이 YouTube 비디오는 Python을 사용하여 미니 달러 및 도미니언에 대한 실시간 시세를 얻는 방법을 보여줍니다. 발표자는 MetaTrader 5 설치 및 데모 계정 생성 과정을 설명합니다. 그런 다음 공식 플러그인을 사용하여 Python을 MetaTrader 5와 통합할 수 있으며 사용 가능한 자산 목록을 표시하는 코드가 제공됩니다. 이 비디오는 또한 재무 분석을 위해 Python을 사용하여 실시간 데이터를 다운로드하고 처리하는 방법을 보여줍니다. 발표자는 미니 인덱스 및 달러에 대한 현재 입찰, 요청 및 마지막 거래 가격을 표시하는 동시에 압도되지 않도록 0.5초 지연을 구현합니다. 프로그램. 비디오는 다음 비디오에서 Python을 사용하여 주문을 실행하는 방법을 보여줄 것이라고 언급합니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 특히 미니 달러 및 도미니언에 대해 Python을 사용하여 실시간 시세를 얻는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 단계는 데모, 레버리지 및 위치의 세 가지 유형의 계정이 있는 MetaTrader 5를 설치하는 것입니다. 발표자는 로그인 자격 증명과 함께 이메일을 통해 전송되는 생성 중인 데모 계정을 시연합니다. 다음으로 발표자는 MetaTrader 5가 Python을 공식적으로 지원한다고 설명하고 MetaTrader 5의 설치 과정을 보여주고 기능을 실행하는 방법을 시연합니다. 마지막 단계에서는 계정에서 사용할 수 있는 자산 목록을 표시하는 코드를 제공합니다.
00:05:00 이 섹션에서는 동영상에서 Python을 사용하여 Mini Index 및 미국 달러 선물에 대한 실시간 데이터를 다운로드하고 처리하는 방법을 설명합니다. 발표자는 데이터를 다운로드하는 기능과 Pandas 데이터 프레임으로 형식을 지정하는 기능을 사용합니다. 또한 가장 최근의 틱 데이터를 검색하는 방법과 특정 기간 동안 이를 반복하는 방법을 보여줍니다. 제시된 코드는 Python을 사용하여 재무 분석에 유용한 정보를 실시간으로 추출하는 방법을 보여줍니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 Python을 사용하여 미니 인덱스와 달러의 실시간 가격을 얻는 방법을 보여줍니다. 그는 프로그램을 압도하지 않도록 0.5초 지연을 설정하고 현재 입찰, 요청 및 마지막 거래 가격을 표시합니다. 연사는 다음 비디오에서 Python을 사용하여 주문을 실행하는 방법을 보여줄 것이라고 언급하며 결론을 내립니다.
Veja como obter cotações em tempo real de Mini Índice Futuro e Dólar Futuro com Python e MetaTrader.Documentação:https://www.mql5.com/pt/docs/python_metatrad...
동영상은 실시간 시장 데이터용 라이브러리를 가져오고 관련 정보 사전으로 주문을 정의하여 Python을 사용하여 MetaTrader 5 플랫폼에서 미니 지수 및 미니 달러 선물에 대한 자동 주문을 보내는 방법을 보여줍니다. 발표자는 손절매 및 이익 실현 포인트를 사용하고 손실을 초래하는 테스트 주문을 통해 코드의 기능을 시연하는 다양한 매개 변수를 설명합니다. 비디오는 향후 비디오에서 추가 탐색을 약속하며 끝납니다.
00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 미니 인덱스 및 미니 달러 선물을 위해 MetaTrader 5 플랫폼에서 Python을 사용하여 주문을 보내는 방법을 보여줍니다. 그는 필요한 라이브러리를 가져오는 것으로 시작한 다음 실시간 시장 데이터를 얻는 방법을 시연합니다. 다음으로 그는 자산을 정의하고 모든 관련 정보가 포함된 사전을 사용하여 주문을 준비하고 주문 유형, 손절매 및 이익실현 포인트를 선택하고 식별을 위한 설명을 추가합니다. 또한 주문이 취소될 때까지의 시간을 포함하여 사용 가능한 매개 변수에 대해서도 설명합니다. 마지막으로 코드를 실행하여 주문을 테스트하고 플랫폼 차트에 어떻게 나타나는지 보여줍니다.
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 브라질 증권 거래소(B3)에서 Python을 사용하여 자동 주문을 보내는 방법을 보여줍니다. 발표자는 주문을 보내는 데 사용할 사전을 만드는 코드를 보여주고 봇이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 주문을 준비한 후 화자는 주문을 전송하고 봇이 어떻게 실행하는지 보여주어 손실이 발생합니다. 비디오는 연사가 향후 비디오에서 더 많은 것을 탐구할 것이라고 언급하는 것으로 끝납니다.
Veja como operar mini índice e mini dólar com Python na B3.Mini-índice e mini-dolar em tempo real.Finanças Quantitativas em PythonDocumentação:https://www.mq...
이 비디오는 Python 및 MetaTrader5를 사용하여 미니 미래 지수에 대한 과거 호가를 얻고 Pandas를 사용하여 CSV 파일로 내보내는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 Python을 사용하여 오더북에 액세스하고 기간 간 라이브러리에서 Optiqs라는 메서드를 사용하여 데이터 프레임으로 입찰 및 요청 가격을 검색하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 스프레드시트를 사용할 때 하루 거래에서 생성되는 대량의 데이터가 문제가 될 수 있지만 Python을 자동화된 테이프 읽기 및 시장 분석에 사용하여 추세를 식별하는 방법을 보여줍니다. 궁극적으로 비디오는 자동화된 거래 분석을 위해 Python을 사용하는 데 관심이 있는 사람들에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 동영상 제작자가 Python 및 MetaTrader5를 사용하여 역사적인 시세를 얻고 파일에 저장하는 방법을 보여줍니다. 그들은 Pandas 및 MetaTrader5와 같은 모듈을 가져오는 방법과 기능을 사용하여 원하는 정보를 얻는 방법을 보여줍니다. 제작자는 또한 99,999개의 막대 제한이 있으며 때때로 오류 메시지가 나타날 수 있다고 지적합니다. 그런 다음 얻은 정보를 CSV 파일로 내보내고 Pandas를 사용하여 읽는 방법을 보여줍니다.
00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 Python을 사용하여 주문서에 액세스하는 방법을 설명합니다. 발표자는 주문서에서 입찰 및 요청 가격을 검색하고 정보를 데이터 프레임에 저장하는 기능을 시연합니다. 이 함수는 임시 라이브러리에서 Optiqs라는 메서드를 사용하여 주문서 데이터를 검색했습니다. 발표자는 또한 검색된 데이터에 많은 양의 정보가 포함되어 있고 빠르게 업데이트될 수 있어 시간별 인덱싱에 문제가 있음을 지적합니다. 비디오는 주문서에서 100,000행의 데이터를 검색하는 예를 보여줍니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 하루 거래에서 생성되는 많은 양의 데이터에 대해 논의하여 수백만 행의 스프레드시트로 작업하는 것이 얼마나 어려울 수 있는지 보여줍니다. 그러나 Python을 사용하여 테이프 읽기 및 시장 분석을 자동화하면 이 데이터로 작업하고 시장의 추세를 파악하기가 더 쉬워집니다. 연사는 이 데이터를 CSV 파일로 다운로드하고 저장하는 방법을 시연합니다. 이 파일은 거래 일주일과 같은 장기간에 걸친 분석에 사용할 수 있습니다. 전반적으로 비디오는 자동화된 거래 분석을 위해 Python을 사용하는 데 관심이 있는 사람들에게 유용한 통찰력을 제공합니다.
Book de Ofertas mini dólar com Python. Tape reading de mini índice com Python e MetatraderDocumentação:https://www.mql5.com/pt/docs/integration/python_metatr...
비디오 자습서는 Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 Python으로 주가를 예측하는 데 중점을 둡니다. 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하는 것의 중요성을 설명하고 특정 함수를 사용하여 데이터를 추출하고 평균 제곱 오차를 계산하여 모델의 정확도를 결정하는 방법을 설명합니다. 이 비디오는 또한 예측 가격과 실제 가격을 분리하는 방법, 평균 제곱 오차 계산을 위한 함수 생성, 예측 가격과 실제 가격을 비교하는 그래프 생성 방법을 보여줍니다. 모델 성능은 비교적 성공적이었지만 정확도 메트릭을 고려해야 하며 데이터를 올바르게 처리하는 것의 중요성이 강조됩니다.
00:00:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 Facebook에서 제공하는 Prophet 라이브러리를 사용하여 Python을 사용하여 주가 예측을 수행하는 방법에 중점을 둡니다. 라이브러리는 시계열 데이터의 추세와 계절성을 결정하는 데 도움이 되며 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분리하는 것은 모델의 예측 능력을 정확하게 평가하는 데 중요합니다. 비디오는 또한 특정 함수를 사용하여 교육 및 테스트 데이터를 추출하고 평균 제곱 오차를 계산하여 모델의 정확도를 결정하는 방법을 보여줍니다.
00:05:00 이 섹션에서는 동영상에서 Python의 데이터 분할 기능을 사용하여 데이터 세트를 교육 및 테스트 세트로 분리하는 방법을 설명합니다. 이것의 목적은 사용자가 데이터 세트를 조작하고 모델이 주가를 정확하게 예측하고 있는지 확인하기 위해 모델을 테스트할 수 있도록 하는 것입니다. 동영상에서는 Python과 함께 Facebook Prophet을 사용하여 주가를 분석하고 예측을 위한 모델을 설정하는 방법에 대해 설명합니다. 이 비디오는 모델을 맞추는 방법, 테스트 데이터 세트에서 예측하는 방법, 예측된 값과 실제 값을 비교하여 모델의 오차를 계산하는 방법을 보여줍니다.
00:10:00 이 섹션에서 비디오 제작자는 예측 모델 내에서 데이터 프레임을 사용하고 Python과 함께 Prophet 라이브러리를 사용하여 예측을 실행하는 방법을 보여줍니다. 동영상 제작자는 예측 가격과 실제 가격을 변수로 분리하는 방법, 평균 제곱 오차 계산을 위한 함수를 만드는 방법, 그래프를 사용하여 예측 가격과 실제 가격을 비교하는 방법을 보여줍니다. 모델 성능은 비교적 성공적이었지만 정확도 지표도 고려해야 합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 예측 모델에 대해 논의하고 Prophet이라는 라이브러리를 통해 Facebook에서 제공하는 모델을 소개합니다. 연사는 데이터를 올바르게 처리하는 것의 중요성을 언급하고 향후 유사한 자료가 게시될 수 있도록 시청자가 콘텐츠를 즐겼는지 알려주도록 권장합니다.
Neste vídeo vamos utilizar a biblioteca Prophet do facebook para fazer previsões de preços de ações. Entretanto, aqui vamos separar nossos dados em uma base ...
Python Forex Trading Robot은 타이밍에 대한 걱정 없이 큰 시장 움직임을 포착하는 데 사용되는 자동 헤징 시스템입니다. 로봇은 상자를 뽑고 그 상자 내에서 거래를 하고 가격이 폭등하면 닫힙니다. 사용자는 로트 크기, 대상 거리 및 헤징 거리를 조정할 수 있습니다. 백 테스트 결과는 $10,000 계정에서 $218의 최악의 손실로 수익성 있는 거래를 보여줍니다. 시스템이 추세 통화 쌍에서 잘 작동하는 동안 사용자는 이러한 통화 쌍을 고수하는 것이 좋습니다. 전반적으로 Python Forex Trading Robot은 적응력이 뛰어나고 일관되며 시청하기에 즐겁습니다. 다양한 도구와 로봇 시스템을 사용할 수 있으며 사용자는 제공된 링크를 확인하고 더 많은 거래 관련 콘텐츠를 보려면 YouTube 채널을 구독하는 것이 좋습니다.
00:00:00 이 섹션에서는 시장의 큰 움직임을 활용하는 고급 자동 헤징 시스템인 Python 거래 로봇에 대해 설명합니다. 로봇은 상자를 뽑고 가격이 상자 밖으로 나올 때까지 거래를 하고 일단 이익을 얻습니다. 시스템은 타이밍에 대해 걱정하지 않습니다. 그것은 단지 움직임을 잡습니다. 로봇은 시장에서 큰 움직임이 나타날 때까지 거래를 실행합니다. 비디오는 백 테스트 실행과 로봇이 거래를 실행하여 수익을 창출하는 방법을 보여줍니다. 거래는 위험을 수반하며 모든 투자자에게 적합하지 않습니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 실제보다 더 복잡해 보이는 Python 외환 거래 로봇을 시연합니다. 로봇은 시장과 싸우거나 모든 움직임을 예측하지 않고 트렌드에 합류하고 수익성 있는 거래를 포착하도록 설계되었습니다. 이 시스템은 많은 거래를 수행하지만 모든 매개변수를 구성할 수 있으므로 사용자는 자신의 취향에 맞게 로트 크기, 대상 거리 및 헤징 거리를 조정할 수 있습니다. 백 테스트 결과는 $10,000 계정에서 $218의 최악의 손실과 함께 지속적인 거래가 실행되고 이익을 위해 마감되었음을 보여줍니다. 시스템이 추세 경향이 있는 통화 쌍에서 잘 작동하는 동안 발표자는 사용자에게 문제가 발생하지 않도록 추세를 나타내는 통화 쌍을 고수하라고 조언합니다. 전반적으로 Python Forex Trading Robot은 적응력이 뛰어나고 일관되며 재미있게 볼 수 있어 발표자가 가장 좋아하는 시스템 중 하나입니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 트레이더가 트레이딩 여정을 지원하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구와 로봇 시스템이 있다고 언급합니다. 사용자는 제공된 링크를 확인하고 더 많은 거래 관련 콘텐츠를 보려면 YouTube 채널을 구독하는 것이 좋습니다. 영상은 시청자들에게 감사 인사를 전하며 마무리된다.
비디오는 Python과 함께 MetaTrader 라이브러리를 사용하는 방법을 설명하고 MetaTrader 5를 설치하고 해당 데이터에 연결한 후 mt5 및 mt5.initialize로 MetaTrader 5를 가져오는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 강사는 경로를 확인하여 MetaTrader 5가 설치되어 있고 Surf 프로젝트를 사용하여 Visual Studio Code에서 사용할 준비가 되었는지 확인합니다.
"Operando com Python e Metatrader ao vivo" 비디오는 시청자에게 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 주식 시장에서 운영하는 방법에 대한 자세한 자습서를 제공합니다. 호스트는 플랫폼을 연결하여 전략을 자동화하고 실시간 데이터를 얻는 방법을 보여줍니다. 화면 자산. 자산 목록을 만드는 방법, 타임스탬프 및 데이터를 사용하여 견적 데이터를 얻는 방법, 시장에서 구매 기회를 식별하기 위한 간단한 규칙을 만드는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 라이브 화면에서 거래하는 방법을 시연하고 재무 위험에 따라 손을 사용하는 것을 포함하여 위험 관리 전략을 설명합니다. 발표자들은 분석을 위해 Python의 통계 도구를 사용하는 이점을 강조하고 자신감을 얻기 위한 백테스팅 전략을 위해 Python과 MetaTrader 5 간의 통합의 중요성을 강조합니다. 전반적으로 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 거래 전략을 자동화하고 전 세계 브로커와 연결할 수 있는 방대한 가능성을 보여줍니다.
00:00:00 이 섹션에서 호스트는 주식 시장에서 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 운영하는 라이브 세션을 소개합니다. 그들은 Python과 MetaTrader 5를 연결하여 전략을 자동화하고 실시간 데이터를 얻고 자산을 화면에 표시하는 방법을 보여줄 것이라고 설명합니다. 호스트는 시연이 투자 목적을 위한 권장 사항이 아니라 프로그래밍과 금융 통합의 가능성을 보여주기 위한 것임을 분명히 합니다. 또한 MetaTrader 5 소프트웨어와 통합되는 모든 IDE를 사용하여 코드를 로컬에서 실행할 수 있다고 언급합니다.
00:05:00 이 비디오 섹션에서 발표자는 Python과 함께 MetaTrader 5 소프트웨어를 사용하는 방법과 다른 국가의 다양한 브로커와 통합할 수 있는 이점을 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 MetaTrader 5 소프트웨어를 사용하여 전략을 자동화할 수 있으며 특히 짧은 시간 프레임에 대해 훌륭한 데이터 소스를 제공한다고 언급합니다. 이 섹션은 데이터 및 시계열을 조작하는 데 사용되는 소프트웨어 및 다양한 라이브러리의 사용을 시연하는 발표자로 마무리됩니다.
00:10:00 이 섹션에서는 동영상에서 Python 및 MetaTrader 5로 거래에 사용할 자산 목록을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 목록에는 가중치가 있는 모든 시세 표시기가 포함되며 거래 가능 여부를 확인하기 위해 반복할 수 있습니다. 아니면. 영상은 계속해서 티커 자체에 의존하지 않고 특정 패턴이나 움직임을 나타내는 등 특정 조건을 만족하는 자산 화면을 만드는 방법을 설명합니다. 마지막으로 비디오는 타임스탬프와 데이터를 사용하여 각 자산에 대한 500일의 견적 데이터를 얻고 나중에 액세스할 수 있도록 데이터 프레임에 저장하는 방법을 설명합니다. 전반적으로 이 섹션에서는 Python 및 MetaTrader 5로 거래하기 위해 자산을 선택하고 사용하는 방법에 대한 자세한 자습서를 제공합니다.
00:15:00 비디오의 이 섹션에서 호스트는 두 개의 이동 평균과 종가를 사용하여 시장에서 구매 기회를 식별하기 위한 간단한 규칙을 만드는 방법을 설명합니다. 규칙은 20일 이동 평균이 200일 이동 평균 위에 있고 종가가 20일 이동 평균 위에 있으면 시장이 잠재적으로 상승 추세에 있다는 것입니다. 호스트는 또한 이 과정이 Meta Trader를 사용하여 로봇을 만드는 방법을 가르치고 맞춤형 지표 및 전략을 만들기 위한 기초를 제공한다고 언급합니다. 로봇은 단순히 자동화된 거래 시스템이며 이 과정은 수익성 있는 전략을 판매하는 것이 아니라 전략을 만드는 방법을 가르친다고 설명합니다. 마지막으로 호스트는 생성된 규칙을 사용하여 특정 자산에서 구매 기회를 식별하는 방법의 예를 안내합니다.
00:20:00 이 섹션에서 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 특정 자산에서 데이터를 생성하는 코드 준비를 보여줍니다. 비디오는 규칙 집합을 충족하지 않는 Ambev 및 Alpha 4 자산의 예를 보여줍니다. 하지만 세 번째 항목(BBAS3 자산)이 수행했습니다. 비디오는 또한 프로세스를 자동화하는 방법에 대해 설명하고 루프를 사용하여 최소 1분의 시간 프레임으로 데이터를 지속적으로 분석하는 방법을 언급합니다. 이 코드는 또한 빠른 미디어와 느린 미디어의 이동 평균을 계산하고 종가와 비교합니다. 빠른 미디어가 느린 미디어보다 높고 종가가 빠른 미디어보다 높으면 코드가 거래를 합니다.
00:25:00 이 섹션에서는 구매자가 이유 없이 주문을 반복하는 것을 방지하기 위해 MetaTrader 5에서 사용되는 일부 매개변수에 대해 발표자가 설명합니다. 그들은 또한 로트 최소값이 표준 기능이며 틱 최소값이 손절매를 계산하고 모든 자산에서 이익을 얻는다고 설명합니다. 주문은 시장가 주문이며 주문의 수와 가격, 손절매는 각각 10센트 이하, 10센트 이상 이익실현을 지정합니다. 그러나 연사는 또한 이것이 훌륭한 전략이 아니며 다른 거래 전략을 적용할 수 있는 추가 논평과 함께 작동 방식을 보여주는 역할만 한다는 점에 주목합니다.
00:30:00 이 섹션에서는 연사가 라이브 화면에서 Python 및 Metatrader를 사용하여 거래하는 방법을 시연합니다. 데모에는 Carrefour 및 Carrefour 옵션의 움직임을 구매하고 관찰하는 것이 포함됩니다. 화자는 종가가 20일 이동 평균과 10일 이동 평균 위에 있을 때 어떻게 거래를 시작했는지 설명합니다. 시연은 또한 10센트의 손절매와 10센트의 이익 실현을 특징으로 합니다. 화자는 이상적인 로봇은 재정적 위험에 따라 손을 선택하여 위험을 관리해야 한다고 제안합니다. 섹션은 주식 시장의 변동으로 인한 이익을 기대하는 화자로 끝납니다.
00:35:00 이 섹션에서는 비디오 진행자가 Python과 MetaTrader의 작동 방식을 시연합니다. 기록 데이터에 액세스하는 방법과 자산을 구매 또는 판매하도록 코드를 구성하는 방법을 보여줍니다. 또한 CFD에 MetaTrader를 사용하는 방법, 사용자 정의 지표를 생성하는 방법, 특정 촛대만 스캔하도록 코드를 구성하는 방법 등 뷰어 질문에 답변합니다. 전반적으로 호스트는 Python 및 MetaTrader를 사용하여 거래 전략을 자동화하고 전 세계 브로커와 연결할 수 있는 방대한 가능성을 보여줍니다.
00:40:00 이 섹션에서 연사는 Python과 MetaTrader 5 통합의 가능성, 특히 분석을 위해 Python의 방대한 통계 도구를 사용할 때의 이점을 다룹니다. 그들은 Python을 사용하면 복잡한 코드를 생성하고 거래 신호를 포함하여 거의 모든 것을 자동화할 수 있다고 언급합니다. 또한 그들은 Python을 사용하면 인간의 편견을 줄이고 뉴스와 같은 외부 요인으로 인한 편견과 싸우는 데 도움이 될 수 있다고 지적합니다. 또한 시청자에게 MetaTrader 5 및 Python 통합에 대한 PMF의 모듈과 이 도구를 거래에 가장 잘 활용하는 방법을 확인하도록 권장합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 Python과 MetaTrader 5 간의 통합의 중요성에 대해 이야기합니다. 자동으로 작동하는 것을 원하지 않지만 전략에 대한 백테스팅을 수행하여 자신감을 얻고자 하는 사람들에게도 해당됩니다. 통합을 사용하여 트레이더는 시장에서 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하고 통계 분석 및 테스트를 위해 Python으로 가져간 다음 결과에 따라 운영할 수 있습니다. 연사는 또한 효율적인 거래 전략을 만들기 위해 양적 분석 및 태그와 같은 서로 다른 영역을 병합하는 것의 중요성을 강조합니다.
Quer saber como criar backtests e implementar estratégias usando a combinação Python + Metatrader? Vamos te mostrar um exemplo ao vivo!Código mostrado na liv...
이 비디오는 MetaTrader 5 Python 라이브러리를 설치하고 계정 세부 정보를 사용하여 MetaTrader 5와 Python 간의 연결을 설정하는 단계별 지침을 보여줍니다. 발표자는 Metatrader5 패키지를 검색하고 설치하는 방법, 라이브러리를 가져오는 방법, 거래 계정과 성공적인 연결을 설정하는 방법 등 프로세스를 자세히 설명합니다. 전반적으로 이 비디오는 MetaTrader 5를 Python과 통합하려는 사람들에게 유용한 가이드 역할을 합니다.
Udemy - Forex Algorithmic Trading with Python - Build a DCA BotAlogorithmic Trading with mt5 Python1. Metatrader5 Python Library and Connecting Python with M...
이 비디오는 Python의 `empty_file.order_send()` 함수와 키-값 쌍을 사용하여 지정가 매수 및 매도 주문을 하는 과정을 보여줍니다. 사용자는 통화 기호, 거래량 및 주문 유형을 함수에 대한 입력으로 제공하여 지정가 매수 주문을 할 수 있습니다. 비디오는 또한 제한 주문을 배치하고 변수를 사용하여 출력을 캡처하기 위한 사용자 지정 함수를 생성하는 방법을 보여줍니다. 매도 지정가 주문에도 동일한 프로세스가 적용되며 유형과 가격은 다르게 지정됩니다.
Udemy - Forex Algorithmic Trading with Python - Build a DCA BotAlogorithmic Trading with mt5 Python2 Placing Buy Limit and Sell Limit Orders with Python
연사는 거래에서 시장가 주문을 하는 방법을 설명합니다. 시장가 주문은 기호, 수량 및 주문 유형을 지정하여 배치할 수 있습니다. 스피커는 리소스 섹션에서 필요한 모든 기능을 제공합니다. EURUSD 및 GBPUSD에 대한 시장가 주문 방법을 보여줍니다. 주문 유형은 매수 또는 매도가 될 수 있으며 수량은 랏으로 지정됩니다. 화자는 주문을 실행하고 플랫폼에 결과를 표시합니다.
Python을 사용한 실시간 달러 미니 인덱스!
Mini Índice e Dólar in TEMPO REAL com Python!
이 YouTube 비디오는 Python을 사용하여 미니 달러 및 도미니언에 대한 실시간 시세를 얻는 방법을 보여줍니다. 발표자는 MetaTrader 5 설치 및 데모 계정 생성 과정을 설명합니다. 그런 다음 공식 플러그인을 사용하여 Python을 MetaTrader 5와 통합할 수 있으며 사용 가능한 자산 목록을 표시하는 코드가 제공됩니다. 이 비디오는 또한 재무 분석을 위해 Python을 사용하여 실시간 데이터를 다운로드하고 처리하는 방법을 보여줍니다. 발표자는 미니 인덱스 및 달러에 대한 현재 입찰, 요청 및 마지막 거래 가격을 표시하는 동시에 압도되지 않도록 0.5초 지연을 구현합니다. 프로그램. 비디오는 다음 비디오에서 Python을 사용하여 주문을 실행하는 방법을 보여줄 것이라고 언급합니다.
B3에서 파이썬으로 달러 미니 인덱스 거래하기!
Operando Mini Índice e Dólar com Python na B3!
동영상은 실시간 시장 데이터용 라이브러리를 가져오고 관련 정보 사전으로 주문을 정의하여 Python을 사용하여 MetaTrader 5 플랫폼에서 미니 지수 및 미니 달러 선물에 대한 자동 주문을 보내는 방법을 보여줍니다. 발표자는 손절매 및 이익 실현 포인트를 사용하고 손실을 초래하는 테스트 주문을 통해 코드의 기능을 시연하는 다양한 매개 변수를 설명합니다. 비디오는 향후 비디오에서 추가 탐색을 약속하며 끝납니다.
Python을 사용한 미니 달러 인덱스 딜 북 | 테이프 판독 미니 자동 인덱스
Python에서 제공하는 미니 달러 책 | Tape reading mini índice automático
이 비디오는 Python 및 MetaTrader5를 사용하여 미니 미래 지수에 대한 과거 호가를 얻고 Pandas를 사용하여 CSV 파일로 내보내는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 Python을 사용하여 오더북에 액세스하고 기간 간 라이브러리에서 Optiqs라는 메서드를 사용하여 데이터 프레임으로 입찰 및 요청 가격을 검색하는 방법을 보여줍니다. 비디오는 스프레드시트를 사용할 때 하루 거래에서 생성되는 대량의 데이터가 문제가 될 수 있지만 Python을 자동화된 테이프 읽기 및 시장 분석에 사용하여 추세를 식별하는 방법을 보여줍니다. 궁극적으로 비디오는 자동화된 거래 분석을 위해 Python을 사용하는 데 관심이 있는 사람들에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.
PYTHON을 사용하는 FACEBOOK PROPHET으로 주가 예측 - 데이터 분할 사용 방법
PYTHON을 사용하는 FACEBOOK PROPHET으로 주가 예측 - 데이터 분할 사용 방법
비디오 자습서는 Facebook의 Prophet 라이브러리를 사용하여 Python으로 주가를 예측하는 데 중점을 둡니다. 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하는 것의 중요성을 설명하고 특정 함수를 사용하여 데이터를 추출하고 평균 제곱 오차를 계산하여 모델의 정확도를 결정하는 방법을 설명합니다. 이 비디오는 또한 예측 가격과 실제 가격을 분리하는 방법, 평균 제곱 오차 계산을 위한 함수 생성, 예측 가격과 실제 가격을 비교하는 그래프 생성 방법을 보여줍니다. 모델 성능은 비교적 성공적이었지만 정확도 메트릭을 고려해야 하며 데이터를 올바르게 처리하는 것의 중요성이 강조됩니다.
Python FOREX 거래 로봇
새로운 브랜드 - 파이썬 외환 트레이딩 로봇
Python Forex Trading Robot은 타이밍에 대한 걱정 없이 큰 시장 움직임을 포착하는 데 사용되는 자동 헤징 시스템입니다. 로봇은 상자를 뽑고 그 상자 내에서 거래를 하고 가격이 폭등하면 닫힙니다. 사용자는 로트 크기, 대상 거리 및 헤징 거리를 조정할 수 있습니다. 백 테스트 결과는 $10,000 계정에서 $218의 최악의 손실로 수익성 있는 거래를 보여줍니다. 시스템이 추세 통화 쌍에서 잘 작동하는 동안 사용자는 이러한 통화 쌍을 고수하는 것이 좋습니다. 전반적으로 Python Forex Trading Robot은 적응력이 뛰어나고 일관되며 시청하기에 즐겁습니다. 다양한 도구와 로봇 시스템을 사용할 수 있으며 사용자는 제공된 링크를 확인하고 더 많은 거래 관련 콘텐츠를 보려면 YouTube 채널을 구독하는 것이 좋습니다.
Python을 사용하여 메타트레이더 5 시작하기
INICIANDO O METATRADER 5 USANDO PYTHON
비디오는 Python과 함께 MetaTrader 라이브러리를 사용하는 방법을 설명하고 MetaTrader 5를 설치하고 해당 데이터에 연결한 후 mt5 및 mt5.initialize로 MetaTrader 5를 가져오는 방법을 보여줍니다. 그런 다음 강사는 경로를 확인하여 MetaTrader 5가 설치되어 있고 Surf 프로젝트를 사용하여 Visual Studio Code에서 사용할 준비가 되었는지 확인합니다.
Python 및 MetaTrader 5 Live로 작동
Operando com Python e Metatrader ao vivo
"Operando com Python e Metatrader ao vivo" 비디오는 시청자에게 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 주식 시장에서 운영하는 방법에 대한 자세한 자습서를 제공합니다. 호스트는 플랫폼을 연결하여 전략을 자동화하고 실시간 데이터를 얻는 방법을 보여줍니다. 화면 자산. 자산 목록을 만드는 방법, 타임스탬프 및 데이터를 사용하여 견적 데이터를 얻는 방법, 시장에서 구매 기회를 식별하기 위한 간단한 규칙을 만드는 방법을 보여줍니다. 비디오는 또한 라이브 화면에서 거래하는 방법을 시연하고 재무 위험에 따라 손을 사용하는 것을 포함하여 위험 관리 전략을 설명합니다. 발표자들은 분석을 위해 Python의 통계 도구를 사용하는 이점을 강조하고 자신감을 얻기 위한 백테스팅 전략을 위해 Python과 MetaTrader 5 간의 통합의 중요성을 강조합니다. 전반적으로 비디오는 Python 및 MetaTrader 5를 사용하여 거래 전략을 자동화하고 전 세계 브로커와 연결할 수 있는 방대한 가능성을 보여줍니다.
1. MetaTrader 5 Python 라이브러리 및 MetaTrader 5와 Python 연결
1. MetaTrader 5 Python 라이브러리 및 MetaTrader와 Python 연결
이 비디오는 MetaTrader 5 Python 라이브러리를 설치하고 계정 세부 정보를 사용하여 MetaTrader 5와 Python 간의 연결을 설정하는 단계별 지침을 보여줍니다. 발표자는 Metatrader5 패키지를 검색하고 설치하는 방법, 라이브러리를 가져오는 방법, 거래 계정과 성공적인 연결을 설정하는 방법 등 프로세스를 자세히 설명합니다. 전반적으로 이 비디오는 MetaTrader 5를 Python과 통합하려는 사람들에게 유용한 가이드 역할을 합니다.
2 파이썬으로 지정가 매수 및 지정가 매도 주문하기
2 파이썬으로 지정가 매수 및 지정가 매도 주문하기
이 비디오는 Python의 `empty_file.order_send()` 함수와 키-값 쌍을 사용하여 지정가 매수 및 매도 주문을 하는 과정을 보여줍니다. 사용자는 통화 기호, 거래량 및 주문 유형을 함수에 대한 입력으로 제공하여 지정가 매수 주문을 할 수 있습니다. 비디오는 또한 제한 주문을 배치하고 변수를 사용하여 출력을 캡처하기 위한 사용자 지정 함수를 생성하는 방법을 보여줍니다. 매도 지정가 주문에도 동일한 프로세스가 적용되며 유형과 가격은 다르게 지정됩니다.
3 시장가 주문하기
3 시장가 주문하기
연사는 거래에서 시장가 주문을 하는 방법을 설명합니다. 시장가 주문은 기호, 수량 및 주문 유형을 지정하여 배치할 수 있습니다. 스피커는 리소스 섹션에서 필요한 모든 기능을 제공합니다. EURUSD 및 GBPUSD에 대한 시장가 주문 방법을 보여줍니다. 주문 유형은 매수 또는 매도가 될 수 있으며 수량은 랏으로 지정됩니다. 화자는 주문을 실행하고 플랫폼에 결과를 표시합니다.