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The data importance in Trading - Garbage in, Garbage out! (an MT5 broker vs Yahoo finance)
The data importance in Trading - Garbage in, Garbage out! (an MT5 broker vs Yahoo finance)
The importance of using the same data source to train and deploy a trading algorithm is emphasized in this video. By comparing returns generated by the same trading signal using different data sources, such as Yahoo Finance and a broker's data, the speaker highlights the significance of the quality and relevance of the data used. The video advises traders to conduct their own experiments and use relevant data sources from the broker being traded on to train their algorithms for better returns.
Modelos de negociação ao vivo MetaTrader 5 usando Python - parte 1: importar dados do corretor
Modelos de negociação ao vivo MetaTrader 5 usando Python - parte 1: importar dados do corretor
Neste vídeo, Lucas demonstra como usar o Python e o MetaTrader 5 para importar os dados de uma corretora, extraindo os dados da vela e transformando-os em um formato de quadro de dados legível. Ele observa que a plataforma MetaTrader 5 funciona apenas em dispositivos Windows e não em sistemas Mac sem aplicativos adicionais. Ele cria uma função chamada "get_rate" que permite fácil automação alterando seus parâmetros e, usando a função set index, ele define a coluna de tempo como o índice do quadro de dados, permitindo que os dados históricos sejam importados para o Python.
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 2: Colocar ordem no MetaTrader 5 usando Python
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 2: Colocar ordem no MetaTrader 5 usando Python
Lucas de explica o processo de envio de ordens no MetaTrader 5 usando Python. Isso envolve inicializar o símbolo e o desvio em pip, escolher o modo de preenchimento, criar uma solicitação a ser enviada ao MetaTrader 5, especificar a ação desejada e executar as ordens. Ele enfatiza a importância de extrair todas as informações necessárias, como ID de posição, em variáveis, pois elas não estarão disponíveis depois que a planilha Python for encerrada. O vídeo também detalha o processo envolvido no fechamento de uma posição aberta para a qual um código semelhante, mas inverso, de ordens de compra e venda precisa ser aplicado ao usar o preço de compra em vez do preço de venda.
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 3: Gerenciamento de dinheiro com MetaTrader 5/Python
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 3: Gerenciamento de dinheiro com MetaTrader 5 / Python
Lucas demonstra como usar MetaTrader5 e Python para criar uma função de gerenciamento de dinheiro que coloca uma ordem de take profit e stop loss em uma solicitação. A função considera o gerenciamento de risco para determinar os valores ideais para stop loss e take profit. Ele mostra como usar uma função chamada "tradeSize" para ajustar o risco de uma posição comprada em EUR/USD e determinar o melhor volume com base no capital da conta e na alavancagem. Lucas enfatiza a importância de ter cuidado ao ajustar o volume de pedidos para manter a exposição adequada ao risco.
Negociação ao vivo de modelos MetaTrader 5 usando Python - parte 4: Criação de sinal de negociação
Negociação ao vivo de modelos MetaTrader 5 usando Python - parte 4: Criação de sinal de negociação
O YouTuber demonstrou a criação de um sinal de negociação usando MetaTrader 5 e Python inicializando a conexão entre as duas plataformas, criando uma classe "mt5" que é usada para colocar a estratégia em negociação ao vivo e importando dados usando a função "obter taxas" . Eles então criaram um sinal SMA básico de 30 e 60 dias usando a função de rolagem e basearam as condições de compra e venda na média de movimento rápido acima ou abaixo da média de movimento lento. Este processo apresentou uma maneira simples de criar um sinal de negociação para negociação ao vivo usando MetaTrader 5 e Python.
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 5: Modelo de negociação ao vivo (MetaTrader 5/Python)
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 5: Modelo de negociação ao vivo (MetaTrader5/Python)
O vídeo "Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 5: modelo de negociação ao vivo (MetaTrader5/Python)" demonstra como usar o modelo de negociação ao vivo para executar uma estratégia de negociação. Os usuários podem selecionar um horário específico para executar o algoritmo e escolher uma lista de símbolos com uma estratégia padrão de um sinal aleatório. Os pedidos podem ser feitos usando o modelo e os usuários podem alterar o sinal aleatório. O vídeo adverte que as porcentagens de stop loss e take profit não levam em conta o spread e aconselha o uso de um lapso de tempo de um segundo para evitar o processamento de vários sinais no mesmo segundo. Os espectadores são convidados a curtir e se inscrever no canal e se juntar à comunidade Discord.
Modelos MetaTrader 5 de negociação ao vivo usando Python - parte 6: Aprendizado de máquina (MetaTrader 5/Python)
Negociação ao vivo de modelos MetaTrader 5 usando Python - parte 6: Aprendizado de máquina (MetaTrader5/Python)
Lucas mostra como colocar uma estratégia de negociação baseada em aprendizado de máquina na negociação ao vivo. O processo envolve a importação de bibliotecas, usando a engenharia de recursos para transformar dados abertos, altos, baixos, fechados e de volume para entender a relação entre os recursos para criar um algoritmo de aprendizado de máquina, padronizar dados, converter dados usando análise de componentes principais (PCA), ajustar e prever variações e, finalmente, decidir se compra ou vende ativos. Ele também fornece uma condição de tempo baseada em horas e uma condição de dia para escolher o melhor horário para negociar. O código funciona durante o horário de mercado e sinaliza quando comprar ou vender ativos.
Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5: Parte 1
Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot
Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5
O tutorial em vídeo discute os componentes necessários e os requisitos para criar um bot de negociação automatizado usando o MetaTrader 5, incluindo Windows 10, Python 3.10, um IDE como PyCharm ou Visual Studio Code, um download do MetaTrader 5 e uma conta de negociação. O apresentador enfatiza a importância de um arquivo settings.json para armazenar informações confidenciais e demonstra a criação de um arquivo de configurações de exemplo usando as bibliotecas Json e OS. Ele também enfatiza os comentários de código e desaconselha a abertura de muitos manipuladores de arquivo de uma só vez. O vídeo termina mostrando como importar informações confidenciais e tratamento de erros antes de prometer demonstrar a conexão com o MetaTrader no próximo episódio.Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 - Parte 2
Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot
Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 - Pt 2
Este vídeo continua o processo de construção de um bot de negociação automatizado usando o MetaTrader 5, com foco no tratamento de erros e na refatoração do código para simplificar sua aparência. O instrutor enfatiza a importância de utilizar uma conta de prática para evitar perdas financeiras desnecessárias e orienta os espectadores no processo de inicialização e login no MetaTrader 5, comentando o código e definindo parâmetros. Eles demonstram o uso de instruções try e except para lidar com quaisquer erros que possam surgir e mostram como imprimir exceções na tela para solucionar problemas no futuro. Além disso, eles criam uma função separada chamada "start_up" para simplificar o código e lidar com o processo de inicialização com mais eficiência. Finalmente, eles importam a nova função para main.py e imprimem o resultado na tela.
Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 - obtenha 50.000 castiçais
Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot
Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 - obtenha 50.000 castiçais
O vídeo fornece um guia passo a passo para criar um bot de negociação automatizado MetaTrader5. O primeiro passo crucial é certificar-se de que você concluiu o episódio MetaTrader Connect e instalou a biblioteca python pandas. O tutorial mostra como inicializar o símbolo e expandir a função de inicialização para incluir símbolos de inicialização. Ele demonstra como recuperar até 50.000 castiçais usando a função 'obter castiçais', que requer entradas de símbolo, período de tempo e número de castiçal. O vídeo enfatiza a garantia de que todas as colunas necessárias estejam presentes nos dados do gráfico de velas e mostra como recuperar os dados do volume do tick. O criador promete demonstrar como calcular um indicador EMA no próximo episódio.