알고리즘 트레이딩에서의 파이썬 - 페이지 6

[MetaQuotes]

Python 및 MetaTrader 5로 자세한 기호 정보를 수집하는 방법

PYTHON 및 MT5로 자세한 금융 자산 정보를 수집하는 방법

동영상은 Python 및 MT5 플랫폼을 사용하여 특정 금융 자산에 대한 자세한 정보를 수집하는 방법을 보여줍니다. 수집된 정보에는 무엇보다도 자산의 거래량, 핍 값 및 매수/매도 가격에 대한 다양한 세부 정보가 포함됩니다. 비디오의 이 섹션에서는 수집된 정보를 쉽게 분석할 수 있도록 사전 형식으로 변환하는 방법도 다룹니다. 비디오는 Python 프로그래밍을 사용하여 재무 데이터를 수집하고 분석하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 Python 및 MT5 플랫폼을 사용하여 특정 자산에 대한 자세한 정보를 수집하는 방법을 시연합니다. 앞서 발표자는 "get symbols" 명령을 사용하여 브로커로부터 사용 가능한 모든 자산을 수집하는 방법을 보여주었지만, 이 경우에는 Petrobras 우선주인 하나의 자산에 대한 특정 정보를 수집하는 데 중점을 둡니다. 발표자는 이 정보를 수집하기 위해 "Simple E" 함수를 사용하고, 보다 쉬운 분석을 위해 결과 변수를 사전 형식으로 변환하는 방법을 시연합니다. 수집된 정보에는 무엇보다도 자산의 거래량, 숫자 및 핍 값, 매수/매도 가격에 대한 세부 정보가 포함됩니다.
  
  
• 00:05:00 본편에서는 금융자산에서 수집할 수 있는 최종거래, 실거래량, 시가, 파생상품시장정보 등 상세한 정보를 영상으로 다루고 있습니다. 발표자는 Python 및 MT5 플랫폼을 사용하여 이 정보를 수집하는 방법도 시연합니다. 또한 사전을 만들고 for 루프를 사용하여 인쇄하여 검색된 정보에 액세스하는 방법을 보여줍니다. 전반적으로 이 섹션에서는 Python 프로그래밍을 사용하여 재무 데이터를 수집하고 분석하는 방법에 대한 통찰력을 제공합니다.

[MetaQuotes]

자산 정보를 Python 및 MT5 데이터 프레임으로 변환하는 방법

자산 정보를 Python 및 MT5 데이터 프레임으로 변환하는 방법

이 YouTube 동영상은 사전의 자산 정보를 Python 및 MT5의 데이터 프레임으로 변환하는 과정을 강조합니다. 강사는 select 문을 사용하여 정보를 수집한 다음 나중에 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 프레임으로 변환할 수 있는 튜플 목록으로 변환하는 방법을 설명합니다. 목록 생성, 열 이름 지정 및 데이터 프레임으로 변환에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이 튜토리얼은 시청자가 이러한 모든 아이디어를 연결하여 투자 전략 및 로봇을 만들기 위해 Python 및 MQL5를 활용하도록 권장하는 것을 목표로 합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 자산에 대한 정보를 사전에서 Python 및 MT5의 데이터 프레임으로 변환하는 방법을 설명합니다. 강사는 select 문을 사용하여 정보를 수집하는 방법과 변수를 데이터 프레임으로 변환할 수 있는 튜플 목록으로 변환하는 방법을 보여줍니다. Anaconda 환경에 미리 설치된 pandas 라이브러리는 변수를 데이터 프레임으로 변환하는 데 사용됩니다. 강사는 목록을 만든 다음 특정 열 이름이 있는 데이터 프레임으로 변환하는 단계를 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 자산 정보를 Python 데이터 프레임 및 MetaTrader 5로 변환하는 방법을 시연합니다. 코드를 실행하여 Neto Femme의 열을 설정하는 방법과 Zeta 필름으로 작업하는 방법을 보여줍니다. 연사는 시청자가 Python 및 mql5를 사용하여 투자 전략 및 로봇을 만들기 위한 모든 아이디어를 계속 연결하도록 권장합니다.

[MetaQuotes]

DATAFRAME에서 다양한 자산의 종가를 수집하는 방법 - Python 및 MetaTrader 5

COMO COLETAR OS, DE VÁRIOS ATIVOS EM 데이터 프레임 종료 - PYTHON E MetaTrader 5

이 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 여러 자산의 종가를 수집하고 Pandas DataFrame에 저장하는 프로세스를 자동화하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스에는 for 루프를 사용하여 특정 자산을 기반으로 종가를 수집하는 자산 포트폴리오 생성이 포함됩니다. 날짜 범위, 수집된 데이터를 DataFrame으로 변환합니다. 이 튜토리얼은 데이터 수집 프로세스를 자동화하는 데 관심이 있는 트레이더에게 훌륭한 예를 제공합니다. 또한 발표자는 데이터 수집 중에 원하는 값만 선택하고 오류를 해결하는 방법을 보여줌으로써 유용한 문제 해결 프로세스를 보여줍니다. 결과 DataFrame에는 자산 거래 로봇을 만드는 데 유용한 각 자산의 날짜와 종가가 포함됩니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 동영상에서 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 여러 자산의 종가를 Pandas DataFrame에 수집하고 저장하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스에는 자산 포트폴리오를 만들고 for 루프를 사용하여 종가를 수집하는 작업이 포함됩니다. 특정 날짜 범위를 기반으로 합니다. 동영상에서는 수집된 데이터를 DataFrame으로 변환하고 해당 열을 조작하는 방법도 다룹니다. 튜토리얼은 데이터 수집 프로세스 자동화에 관심이 있는 트레이더에게 유용한 예를 제공합니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 타임스탬프 형식 열을 날짜-시간 형식으로 변환하는 방법을 설명합니다. 변환된 데이터는 데이터 프레임에 저장되고 발표자는 방법을 보여줍니다. 원하는 값(이 경우 종가)만 선택하여 선택한 데이터만 포함하는 새 데이터 프레임을 만듭니다. 발표자는 데이터 수집 중에 오류가 발생하면 오류를 식별하고 해결하여 유용한 문제 해결 프로세스를 보여줍니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 여러 자산의 종가를 수집하고 pandas 데이터 프레임으로 구성하는 방법을 시연합니다. 연사는 코드 뒤에 있는 논리를 이해하고 학습하는 것의 중요성을 강조합니다. pandas 라이브러리는 데이터를 수정하고 조작할 수 있습니다. 결과 데이터 프레임에는 자산 거래 로봇의 실시간 가격 데이터를 수집하기 위해 향후 비디오에서 사용될 각 자산의 날짜 및 종가가 포함됩니다. 발표자는 시청자가 비디오를 좋아하고 진행 상황과 학습 경험에 대한 의견을 남기도록 권장합니다.

[MetaQuotes]

PYTHON 및 METATRADER 5로 실시간 자산 가격을 얻는 방법

COMO OBTER PREOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

YouTube 동영상은 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 2초 간격으로 종가에 대한 데이터를 지속적으로 수집하는 루프를 실행하여 실시간 자산 가격을 얻는 방법을 보여줍니다. 화자는 수집된 데이터를 날짜 및 시간 형식으로 변환하고 자산 종가의 마지막 5개 값을 추출하는 방법을 보여줍니다. 표시된 예에서 자산의 종가는 크게 변동하지 않지만 이 방법을 사용하여 원하는 자산에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 비디오는 시장에서 각 실행 순간에 대한 매수 및 매도 가격에 대한 데이터를 수집하는 유사한 기능의 가용성을 언급합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 Python의 무한 루프를 사용하여 특정 자산의 종가에 대한 실시간 정보를 지속적으로 수집하는 방법을 시연합니다. 수집된 데이터를 데이터 프레임으로 변환한 다음 시간 열을 날짜 및 시간 형식으로 변환하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 스피커는 필요한 코드를 실행하여 자산 종가의 마지막 5개 값을 2초 간격으로 수집하고 최신 종가의 현재 값을 실시간으로 인쇄하는 방법을 보여줍니다. 이 예에서는 낮은 유동성으로 인해 자산의 종가가 크게 변동하지 않지만 발표자는 이 방법을 사용하여 원하는 모든 데이터를 수집할 수 있다고 말합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 화자는 Python 및 MT5를 사용하여 실시간 자산 가격을 얻는 방법을 보여줍니다. Open High Low Close 거래량의 최신 라인에서 데이터를 수집하는 루프를 실행하여 자산의 가격과 거래량에 대한 실시간 데이터를 지속적으로 수집합니다. '정지'를 누르면 기능이 일시 중지되고 데이터를 추가 분석에 사용할 수 있습니다. 연사는 또한 시장 내 각 실행 순간에 대한 자산의 매수 및 매도 가격에 대한 데이터를 수집할 수 있는 유사한 기능의 가용성에 대해 언급합니다.

[MetaQuotes]

METATRADER 5 및 PYTHON으로 얻은 파일 데이터를 지속적으로 저장하는 방법

METATRADER 5 PYTHON으로 얻은 파일 데이터를 지속적으로 저장하는 방법

이 동영상 튜토리얼은 Pandas 라이브러리의 DataFrame 메서드를 사용하여 CSV 파일을 생성하여 MetaTrader 5에서 Python을 통해 얻은 실시간 금융 데이터를 수집하고 저장하는 과정을 보여줍니다. 비디오는 더 나은 구성을 위해 파일을 행 기반 데이터 구조로 수정하는 방법을 다루고 헤더 및 인덱스를 삭제하는 방법을 보여줍니다. 또한 몇 가지 조정을 통해 데이터를 Excel 파일로 저장하는 방법도 설명합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 Python을 통해 MetaTrader 5에서 얻은 실시간 정보를 CSV 파일로 저장하는 방법을 동영상으로 설명합니다. 비디오는 CSV 파일에 데이터를 수집하고 저장하는 방법과 데이터를 열 대신 행에 저장하도록 해당 파일을 수정하여 보다 적합한 데이터 구조를 만드는 방법을 보여줍니다. 이 프로세스에는 Pandas 라이브러리와 DataFrame 메서드 사용이 포함되며 비디오는 파일 이름을 지정하고 저장 모드를 지정하는 방법을 포함하여 각 단계를 안내합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Transposition을 사용하여 MetaTrader 5의 Python에서 지속적으로 얻은 데이터를 파일로 저장하는 방법을 비디오 자습서에서 설명합니다. 데이터는 쉽게 구성할 수 있도록 행에서 열로 변환되고 파일에 저장됩니다. 튜토리얼은 또한 명령을 사용하여 헤더와 인덱스를 삭제하는 방법을 다루고 몇 가지 조정을 통해 데이터를 Excel 파일로 저장하는 방법을 보여줍니다.

[MetaQuotes]

PYTHON으로 METATRADER 5 MARKET WATCH에 기호를 추가하는 방법

PYTHON으로 MT5 MARKET WATCH에 자산을 추가하는 방법

이 YouTube 튜토리얼은 사용자에게 Python을 사용하여 MetaTrader 5 시장 감시에 새 자산을 추가하는 방법을 알려줍니다. 이 튜토리얼에서는 Meta Trader를 사용하여 자산에 대한 정보를 수집하고 관찰 시장에 추가하는 방법을 설명합니다. 자산을 추가함으로써 사용자는 시가 및 종가, 거래량과 같은 보다 자세한 정보에 액세스할 수 있습니다. 튜토리얼은 자신의 거래 봇을 프로그래밍하는 사람들을 위한 이 기능의 중요성을 강조합니다.

• 00:00:00 YouTube 자습서의 이 섹션에서 강사는 Python을 사용하여 MetaTrader5 시장 감시에 새 자산을 추가하는 방법을 설명합니다. 관찰 시장에 자산을 추가함으로써 사용자는 시가 및 종가, 거래량 및 기타 추가 세부 정보와 같은 보다 정확한 정보에 액세스할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Meta Trader를 사용하여 자산을 로드하고 정보를 수집하는 방법에 대해 설명하고 명령을 사용하여 자산을 관찰 시장에 추가하는 방법을 보여줍니다. 자산을 추가하고 더 자세한 정보에 액세스할 수 있는 이점도 강조 표시됩니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 비디오는 Python을 사용하여 MT5의 시장 관찰 패널에 자산을 추가하는 방법을 보여줍니다. 호스트는 시청자에게 자산을 추가 및 제거하고 패널에서 해당 값을 수정하는 방법을 보여줍니다. 호스트는 자신의 거래 보를 프로그래밍하는 사람들을 위해 이 기능의 중요성을 강조합니다.

[MetaQuotes]

PYTHON 및 METATRADER5로 캔들 차트를 그리는 방법

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

이 비디오 자습서는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 촛대 차트를 그리는 과정을 다룹니다. 강사는 cufflinks 라이브러리를 사용하여 MetaTrader 5에서 데이터를 가져오고 조작하고, pandas를 사용하여 대화형 맞춤형 차트를 생성하는 방법을 보여주고, 데이터를 변환하는 방법을 설명합니다. 차트 작성을 위해 Pandas 라이브러리 기능을 활용하기 위해 데이터 프레임으로. 또한 차트를 사용자 지정하고, 데이터 인덱스를 날짜 및 시간으로 변환하고, 사용자가 재무 분석을 위해 사용자 지정 차트를 만들 수 있는 코드와 명령을 제공하는 방법을 보여줍니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오 자습서에서 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 촛대 차트를 그리는 방법을 보여줍니다. 강사는 MetaTrader 5의 데이터를 matplotlib 또는 prole과 같은 다양한 라이브러리를 사용하여 Python/Jupyter 플랫폼으로 가져올 수 있다고 설명합니다. , 하지만 이 자습서에서는 cufflinks 라이브러리를 사용합니다. 강사는 커프스 단추를 사용하기 위해 설치 및 필요한 구성 단계를 안내하고 pandas 라이브러리를 사용하여 대화형 맞춤형 차트를 생성하는 데 필요한 데이터를 가져오고 조작하는 방법을 시연합니다. 마지막으로 강사는 캔들스틱 차트를 그리기 전에 데이터를 데이터 프레임으로 변환하고 기술 통계를 위해 Pandas 라이브러리의 함수를 사용하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 동영상 자습서는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 촛대 차트를 구성하는 방법을 보여줍니다. 이 자습서는 "ai pros"라는 라이브러리를 활용하여 데이터 프레임의 고가 및 종가 데이터로 간단한 촛대 차트를 만듭니다. 자습서는 차트를 사용자 지정하고 데이터 인덱스를 날짜 및 시간으로 변환하는 방법도 보여줍니다. 사용자가 재무 분석을 위해 사용자 지정 차트를 만들 수 있도록 코드와 명령이 제공됩니다.

[MetaQuotes]

MetaTrader 5 VPS에서 로봇(전문가 조언자)을 호스팅하는 방법

Como Hospedar um Robô(전문 고문) numa VPS do MetaTrader 5

비디오는 MetaTrader 5를 사용하여 VPS 머신에서 Expert Advisor(로봇)를 호스팅하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 사용자는 플랫폼에 로그인한 후 mql5.com 웹사이트에서 계획을 선택하고 구입해야 합니다. 3063 버전 이상에서 서비스를 이용하실 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 로봇을 실행할 때 정전 및 인터넷 연결 문제를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

[MetaQuotes]

Python으로 데이터 프레임의 날짜와 시간을 필터링하는 방법

COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

이 YouTube 동영상에서 YouTube 사용자는 Python을 사용하여 데이터 프레임에서 시간을 기준으로 데이터를 필터링하고 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다. 그들은 MetaTrader 5를 사용하여 데이터와 가격을 가져온 다음 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 프레임으로 작업하는 방법을 보여줍니다. 연사는 시간 열을 문자열로 변환하는 방법과 행별로 적용된 람다 함수를 사용하여 특정 시간을 기준으로 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 설명합니다. 이 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 복잡한 전략을 개발하고 데이터 분석 작업을 원하는 사람들에게 도움이 됩니다. 조건에 따라 적용 기능 및 필터링 데이터 프레임에 대한 좋은 설명을 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 YouTuber가 Python을 사용하여 데이터 프레임에서 시간을 기준으로 데이터 및 정보를 필터링하는 방법을 설명합니다. 비디오는 MetaTrader 5를 사용하여 데이터와 가격을 가져오는 방법을 보여주고 데이터 프레임 작업을 위해 pandas 라이브러리를 사용하는 방법을 보여줍니다. YouTuber는 어레이 인스턴스를 데이터 프레임으로 변환하는 방법과 특정 시간을 필터링하여 open-highway close에서 특정 정보를 수집하는 방법을 보여줍니다. 이 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 데이터 분석 작업을 하고 복잡한 전략을 개발하려는 사람들에게 도움이 됩니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 화자가 Python을 사용하여 DataFrame에서 날짜와 시간을 필터링하고 조작하는 방법을 설명합니다. DataFrame의 특정 열을 조사하고 일치하는 값을 기반으로 정보를 검색하는 방법을 보여줍니다. 또한 시간 열을 문자열로 변환하고 원하는 형식에 따라 시간 형식을 지정하는 방법도 설명합니다. 이 형식을 사용하여 DataFrame의 각 행에서 정보를 필터링하고 추출하여 보다 정확한 데이터 분석이 가능합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 화자가 Python을 사용하여 특정 날짜 및 시간을 기준으로 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 설명합니다. 적용 함수는 행별로 특정 열에 람다 함수를 적용하는 데 사용되며, 람다 함수는 각 행에 대해 단일 변수(x로 표시됨)를 사용합니다. 화자는 각 행에 대한 시간만 추출하고 이를 문자열로 포맷한 다음 얻은 문자열을 사용하여 특정 시간을 기준으로 데이터 프레임을 필터링하는 방법을 시연합니다. 특정 조건에 따라 적용 기능 및 필터링 데이터 프레임의 개념은 Pytho에서 데이터로 작업할 때 이해하는 것이 중요합니다.

[MetaQuotes]

METATRADER 5 데이터를 다운로드하고 Python으로 여는 방법

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

비디오 자습서는 MetaTrader 5에서 데이터를 다운로드하고 Python으로 여는 방법을 설명합니다. 이 프로세스에는 필요한 데이터를 식별하고 다운로드하고, Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 Python에서 데이터를 열고 조작하고, 탭 구분 기호를 사용하여 적절한 데이터 분리와 같은 일반적인 오류를 해결하는 작업이 포함됩니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 동영상에서 MetaTrader 5에서 데이터를 다운로드하고 Python을 사용하여 여는 방법을 설명합니다. 자습서는 필요한 데이터와 데이터 다운로드 사양을 식별하는 것으로 시작합니다. 데이터가 다운로드되면 비디오는 Jupyter Notebook을 사용하여 데이터를 열고 Pandas와 같은 필요한 라이브러리를 가져와서 데이터를 조작하는 방법을 보여줍니다. 또한 비디오는 일반적인 오류를 강조 표시하고 이를 해결하기 위한 솔루션을 제공합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 비디오는 MetaTrader 5에서 데이터를 다운로드하고 Python으로 여는 과정에 대해 설명합니다. MetaTrader 5에서 캡처한 데이터 파일은 제대로 분리되지 않을 수 있지만 Notepad++와 같은 무료 소프트웨어로 열 수 있습니다. 데이터는 쉼표가 아닌 탭으로 구분되므로 pandas로 데이터를 제대로 읽으려면 사용자가 탭을 구분 기호로 지정해야 합니다. 데이터가 제대로 분리되면 Python에서 추가 분석을 위해 사용할 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 이 스크립트 발췌에는 요약과 관련된 정보가 포함되어 있지 않습니다. Telegram 채널을 홍보하고 시청자에게 자신의 동영상을 좋아하고 구독하도록 독려하는 연사의 메시지입니다.