 USDJPY에 대한 거래가 없고 슬리핑 캔들도 없음을 보여줌으로써 트레이딩 봇의 기능을 보여줍니다. 작성자는 또한 요청 시 Discord를 통해 시청자에게 봇의 진행 상황에 대한 업데이트를 보낼 것을 제안합니다.

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나만의 MACD 제로 크로스 전략 구축: Python 트레이딩 봇

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

나만의 MACD 제로 크로스 전략 구축: Python 트레이딩 봇

이 비디오 자습서에서 발표자는 Python 트레이딩 봇을 사용하여 MACD 제로 크로스 전략 신호를 생성하는 방법을 시연합니다. 발표자는 MACD 라인이 어떻게 생성되고 제로 크로스 전략의 기초를 형성하기 위해 제로 값을 중심으로 진동하는지 설명합니다. MACD 제로 크로스 전략을 위한 파일 생성, 필요한 라이브러리 가져오기, 코드 구조화, 기호 및 시간 프레임과 같은 매개 변수 전달 단계를 통해 뷰어를 안내합니다. 이 비디오는 매수 및 매도 거래를 실행하기 전에 전략 테스트의 중요성을 강조하고 MACD 제로 크로스를 기반으로 손절매 및 이익실현 주문을 설정하는 코드를 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오 자습서에서 Python 트레이딩 봇을 사용하여 MACD 제로 크로스 전략 신호를 생성하는 방법에 대해 설명합니다. 이를 위해 사용자는 선택한 거래소에서 캔들스틱 데이터(시가-고가-저가-종가 데이터)에 액세스하고 MACD 라인, MACD 신호 라인 및 히스토그램으로 구성된 자체 MACD 지표를 생성해야 합니다. 동영상은 MACD 라인이 생성되는 방식과 제로 크로스 전략의 기초가 되는 제로 값 주변에서 진동하는 방식에 대한 개요를 제공합니다. 그런 다음 튜토리얼에서는 MACD 제로 크로스 전략을 위한 파일 생성, 필요한 라이브러리 가져오기, 코드 구조화 및 기호 및 시간 프레임과 같은 매개 변수 전달 단계를 안내합니다. 비디오는 구매 및 판매 거래를 실행하기 전에 전략 테스트의 중요성을 강조합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 연사가 MACD 제로 크로스 전략에 대해 논의하고 코드 구조에 대한 개요를 제공합니다. MACD 지표는 여러 정보가 필요하며 기본 값이 제공되지만 개별 기호에 따라 다른 값을 백 테스트하는 것이 좋습니다. 연사는 향후 참조를 위해 코드에 주석을 다는 것의 중요성을 강조하고 GitHub에 대한 링크를 포함합니다. 전략의 의사 코드에는 필요한 데이터 가져오기, 지표 계산, 제로 라인 크로스에서 신호 생성이 포함됩니다. 각 기능에 대한 자리 표시자가 포함되어 있으며 코드를 확장하여 백테스팅을 위한 이익실현 및 손절매 비율과 같은 다른 매개변수를 포함할 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 전략에 사용할 교환에서 데이터를 검색하는 getData 함수에 중점을 둡니다. 이 함수는 MACD 교차 함수에 대한 이전 에피소드에서 사용된 것과 유사하며, 전략 종속적일 수 있다는 주장이 있으므로 동일한 파일에 남겨둡니다. 그러나 지수 이동 평균이 사용되기 때문에 충분한 양봉을 검색하는 것이 중요하며 대략적으로 계산되는 EMA 크기보다 최소 5배 많은 양봉을 보유해야 합니다. 이는 주어진 시간에 검색되는 촛대 수를 제한할 수 있는 Binance와 같은 교환에 중요합니다. 데이터가 검색되면 2단계에서는 전략에 필요한 두 개의 지표, 즉 함수 정의 후 생성되는 MACD 및 MACD 제로 크로스를 계산합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 화자가 Python을 사용하여 MACD(이동 평균 수렴 발산) 표시기와 제로 크로스를 계산하는 방법에 대해 설명합니다. MACD를 계산하기 위해 화자는 지표 라이브러리를 참조하고 "calc_macd" 함수를 사용합니다. 제로 크로스를 계산하려면 데이터 프레임, 위치 및 사전 위치에 두 개의 추가 열을 만들고 부울 참/거짓 문을 사용하여 0과 비교해야 합니다. 람다 함수를 사용하여 N/A 값을 제거하고 위치 및 사전 위치 값을 삭제하여 제로 크로스 열을 남깁니다.
  
  
• 00:20:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 향후 시간을 절약하기 위해 재사용 가능한 라이브러리를 사용하여 코드에 MACD 제로 크로스 표시기를 추가합니다. 그들은 매수 및 매도 중지 및 이익 실현에 사용하는 값이 임의적이며 테스트되지 않았으므로 사용자가 직접 생성해야 한다고 설명합니다. 그런 다음 프리젠터는 주문 유형, 가격, 손절매, 이익 실현에 대한 빈 열을 데이터 프레임에 추가하고 반복하여 제로 크로스를 기반으로 신호를 생성합니다. 이 코드는 제로 크로스가 참인지 확인하고 참인 경우에만 계속 진행하여 MACD의 방향을 테스트할 수 있도록 합니다.
  
  
• 00:25:00 전략은 손절매를 포함하고 MACD 제로 크로스를 기반으로 이익 주문을 얻습니다. 이 섹션에서 연사는 중지 가격 및 이익 실현 거리 결정을 포함하여 판매 중지 및 구매 중지 주문을 설정하는 프로세스를 설명합니다. 매도 스톱 주문의 경우 스톱 가격은 이전 캔들의 저점으로 설정되고 매수 스톱 주문의 스톱 가격은 이전 캔들의 고점으로 설정됩니다. 이익 실현 거리는 손절가와 손절매 사이의 차이를 기반으로 계산되고 관련 가격대에 다시 추가됩니다. 연사는 또한 사용자가 자신의 정보를 업데이트하여 정지 가격 및 정지 손실 값을 계산하도록 안내하는 설명을 포함합니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서는 비디오를 보다 안정적으로 만들기 위해 기본 기능을 업데이트하는 데 중점을 둡니다. 이제 계산된 값이 포함된 데이터 프레임이 함수로 다시 전달되지만 이익 실현 및 손절매 값은 이전 행의 값을 기반으로 하기 때문에 함수가 첫 번째 행을 호출하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 몇 줄의 코드가 for 루프에 추가되어 0번째 행을 통과한 후에만 작동하도록 지시하여 코드를 더 안정적으로 만듭니다. 그런 다음 비디오는 결과를 더 유용하게 만들기 위해 제로 크로스가 true인 경우에만 데이터 프레임 행을 추출하도록 기본 기능을 업데이트합니다.
  

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MetaTrader 5 및 Python으로 나만의 MACD 교차 전략 구축

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

MetaTrader 5 및 Python으로 나만의 MACD 교차 전략 구축

이 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 MACD 교차 전략을 생성하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 프로세스에는 OHLC 데이터 획득, 지표 계산, 신호 생성 및 다양한 기술 지표와 함께 사용할 수 있는 교차 기능 개발이 포함됩니다. 발표자는 실시간 거래에서 전략을 사용하기 전에 백테스팅의 중요성을 강조하고 빠른 구현을 위한 코드와 리소스를 제공합니다. 이 동영상에서는 매도 신호 값 계산, 데이터 프레임 값 업데이트, 더 쉬운 백테스팅을 위한 결과 필터링도 다룹니다. 전반적으로 이 비디오는 MACD 교차 전략을 개발하고 구현하는 데 관심이 있는 트레이더에게 훌륭한 리소스입니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 MACD 교차 전략을 만드는 데 필요한 도구를 설명합니다. MACD 표시기는 MACD 라인, MACD의 세 가지 개별 정보로 구성됩니다. 신호 라인 및 MACD 히스토그램. 이 전략의 경우 초점은 MACD 라인과 MACD 신호 라인에 있으며 서로 교차하여 매수 및 매도 신호를 생성합니다. 발표자는 전략을 만드는 방법에 대한 개요를 제공하고 필요한 모든 부분을 하나로 모으는 기능을 정의하고 기호, 시간 프레임 및 MACD 입력과 같은 입력을 지정합니다. 발표자는 또한 앞으로 불필요한 시간을 절약할 수 있는 투자 방법으로 댓글의 중요성을 강조한다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 강사는 Python을 사용하여 MetaTrader 5에서 MACD 교차 전략을 개발하는 것과 관련된 단계에 대해 설명합니다. 첫 번째 단계는 선택한 기호, 시간 프레임 및 교환에 대한 OHLC(시가, 고가, 저가, 종가) 데이터를 얻는 것입니다. 그런 다음 MACD 지표 및 다른 지표(지정되지 않음)는 MACD fast, slow 및 signal에 대한 입력 값을 기반으로 계산됩니다. 다음으로 지표와 규칙에 대한 임의의 값을 사용하여 신호를 생성합니다. 강사는 백테스팅 없이 라이브 거래에 이러한 값을 사용하지 말라고 조언합니다. 마지막으로 원하는 경우 생성된 신호를 기반으로 거래를 실행하기 위해 자동 거래 봇을 만들 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 연사는 거래 전략에서 EMA를 사용할 때 적절한 수의 촛대를 검색하는 것의 중요성을 설명합니다. 경험 법칙은 계산 중인 EMA 수의 최소 5배를 검색하는 것입니다. 사용 중인 교환에 검색할 수 있는 촛대 수에 제한이 있는 경우 백테스팅에서 특정 EMA 값을 사용하는 데 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 발표자는 ta-lib를 사용하여 MACD 지표를 계산하는 과정을 안내하고 MACD 라인과 시그널 라인이 서로 교차하는 시점을 식별하기 위한 전략에 간단한 교차 지표를 내장해야 한다고 설명합니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 데이터 프레임의 두 열을 취하고 서로 교차할 때 알려주는 일반 교차 함수를 만드는 방법을 설명합니다. 이 기능을 사용하면 거래자는 교차 메커니즘으로 다양한 기술 지표를 쉽게 사용할 수 있습니다. 이 함수는 함께 비교하는 두 개의 추가 열을 데이터 프레임에 생성합니다. 교차가 식별되면 세 번째 열이 추가되고 새 교차 열만 남습니다. 발표자는 알고리즘 거래를 할 때 기능이 빠르도록 하기 위해 NA 값을 떨어뜨리고 제자리에서 true를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 거래자는 Algorithmic Trading Bot Github 페이지 https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot 에서 코드에 액세스할 수 있습니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 MACD 교차 전략에 대한 신호 계산에 대한 비디오를 다룹니다. 이 기능은 데이터 프레임을 가져와 사용자가 이익실현, 손절매, 매수/매도 가격을 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 이 기능은 아직 이루어지지 않은 거래에 대한 자리 표시자 역할을 하는 주문 유형, 손절 가격, 손절매 및 이익실현에 대한 열을 추가하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 함수는 데이터 프레임의 각 줄을 반복하고 교차가 있는지 확인하여 거래가 발생해야 함을 나타냅니다. 크로스오버가 있는 경우 함수는 MACD 라인이 신호 라인 위 또는 아래에 있는지 확인하여 거래 방향을 결정합니다. 신호 값은 1 또는 -1로 표시됩니다. 그런 다음 함수는 백테스팅과 검토를 쉽게 하기 위해 매수 및 매도 신호가 포함된 데이터 프레임을 반환합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 연사는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 MACD 교차 전략에서 매도 신호 값을 계산하는 방법을 설명합니다. 교차가 발생하고 MACD가 신호 아래로 떨어지면 매도 신호입니다. 가격이 곧 떨어지거나 이미 내려가고 있음을 의미합니다. 따라서 주문 유형은 매수 스탑, 스탑 가격은 이전 캔들의 고점, 스탑 로스는 이전 캔들의 저점으로 설정됩니다. 이익 실현은 일대일 비율로 설정됩니다. 매도 신호의 경우 반대 매개변수 값이 사용됩니다. 즉, 손절매는 이전 캔들의 고점으로 설정되고 매도 중지는 이전 캔들의 저점으로 설정되며 일대일 비율로 이익실현됩니다.
  
  
• 00:30:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 MACD 교차 전략의 데이터 프레임에서 값 업데이트에 대해 논의합니다. 그들은 이전 코드가 신호가 1 또는 음수일 때를 처리했지만 대부분의 경우 신호가 0이 되어 잠재적인 오류가 발생한다는 점에 주목합니다. 오류를 방지하기 위해 주문 유형, 가격 중지, 손절매 또는 이익 실현 값이 없을 때 기본값을 다시 추가합니다. 또한 화자는 데이터 프레임의 첫 번째 행이 참값을 생성하는 행인 경우 거기에 도달하기 위해 수행할 마이너스 1이 없으므로 추가 오류가 발생할 수 있다고 지적합니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 프레임의 첫 번째 행을 건너뛰는 간단한 함수가 작성되었습니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 발표자는 Python 스크립트의 기본 함수에 있는 기존 코드가 몇 가지 시작 함수를 호출하고 MACD 교차 전략을 가져오는 것이라고 설명합니다. 그는 1시간 단위로 ETH/USD 통화 쌍을 사용하도록 기본 기능을 업데이트하고 화면에 인쇄합니다. 그러나 아무 일도 일어나지 않는 경우가 많기 때문에 그는 전략을 더 쉽게 백테스트할 수 있도록 결과를 필터링하여 true인 값만 인쇄하도록 제안합니다. 그런 다음 비디오는 이를 달성하기 위해 코드를 수정하는 방법을 보여줍니다.

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Windows에 TA Lib를 설치하는 방법

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Windows에 TA Lib를 설치하는 방법

이 YouTube 자습서는 기술 분석 라이브러리인 TA Lib을 Windows 10에 설치하는 방법에 대한 자세한 지침을 제공합니다. 단계에는 Microsoft Visual Studio 빌드 도구 및 TA Lib 다운로드 및 설치, Microsoft Powershell을 사용하여 TA Lib 파일 압축 해제, 프로그램 컴파일이 포함됩니다. 개발자 명령 프롬프트를 사용하고 "pip install ta lib"를 실행하여 프로그램을 설치합니다. 튜토리얼은 Windows에 TA Lib를 설치하는 것이 어려울 수 있다고 경고하지만 관리자 액세스 권한이 있는 사용자를 위한 명확한 지침을 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 YouTuber가 관리자 액세스 권한으로 Windows 10 컴퓨터에 TA Lib를 설치하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 그들은 TA Lib이 무역 회사와 거래자가 사용하는 150개 이상의 지표가 있는 기술 분석 라이브러리라고 설명합니다. 그들은 Windows에 설치하는 것이 어려울 수 있다고 경고하고 Microsoft Visual Studio 빌드 도구 및 TA Lib 자체를 포함하여 필요한 세 가지 다운로드를 설명합니다. 그런 다음 이러한 도구를 다운로드 및 설치하고 Microsoft Powershell을 사용하여 TA Lib 파일의 압축을 푸는 단계를 자세히 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Visual Studio 도구를 설치한 후 Windows에서 TA Lib를 컴파일하는 방법을 설명합니다. 비디오는 프로그램을 컴파일하기 위해 end make 명령을 실행하기 전에 개발자 명령 프롬프트를 사용하고 파일 위치를 입력해야 하는 변경 사항을 강조 표시합니다. 마지막으로 사용자는 "pip install ta lib"를 실행하여 프로그램을 설치하는 것이 좋습니다.

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Python을 사용하여 MetaTrader 5와 거래하는 방법은 무엇입니까?

✅¿ Cómo Operar와 Metatrader5 파이썬 사용?✅

비디오는 투자 로봇을 프로그래밍하고 외환 시장 전략을 자동화하기 위해 Python을 사용하여 MetaTrader 5와 연결하는 방법을 설명합니다. 다양한 라이브러리를 소개하고 MetaTrader 5 라이브러리의 초기화 및 데이터 조회 기능에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 Python을 사용하여 MetaTrader 5에서 재무 데이터를 추출하는 방법, 날짜 범위 및 기호를 지정하고 플롯 기능을 사용하여 데이터를 플로팅하여 매도 및 입찰, 마지막 및 거래량을 표시하는 방법을 시연합니다. 이 비디오는 코드 예제를 제공하고 주문 보내기 기능을 사용하여 투자 로봇을 만드는 과정을 만들 수 있는 가능성을 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 Python을 MetaTrader 5와 연결하여 투자 로봇을 프로그래밍하고 외환 시장 전략을 자동화하는 방법에 대해 설명합니다. 호스트는 날짜 라이브러리인 DateTime, 데이터 시각화 라이브러리인 pandas 및 스타 라이브러리인 MetaTrader 5를 포함한 라이브러리를 소개합니다. MetaTrader 5 라이브러리에는 초기화 및 데이터 검색을 위한 기능이 있으며 이에 대해 설명합니다. 비디오에는 코드 예제가 포함되어 있으며 라이브러리 기능을 사용하여 투자 로봇을 프로그래밍하는 요청 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 Python을 사용하여 MetaTrader 5에서 재무 데이터를 추출하는 방법을 시연합니다. 데모에는 추출할 날짜 및 기호의 범위를 지정하고 데이터를 데이터 프레임으로 변환하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 플롯 기능을 사용하여 데이터를 플롯하여 매도 및 입찰, 마지막 및 거래량을 표시합니다. 발표자는 이러한 데이터 프레임을 사용하여 주문 전송 기능의 도움으로 전략이나 로봇을 만들 수 있다고 제안합니다. 발표자는 또한 투자 로봇을 만드는 방법에 대한 코스를 만들 가능성을 제공합니다.

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Python 및 MetaTrader 5를 사용한 RSI 트레이딩 봇

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

PYTHON 및 METATRADER 5를 사용한 RSI 거래 봇!!!

비디오는 Python, MetaTrader 5 및 RSI 지표를 사용하여 거래 봇을 만드는 방법을 설명합니다. 캔들 스레드 및 이전 캔들을 로드하는 기능과 같은 다양한 거래 스레드 및 기능을 다루고 틱 값을 처리하는 동안 예외 처리의 중요성을 강조합니다. 비디오는 또한 적절한 손절매 설정과 이익실현, 주문 전송 및 확인 과정을 다룹니다. 발표자는 EVP에서 셀 위치를 열어 봇의 작동 방식을 시연하고 시청자가 자신의 채널을 좋아하고 공유하고 구독하도록 독려하며 마무리합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 MetaTrader 5와 지표 RSI를 사용하여 Python 봇을 만드는 방법을 설명합니다. 영상은 봇의 주요 기능과 사용하는 쓰레드, 부지, 기간, 시장을 설정한 봇 클래스 생성자를 거칩니다. 또한 발표자는 양초 스레드 및 이전 양초를 로드하는 기능을 포함하여 다양한 거래 스레드 및 기능에 대한 분석을 제공합니다. 이 봇의 코드는 발표자의 GitHub에서도 사용할 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 캔들 파일과 RSI 기능이 거래 봇에서 함께 작동하는 방법을 설명합니다. 양초 파일은 수신한 틱 데이터를 기반으로 양초를 생성하고, 매 주기마다 새로운 양초를 만들 것인지 현재의 양초를 업데이트할 것인지를 확인합니다. RSI 파일은 촛불 스레드가 RSI 표시기를 계산할 준비가 되었다는 신호를 보내고, 데이터 프레임을 만들고, TA 라이브러리를 사용하여 RSI 값을 계산할 때까지 기다립니다. 비디오는 값을 저장하고 처리하기 위해 pandas 데이터 프레임을 사용하는 것을 강조하고 눈금 값을 처리하는 동안 예외 처리의 중요성을 강조합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 비디오에서 RSI 개체를 사용하여 RSI 표시기를 로드하고 촛불 파일에서 닫기 열이 있는 데이터 프레임을 만드는 방법을 살펴봅니다. 그런 다음 RSI는 설정된 매개변수 14를 사용하여 닫기 열을 기반으로 값을 계산합니다. RSI의 이동하지 않는 마지막 두 값은 모든 스레드가 공유하는 데이터 사전에 저장됩니다. 스레드 주문은 유형에 지정된 인수에 따라 매수 또는 매도 포지션을 열기 위해 호출됩니다. 오픈 포지션 기능은 시장, 로트 크기 및 유형 인수를 취하고 손절매 및 이익실현 포인트를 정의합니다. 그런 다음 메인 스레드는 표시기가 있는 조건이 충족되는지 확인하기 전에 RSI가 로드될 때까지 기다립니다. 그렇다면 마지막 작업 사이에 충분한 시간이 경과했는지 확인하여 위치를 엽니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 적절한 손절매 설정 및 이익 실현, 원하는 가격 위 또는 아래 포인트 수 계산, 행동, 시장과 같은 필요한 정보를 포함하는 사전 작성에 대해 논의합니다. , 로트 크기, 유형, 현재 가격, 손절매, 이익 실현. 스피커는 또한 주문을 보내는 과정과 발생할 수 있는 오류를 확인하는 과정을 설명합니다. 또한 비디오는 스레드를 종료하고 MetaTrader 5 소프트웨어를 종료하는 방법을 시연하고 EUR/USD 및 AUD/USD 쌍에서 포지션을 여는 테스트를 포함합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 발표자는 Python 및 MetaTrader 5를 사용한 RSI 거래 봇이 EVP에서 셀 포지션을 열고 손절매 및 이익실현이 괜찮은지 확인하여 어떻게 작동하는지 보여줍니다. 테이크프로핏은 500포인트, 손절매는 100포인트로 설정됩니다. 발표자는 MetaTrader5에서 TA 라이브러리와 RSI를 사용하여 봇을 생성하는 것이 쉽고 시청자가 좋아하고, 공유하고, 구독하고, 다음 비디오를 시청하도록 독려하는 것을 반복하면서 비디오를 마무리합니다.

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Python을 MetaTrader 5에 연결하는 방법 - MQL5

COMO CONECTAR 파이톤 AO 메타트레이더 5 - MQL5

이 비디오는 MetaTrader 5 거래 플랫폼용 Python 라이브러리를 사용하여 양적 및 다각적 분석을 수행할 수 있는 로봇을 개발할 수 있는 MQL5에 Python을 연결하는 방법에 대한 시리즈를 소개합니다. 발표자는 Anaconda 및 MetaTrader 5를 다운로드하는 과정을 설명하고 최상의 결과를 위해 Windows 운영 체제를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 동영상은 Anaconda에 MetaTrader 5 라이브러리를 다운로드하고 MQL5를 통해 Python을 MetaTrader 5에 연결하는 방법을 보여줍니다. 또한 발표자는 연결이 작동하는지 확인하는 방법과 자동 완성 기능을 사용하여 프로그래밍을 지원하는 방법을 시연합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 연사는 강력한 Python 프로그래밍 언어를 MetaTrader 5 거래 플랫폼용 로봇을 개발하는 MQL5 언어에 연결하는 비디오 세트를 소개합니다. 이러한 연결을 통해 Python의 계산 능력과 MQL5 언어의 아이디어 구현을 결합하여 Python 라이브러리를 사용하여 정량적 및 다각적 분석을 위한 로봇을 만들 수 있으며 궁극적으로 이러한 분석을 기반으로 구매 및 판매용 로봇을 생산할 수 있습니다. 발표자는 Anaconda와 MetaTrader 5라는 두 가지 중요한 도구를 다운로드하는 과정을 통해 시청자를 안내하고 이러한 도구를 가장 효과적으로 사용하기 위해 Windows 운영 체제를 활용하는 것의 중요성을 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 비디오는 데이터 마이닝, 인공 지능 등을 위한 애플리케이션, 알고리즘 및 스크립트를 개발할 수 있는 플랫폼인 Anaconda의 다운로드 및 설치를 보여줍니다. Anaconda 내에는 Spider, Jupyter Notebooks, Navigator 등 다양한 도구가 있지만 초점은 Jupyter Notebook에 있습니다. 비디오는 Python을 MQL5 언어에 연결하여 MetaTrader 5와 거래 기능을 통합할 수 있는 Anaconda의 프롬프트를 통해 라이브러리 설치 과정을 안내합니다. 성공적으로 설치된 MetaTrader 5 라이브러리 및 해당 Python 구문의 가져오기도 시연됩니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 Python을 MQL5와 연결하는 방법을 시연합니다. 첫 번째 단계는 두 번의 빠른 클릭으로 명령을 입력하여 플랫폼을 초기화하는 것입니다. MQL5 폴더에 파일을 저장하고 터미널 정보 값을 표시하는 명령어를 실행해 연결이 잘 되는지 확인했다. 발표자는 또한 프로그래밍을 돕기 위해 자동 완성 기능을 사용하는 것의 중요성과 MQL5 언어로 메타 트레이더의 기능을 사용하는 방법에 대한 여러 비디오를 게시할 것이라고 언급합니다.

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Python용 MetaTrader 5 틱 가격을 수집하는 방법

파이썬에 대한 메타트레이더 5 틱 가격을 수집하는 방법

"METATRADER 5 TICK PRICES FOR PYTHON을 수집하는 방법" 비디오에서 발표자는 MetaTrader 5를 Python과 연결하고 특정 기호에 대한 가격 데이터를 수집하는 방법을 설명합니다. 사전 개체를 사용하여 데이터를 조작하고 구문 분석할 뿐만 아니라 필요한 라이브러리를 가져와 타임스탬프 데이터를 변환하고 pandas 라이브러리를 사용하여 표시합니다. 수집된 데이터에는 시간(밀리초), 거래량, 실제 거래량 등의 정보가 포함되어 가격 추세 분석에 유용할 수 있습니다. 마지막으로, 보다 효율적인 분석을 위해 데이터를 데이터 프레임 구조로 변환하고, 데이터를 시각화하고, MetaTrader 5 터미널과의 연결을 닫기 전에 빠른 설명 분석을 수행합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 MetaTrader 5를 Python과 연결하는 방법과 Python을 사용하여 MetaTrader 플랫폼 내에서 가격을 획득하는 방법을 보여줍니다. 먼저 발표자는 필요한 라이브러리를 가져오고 터미널을 초기화합니다. 그런 다음 터미널의 개체를 사전 개체로 변경하여 조작하기 쉽게 만듭니다. 다음으로 발표자는 사전을 사용하여 데이터를 구문 분석하고 관련된 모든 키와 값을 반환하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 발표자는 MetaTrader에서 데이터를 수집하고 Python에서 "data"라는 변수에 저장하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 화자가 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 특정 기호에 대한 가격 정보를 수집하는 방법을 설명합니다. 사용자는 기호, 시작 날짜 및 수집할 데이터 포인트 수를 지정합니다. 그런 다음 화자는 필요한 라이브러리를 가져와 타임스탬프 데이터를 변환하고 pandas 라이브러리를 사용하여 수집된 데이터를 표시합니다. 수집된 데이터에는 시간(밀리초), 거래량, 실제 거래량 등의 정보가 포함되어 가격 추세 분석에 유용할 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 더 빠르고 효율적인 데이터 분석을 위해 데이터를 스프레드시트와 유사한 데이터 프레임 구조로 변환하는 방법을 보여줍니다. Pandas를 포함한 여러 Python 라이브러리를 가져오고 코드를 실행하여 새 데이터 프레임 변수를 만듭니다. 그런 다음 형식을 더 읽기 쉽게 만들고 더 쉽게 분석할 수 있도록 데이터를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 발표자는 또한 MetaTrader 터미널과의 연결을 종료하는 방법을 시연하고 수집된 데이터에 대한 빠른 설명 분석을 수행합니다. 이 비디오는 데이터 분석 및 AI를 위해 MetaTrader 플랫폼을 Python과 연결하는 시리즈의 일부입니다.

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MetaEditor에서 Python 및 MetaTrader 5로 작업하는 방법

MetaEditor가 아닌 Python과 MT5에서 Como trabalhar

비디오 자습서 "Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor"는 MetaEditor 프로그램에서 Python 및 MT5를 사용하는 방법을 설명합니다. 터미널 액세스, 새 Python 파일 만들기 및 널리 사용되는 Python 라이브러리를 다룹니다. MetaEditor 플랫폼에 Python 컴파일러를 설치할 수 있지만 발표자는 Spider 또는 Jupyter Notebook과 같은 대체 환경을 사용할 것을 권장합니다. 이 비디오는 Google Colab과 같은 클라우드 기반 플랫폼을 포함하여 Python 개발을 위한 다른 옵션을 제안합니다.

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MetaTrader 5 및 Python에서 데모, 실제, B3 MARKET 및 FOREX 계정을 거래하는 방법

COMO TROCAR CONTAS 데모, REAL, MERCADO B3 E 외환 NO MT5 E 파이썬

비디오에서 발표자는 데모와 같은 계정 유형을 실제 계정으로 변경하고 다양한 브로커의 다양한 시장 계정에 액세스하기 위해 MetaTrader 5를 Python과 연결하는 방법에 대한 자습서를 제공합니다. 이 자습서에서는 로그인 세부 정보, 서버 세부 정보 및 암호를 입력하여 계정을 초기화하고 액세스하는 방법을 다룹니다. 지침은 간단하고 따르기 쉽습니다.