Python para negociação algorítmica - página 6

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Como coletar informações detalhadas de símbolos com Python e MetaTrader 5

COMO COLETAR INFORMAÇÕES DETALHADAS DE ATIVOS FINANCEIROS COM PYTHON E MT5

O vídeo demonstra como coletar informações detalhadas sobre um ativo financeiro específico usando Python e a plataforma MT5. As informações coletadas incluem vários detalhes sobre o volume de negociação do ativo, valores de pip e preços de compra/venda, entre outras coisas. Esta seção do vídeo também aborda a conversão das informações coletadas em formato de dicionário para facilitar a análise. O vídeo fornece informações sobre como coletar e analisar dados financeiros usando a programação Python.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador demonstra como coletar informações detalhadas sobre um ativo específico usando Python e a plataforma MT5. Anteriormente, o apresentador havia mostrado como usar o comando "pegar símbolos" para coletar todos os ativos disponíveis de uma corretora, mas, neste caso, o foco é coletar informações específicas de um ativo, as ações preferenciais da Petrobras. O apresentador usa a função "Simple E" para coletar essas informações e demonstra como converter a variável resultante em um formato de dicionário para facilitar a análise. As informações coletadas incluem detalhes sobre o volume de negociação do ativo, valores de dígitos e pips e preços de compra/venda, entre outras coisas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo aborda informações detalhadas que podem ser coletadas de ativos financeiros, como última negociação, volume real, abertura do dia, informações sobre o mercado de derivativos e muito mais. O palestrante também demonstra como coletar essas informações usando Python e a plataforma MT5. Eles também mostram como acessar as informações recuperadas criando um dicionário e usando um loop for para imprimi-lo. No geral, esta seção fornece informações sobre como coletar e analisar dados financeiros usando a programação Python.

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COMO TRANSFORMAR INFORMAÇÕES DE ATIVOS EM DATAFRAMES DE PYTHON E MT5

COMO TRANSFORMAR INFORMAÇÕES DE ATIVOS EM DATAFRAMES DE PYTHON E MT5

Este vídeo do YouTube destaca o processo de conversão de informações de ativos de dicionários em quadros de dados em Python e MT5. O instrutor explica como usar a instrução select para coletar informações e, em seguida, convertê-las em uma lista de tuplas, que posteriormente pode se transformar em um quadro de dados usando a biblioteca pandas. Eles fornecem orientação passo a passo sobre como criar uma lista, nomear as colunas e transformá-la em um quadro de dados. O tutorial visa encorajar os espectadores a utilizar Python e MQL5 para criar estratégias de investimento e robôs conectando todas essas ideias.

• 00:00:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo explica como transformar informações sobre recursos de dicionários em quadros de dados em Python e MT5. O instrutor demonstra como coletar informações usando a instrução select e como transformar a variável em uma lista de tuplas, que permite a conversão em um quadro de dados. A biblioteca pandas, pré-instalada no ambiente Anaconda, é usada para transformar a variável em um quadro de dados. O instrutor mostra as etapas para criar uma lista e convertê-la em um quadro de dados com nomes de coluna específicos.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como transformar informações de ativos em dataframes Python e MetaTrader 5. Mostra como executar o código para estabelecer as colunas do Neto Femme e como trabalhar com filmes Zeta. O palestrante incentiva o espectador a continuar conectando todas as suas ideias para criar estratégias de investimento e robôs usando Python e mql5.

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COMO COLETAR OS PREÇOS DE FECHAMENTO DE VÁRIOS ATIVOS NO DATAFRAME - Python e MetaTrader 5

COMO COLETAR OS CLOSES DE VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME - PYTHON E MetaTrader 5

O vídeo ensina como automatizar o processo de coleta e armazenamento dos preços de fechamento de vários ativos em um Pandas DataFrame usando Python e MetaTrader 5. O processo envolve a criação de um portfólio de ativos, usando um loop for para coletar seus preços de fechamento com base em um determinado intervalo de datas e transformando os dados coletados em um DataFrame. O tutorial fornece um excelente exemplo para traders interessados em automatizar seu processo de coleta de dados. O apresentador também mostra como selecionar apenas os valores desejados e corrigir erros durante a coleta de dados, demonstrando um processo útil de solução de problemas. O DataFrame resultante contém a data e o preço de fechamento de cada ativo, o que é útil para criar robôs de negociação de ativos.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como coletar e armazenar preços de fechamento de vários ativos em um Pandas DataFrame usando Python e MetaTrader 5. O processo envolve criar um portfólio de ativos e usar um loop for para coletar seus preços de fechamento com base em um intervalo de datas específico. O vídeo também aborda como transformar os dados coletados em um DataFrame e manipular suas colunas. O tutorial fornece um exemplo útil para traders interessados em automatizar seu processo de coleta de dados.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador explica como transformar uma coluna de formato de timestamp em um formato de data e hora usando Python e MetaTrader 5. Os dados transformados são armazenados em um dataframe e o apresentador mostra como para selecionar apenas os valores desejados (neste caso, os valores de fechamento) para criar um novo dataframe contendo apenas os dados selecionados. O apresentador encontra um erro durante a coleta de dados, que ele identifica e aborda, demonstrando um processo útil de solução de problemas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante demonstra como coletar e organizar os preços de fechamento de vários ativos em um dataframe pandas usando Python e MetaTrader 5. O palestrante enfatiza a importância de entender a lógica por trás do código e estudar a biblioteca pandas para poder modificar e manipular os dados. O dataframe resultante contém a data e o preço de fechamento de cada ativo, que serão usados em vídeos futuros para coletar dados de preços em tempo real para robôs de negociação de ativos. O palestrante incentiva os espectadores a curtirem o vídeo e a deixarem comentários sobre seu progresso e experiência de aprendizado.

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COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL COM PYTHON E METATRADER 5

COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

O vídeo do YouTube demonstra como usar Python e MetaTrader 5 para obter preços de ativos em tempo real executando um loop que coleta continuamente dados sobre preços de fechamento em intervalos de dois segundos. O palestrante converte os dados coletados em um formato de data e hora e mostra como extrair os últimos cinco valores dos preços de fechamento de um ativo. Embora os valores de fechamento do ativo não variem muito no exemplo mostrado, o método pode ser usado para coletar dados sobre qualquer ativo desejado. Além disso, o vídeo menciona a disponibilidade de uma função semelhante que coleta dados sobre os preços de compra e venda para cada momento de execução no mercado.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante demonstra como coletar continuamente informações em tempo real sobre os valores de fechamento de um determinado ativo usando um loop sem fim em Python. Eles começam convertendo os dados coletados em um quadro de dados e, em seguida, transformam a coluna de hora em um formato de data e hora. Ao executar o código necessário, o palestrante mostra como coletar os últimos cinco valores dos preços de fechamento do ativo em intervalos de dois segundos e imprimir o valor atual do último preço de fechamento em tempo real. Embora os valores de fechamento do ativo não estejam flutuando significativamente neste exemplo devido à baixa liquidez, o palestrante observa que é possível coletar quaisquer dados desejados usando este método.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante mostra como obter preços de ativos em tempo real usando Python e MT5. Ao executar um loop que coleta dados da última linha de volume Open High Low Close, a função coleta continuamente dados em tempo real sobre o preço e o volume dos ativos. Ao pressionar 'Stop', a função é pausada e os dados podem ser usados para análise posterior. O palestrante também menciona a disponibilidade de uma função semelhante que pode coletar dados sobre os preços de compra e venda dos ativos para cada momento de execução no mercado.

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COMO SALVAR CONTINUAMENTE EM ARQUIVO DADOS OBTIDOS COM METATRADER 5 E PYTHON

COMO SALVAR EM ARQUIVO CONTINUAMENTE DADOS OBTIDOS COM PYTHON DO METATRADER 5

Este tutorial em vídeo demonstra o processo de coleta e salvamento de dados financeiros em tempo real obtidos por meio do Python do MetaTrader 5 usando o método DataFrame da biblioteca Pandas para criar um arquivo CSV. O vídeo aborda como modificar o arquivo em uma estrutura de dados baseada em linha para melhor organização e mostra como excluir cabeçalhos e índices. Ele também explica como salvar os dados como um arquivo do Excel com alguns ajustes.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como salvar informações em tempo real obtidas através do Python do MetaTrader 5 e salvá-las em um arquivo CSV. O vídeo mostra como coletar e salvar dados em um arquivo CSV e como modificar esse arquivo para que os dados sejam armazenados em linhas em vez de colunas, criando assim uma estrutura de dados mais adequada. O processo envolve o uso da biblioteca Pandas e seu método DataFrame, e o vídeo percorre cada etapa, incluindo como nomear o arquivo e especificar o modo de salvamento.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo explica como salvar dados obtidos continuamente do Python no MetaTrader 5 em um arquivo usando transposição. Os dados são transformados de linhas em colunas para facilitar a organização e salvos em um arquivo. O tutorial também aborda como excluir cabeçalhos e índices usando um comando e mostra como os dados podem ser salvos como um arquivo do Excel com alguns ajustes.

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COMO ADICIONAR SÍMBOLOS NO METATRADER 5 MARKET WATCH COM PYTHON

COMO ADICIONAR ATIVOS NA OBSERVAÇÃO DE MERCADO METATRADER 5 COM PYTHON

Este tutorial do YouTube ensina aos usuários como adicionar novos ativos ao relógio de mercado MetaTrader 5 usando Python. O tutorial explica como coletar informações sobre um ativo usando o Meta Trader e adicioná-lo ao mercado de observação. Ao adicionar um ativo, os usuários obtêm acesso a informações mais detalhadas, como preços e volumes de abertura e fechamento. O tutorial enfatiza a importância desse recurso para aqueles que programam seus próprios bots de negociação.

• 00:00:00 Nesta seção do tutorial do YouTube, o instrutor explica como adicionar um novo ativo ao relógio de mercado MetaTrader5 usando Python. Ao adicionar um ativo ao mercado de observação, o usuário obtém acesso a informações mais precisas, como preços de abertura e fechamento, volume e outros detalhes adicionais. O tutorial discute como carregar um ativo e coletar suas informações usando o Meta Trader e mostra como adicionar o ativo ao mercado de observação usando um comando. Os benefícios de adicionar um ativo e obter acesso a informações mais detalhadas também são destacados.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo demonstra como adicionar ativos ao painel de observação de mercado no MT5 usando Python. O host mostra aos visualizadores como adicionar e remover ativos e modificar seus valores no painel. O apresentador destaca a importância desse recurso para quem está programando seu próprio bo de negociação

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COMO TRAÇAR GRÁFICOS DE VELA COM PYTHON E METATRADER5

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

Este tutorial em vídeo aborda o processo de plotagem de gráficos de velas usando Python e MetaTrader 5. O instrutor usa a biblioteca de abotoaduras para importar e manipular dados do MetaTrader 5, mostra como usar pandas para gerar gráficos interativos e personalizados e explica como transformar os dados em um dataframe para utilizar as funções da biblioteca Pandas para gráficos. Além disso, eles demonstram como personalizar gráficos, transformar índices de dados em data e hora e fornecer código e comandos para que os usuários criem seus próprios gráficos personalizados para análise financeira.

• 00:00:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo mostra como plotar gráficos de velas com Python e MetaTrader 5. O instrutor explica que os dados do MetaTrader 5 podem ser trazidos para a plataforma Python/Jupyter usando várias bibliotecas como matplotlib ou prole , mas neste tutorial, eles usam a biblioteca de abotoaduras. O instrutor percorre as etapas de instalação e configuração necessárias para usar abotoaduras e demonstra como a biblioteca pandas é usada para importar e manipular os dados necessários para gerar gráficos interativos e personalizados. Por fim, o instrutor mostra como transformar os dados em um dataframe e usar as funções da biblioteca Pandas para estatísticas descritivas antes de plotar o gráfico de velas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo demonstra como plotar gráficos de candlestick usando Python e MetaTrader 5. O tutorial utiliza uma biblioteca chamada "ai pros" para criar gráficos de candlestick simples com dados máximos, mínimos e de fechamento a partir de um dataframe. O tutorial também mostra como personalizar os gráficos e transformar o índice de dados em data e hora. Código e comandos são fornecidos para ajudar os usuários a criar seus próprios gráficos personalizados para análise financeira.

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Como Hospedar um Robô (Expert Advisor) em um MetaTrader 5 VPS

Como Hospedar um Robô (Expert Advisor) numa VPS do MetaTrader 5

O vídeo fornece orientação sobre como hospedar um Expert Advisor (robô) em uma máquina VPS usando o MetaTrader 5.

Os usuários devem selecionar e adquirir um plano no site mql5.com após fazer login na plataforma, certificando-se de que possuem uma configuração igual ou superior à versão 3063 para usar o serviço.

Esse recurso pode ajudar os usuários a evitar problemas com falta de energia e conectividade com a Internet ao executar o robô.

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COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

COMO FILTRAR DADOS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

Neste vídeo do YouTube, o YouTuber demonstra como filtrar dados e extrair informações com base no tempo em um quadro de dados usando Python. Eles usam o MetaTrader 5 para importar dados e preços e, em seguida, mostram como usar a biblioteca pandas para trabalhar com o quadro de dados. O palestrante explica como transformar as colunas de tempo em strings e como filtrar o quadro de dados com base em horas específicas usando uma função lambda aplicada linha por linha. Este vídeo é útil para quem deseja desenvolver estratégias complexas e trabalhar com análise de dados usando Python e MetaTrader 5. Ele fornece uma boa explicação da função de aplicação e filtragem de quadros de dados com base nas condições.

• 00:00:00 Nesta seção, o YouTuber explica como filtrar dados e informações com base no tempo em um quadro de dados usando Python. O vídeo demonstra o uso do MetaTrader 5 para importar dados e preços e, em seguida, mostra como usar a biblioteca pandas para trabalhar com o quadro de dados. O YouTuber mostra como transformar a instância da matriz em um quadro de dados e como filtrar uma determinada hora para coletar informações específicas do fechamento da rodovia aberta. O vídeo é útil para quem deseja trabalhar com análise de dados e desenvolver estratégias complexas utilizando Python e MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como filtrar e manipular datas e horas em um DataFrame usando Python. Eles demonstram como investigar uma coluna específica no DataFrame e recuperar informações com base em valores correspondentes. Eles também explicam como transformar as colunas de hora em strings e formatar a hora de acordo com o formato desejado. Eles usam essa formatação para filtrar e extrair informações de cada linha no DataFrame, permitindo uma análise de dados mais precisa.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como filtrar quadros de dados com base em datas e horários específicos usando Python. A função apply é usada para aplicar uma função lambda linha por linha a uma coluna específica, com a função lambda recebendo uma única variável (representada como x) para cada linha. O palestrante demonstra como extrair apenas as horas de cada linha e formatá-la como uma string e, em seguida, filtrar o quadro de dados com base em horas específicas usando a string obtida. O conceito da função de aplicação e filtragem de quadros de dados com base em certas condições é importante para entender ao trabalhar com dados em Pytho

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COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

O tutorial em vídeo explica como baixar dados do MetaTrader 5 e abri-los com Python. O processo envolve identificar os dados necessários e baixá-los, abrir e manipular os dados em Python usando bibliotecas como Pandas e resolver erros comuns, como separação adequada de dados usando separadores de tabulação.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como baixar dados do MetaTrader 5 e abri-los usando Python. O tutorial começa identificando os dados necessários e as especificações para o download dos dados. Após o download dos dados, o vídeo mostra como abri-los usando o Jupyter Notebook e importar as bibliotecas necessárias, como Pandas, para manipular os dados. Além disso, o vídeo destaca erros comuns e fornece soluções para resolvê-los.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute o processo de baixar dados do MetaTrader 5 e abri-los com Python. O arquivo de dados capturado do MetaTrader 5 pode não ser separado adequadamente, mas pode ser aberto com um software gratuito como o Notepad++. Os dados são separados por tabulações em vez de vírgulas, portanto, para ler corretamente os dados com pandas, os usuários precisam especificar a tabulação como um separador. Uma vez que os dados estejam devidamente separados, eles podem ser usados em Python para análise posterior.
  
  
• 00:10:00 Este trecho da transcrição não contém nenhuma informação relevante para um resumo. É uma mensagem do palestrante promovendo seu canal no Telegram e incentivando os espectadores a curtir e se inscrever em seus vídeos.