Python para negociação algorítmica - página 10

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Mini índice do dólar em TEMPO REAL com Python!

Mini Índice e Dólar em TEMPO REAL com Python!

Este vídeo do YouTube demonstra como obter cotações em tempo real para minidólares e domínios usando Python. O apresentador explica o processo de instalação do MetaTrader 5 e criação de uma conta demo. O Python pode então ser integrado ao MetaTrader 5 usando um plug-in oficial e um código é fornecido para mostrar uma lista de ativos disponíveis. O vídeo também mostra como o Python pode ser usado para baixar e processar dados em tempo real para análise financeira, e o apresentador exibe lances atuais, pedidos e os últimos preços negociados para mini índice e dólar, enquanto implementa um atraso de meio segundo para evitar sobrecarregar o programa. O vídeo menciona que o próximo mostrará como executar ordens usando Python.

• 00:00:00 Nesta seção, o apresentador mostra como obter cotações em tempo real usando Python, especificamente para minidólares e domínios. O primeiro passo é instalar o MetaTrader 5, que possui três tipos de contas - demonstração, alavancagem e posição. O apresentador demonstra a criação de uma conta de demonstração, que é enviada por e-mail junto com as credenciais de login. A seguir, o apresentador explica que o MetaTrader 5 possui suporte oficial para Python e mostra o processo de instalação do MetaTrader 5 antes de demonstrar como executar a função. A etapa final fornece um código que mostra uma lista de ativos disponíveis na conta.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica como usar o Python para baixar e processar dados em tempo real para o Mini Index e futuros de dólar americano. O apresentador usa uma função para baixar os dados e outra para formatá-los em um dataframe do Pandas. Além disso, eles mostram como recuperar os dados de ticks mais recentes e como percorrê-los por um determinado período de tempo. O código apresentado exemplifica como o Python pode ser usado para extrair informações úteis para análise financeira em tempo real.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como usar o Python para obter preços em tempo real para o miniíndice e o dólar. Ele define um atraso de meio segundo para evitar sobrecarregar o programa e exibe os lances atuais, pedidos e os últimos preços negociados. O palestrante finaliza mencionando que o próximo vídeo mostrará como executar ordens usando Python.

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Negociando Dollar Mini Index com Python na B3!

Operando Mini Índice e Dólar com Python na B3!

O vídeo mostra como usar o Python para enviar ordens automatizadas de futuros de miniíndices e minidólares na plataforma MetaTrader 5, importando bibliotecas para dados de mercado em tempo real e definindo uma ordem com um dicionário de informações relevantes. O apresentador explica os diferentes parâmetros, usando pontos de stop loss e take profit e demonstrando a funcionalidade do código por meio de uma ordem de teste que resulta em perda. O vídeo termina com a promessa de mais exploração em vídeos futuros.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador mostra como enviar ordens usando Python na plataforma MetaTrader 5 para mini-índice e mini-dólar futuro. Ele começa importando as bibliotecas necessárias e depois demonstra como obter dados de mercado em tempo real. Em seguida, ele define o ativo e prepara a ordem usando um dicionário com todas as informações relevantes, escolhendo o tipo de ordem, pontos de stop loss e take profit, e adicionando um comentário para identificação. Ele também explica os possíveis parâmetros em uso, incluindo o tempo de cancelamento do pedido. Por fim, ele executa o código para testar o pedido e mostra como ele aparece no gráfico da plataforma.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo demonstra como enviar ordens automatizadas usando Python na bolsa de valores brasileira (B3). O palestrante mostra o código para criar um dicionário que será usado para enviar o pedido e explica como funciona o bot. Depois de preparar o pedido, o palestrante o envia e mostra como o bot o executa, resultando em perda. O vídeo termina com o palestrante mencionando que mais será explorado em vídeos futuros.

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Livro Mini Dollar Index Deal com Python | Leitura de fita mini índice automático

Livro de Ofertas mini dólar com Python | Leitura de fita mini índice automático

O vídeo demonstra como usar Python e MetaTrader5 para obter cotações históricas para o mini índice futuro e exportá-las para um arquivo CSV usando Pandas. O vídeo também mostra como acessar o livro de pedidos usando Python e recuperar os preços de compra e venda em um quadro de dados usando um método chamado Optiqs da biblioteca intertemporal. O vídeo observa que a grande quantidade de dados gerados em um único dia de negociação pode representar desafios ao usar planilhas, mas demonstra como o Python pode ser usado para leitura automatizada de fitas e análise de mercado para ajudar a identificar tendências. Em última análise, o vídeo fornece informações valiosas para os interessados em usar o Python para análise de negociação automatizada.

• 00:00:00 Nesta seção, o criador do vídeo mostra como obter cotações históricas e salvá-las em um arquivo usando Python e MetaTrader5. Eles demonstram como importar módulos como Pandas e MetaTrader5 e usar funções para obter as informações desejadas, como usar a função "hlc" para obter cotações para um período de tempo de um minuto para o mini índice futuro. O criador também observa que há um limite de 99.999 barras, o que às vezes pode levar a uma mensagem de erro. Eles então mostram como exportar as informações obtidas para um arquivo CSV e lê-lo usando o Pandas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute como acessar o livro de pedidos usando Python. O apresentador demonstra uma função que recupera os preços de compra e venda do livro de pedidos e salva as informações em um quadro de dados. A função usou um método chamado Optiqs da biblioteca intertemporal para recuperar os dados do livro de ofertas. O apresentador também observa que os dados recuperados contêm uma grande quantidade de informações e podem ser atualizados rapidamente, tornando a indexação por tempo problemática. O vídeo mostra um exemplo de recuperação de 100.000 linhas de dados do livro de pedidos.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante aborda a grande quantidade de dados gerados em um único dia de negociação, mostrando como pode ser difícil trabalhar com planilhas de milhões de linhas. No entanto, ao usar o Python para automatizar a leitura de fitas e a análise de mercado, fica mais fácil trabalhar com esses dados e identificar tendências no mercado. O palestrante demonstra como baixar e salvar esses dados em um arquivo CSV, que pode ser usado para análise por um longo período de tempo, como uma semana de negociação. No geral, o vídeo fornece informações úteis para os interessados em usar o Python para análise automatizada de negociação.

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Robô de Negociação FOREX Python

NOVÍSSIMO - O Robô de Negociação Forex Python

O Python Forex Trading Robot é um sistema de cobertura automática usado para capturar grandes movimentos do mercado sem se preocupar com o tempo. O robô desenha uma caixa, faz negócios dentro dessa caixa e fecha assim que o preço estoura. Os usuários podem ajustar o tamanho do lote, a distância do alvo e a distância de cobertura. Os resultados do backtest mostram negociações lucrativas com um pior rebaixamento de apenas US$ 218 em uma conta de US$ 10.000. Embora o sistema tenha um bom desempenho em pares de moedas de tendência, os usuários são aconselhados a aderir a esses pares. No geral, o Python Forex Trading Robot é altamente adaptável, consistente e agradável de assistir. Várias ferramentas e sistemas de robôs estão disponíveis, e os usuários são incentivados a verificar os links fornecidos e se inscrever no canal do YouTube para obter mais conteúdo relacionado à negociação.

• 00:00:00 Nesta seção, discutiremos o robô de negociação Python, que é um sistema avançado de cobertura automática que tira proveito de grandes movimentos no mercado. O robô desenha uma caixa, realiza negociações até que o preço saia dessa caixa e obtenha lucro assim que o fizer. O sistema não está preocupado com o tempo; apenas pega o movimento. O robô executa negociações até que um grande movimento seja gerado pelo mercado. O vídeo mostra um backtest em execução e como o robô executa negociações para gerar lucro. A negociação envolve risco e não é adequada para todos os investidores.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o apresentador demonstra o Python Forex Trading Robot, que parece mais complicado do que realmente é. O robô foi projetado para aderir à tendência e capturar negócios lucrativos, sem lutar contra o mercado ou prever cada movimento. O sistema aceita muitas negociações, mas todos os parâmetros são configuráveis, para que os usuários possam ajustar o tamanho do lote, a distância do alvo e a distância de cobertura para atender às suas preferências. Os resultados do backtest mostram negociações constantes executadas e fechadas com lucro, com uma pior perda de apenas US$ 218 em uma conta de US$ 10.000. Embora o sistema tenha um bom desempenho em pares de moedas que tendem a tendência, o apresentador aconselha os usuários a se aterem aos pares que tendem a evitar problemas. No geral, o Python Forex Trading Robot é altamente adaptável, consistente e divertido de assistir, tornando-o um dos sistemas favoritos de todos os tempos do apresentador.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante menciona que existem várias ferramentas e sistemas de robôs disponíveis para os comerciantes para auxiliá-los em sua jornada comercial. Os usuários são incentivados a verificar os links fornecidos e se inscrever no canal do YouTube para obter mais conteúdo relacionado à negociação. O vídeo termina com uma mensagem de agradecimento aos espectadores.

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PREVENÇÃO DOS PREÇOS DAS AÇÕES COM O FACEBOOK PROPHET COM PYTHON - COMO USAR A DIVISÃO DE DADOS

PREVENDO PREÇOS DE AÇÕES COM PROPHET DO FACEBOOK COM PYTHON - COMO USAR O SPLIT DE DADOS

O tutorial em vídeo é focado no uso da biblioteca Prophet do Facebook para prever preços de ações com Python. Ele explica a importância de dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste e descreve como utilizar funções específicas para extrair os dados e calcular o erro quadrático médio para determinar a precisão do modelo. O vídeo também demonstra como separar os preços previstos e reais, criar uma função para cálculo do erro quadrático médio e criar gráficos comparando os preços previstos e reais. O desempenho do modelo foi relativamente bem-sucedido, mas as métricas de precisão devem ser levadas em consideração, destacando-se a importância do processamento correto dos dados.

• 00:00:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo se concentra em como usar a biblioteca Prophet fornecida pelo Facebook para fazer previsões de preços de ações usando Python. A biblioteca ajuda a determinar tendências e sazonalidades em dados de séries temporais, e separar os dados em conjuntos de treinamento e teste é crucial para avaliar com precisão a capacidade preditiva do modelo. O vídeo também mostra como usar funções específicas para extrair dados de treinamento e teste e calcular o erro quadrático médio para determinar a precisão do modelo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica como usar a função de divisão de dados em Python para separar o conjunto de dados em conjuntos de treinamento e teste. O objetivo disso é permitir que o usuário manipule o conjunto de dados e teste o modelo para verificar se ele está prevendo com precisão os preços das ações. O vídeo discute como usar o Facebook Prophet com Python para analisar os preços das ações e como configurar um modelo para previsões. O vídeo demonstra como ajustar um modelo, fazer previsões no conjunto de dados de teste e comparar os valores previstos e reais para calcular o erro do modelo.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o criador do vídeo demonstra como usar um Data Frame dentro de um modelo preditivo e executar uma previsão usando a biblioteca Prophet com Python. O criador do vídeo mostra como separar os preços previstos e os preços reais em variáveis, criar uma função para cálculo do erro quadrático médio e como comparar os preços previstos e reais usando gráficos. O desempenho do modelo foi relativamente bem-sucedido, mas as métricas de precisão também devem ser levadas em consideração.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute modelos preditivos e apresenta um modelo fornecido pelo Facebook por meio de uma biblioteca chamada Profeta. O palestrante menciona a importância de processar os dados corretamente e incentiva os espectadores a dizerem se gostaram do conteúdo para garantir que materiais semelhantes sejam postados no futuro.

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INICIANDO METATRADER 5 USANDO PYTHON

INICIANDO O METATRADER 5 USANDO PYTHON

O vídeo explica como usar a biblioteca MetaTrader com Python, mostrando como importar MetaTrader 5 com mt5 e mt5.initialize após instalar MetaTrader 5 e conectar-se aos seus dados. O instrutor então verifica o caminho para garantir que o MetaTrader 5 esteja instalado e pronto para uso no Visual Studio Code usando o projeto Surf.

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Operando com Python e MetaTrader 5 Live

Operando com Python e Metatrader ao vivo

O vídeo "Operando com Python e Metatrader ao vivo" oferece aos espectadores um tutorial detalhado sobre como operar no mercado de ações usando Python e MetaTrader 5. Os apresentadores mostram como conectar as plataformas para automatizar estratégias, obter dados em tempo real e recursos da tela. Eles mostram como criar uma lista de ativos, usar data e hora e dados para obter dados de cotação e como criar uma regra simples para identificar oportunidades de compra no mercado. O vídeo também demonstra como negociar em uma tela ao vivo e explica estratégias para gerenciar riscos, incluindo o uso de mãos com base em riscos financeiros. Os palestrantes destacam as vantagens de usar as ferramentas estatísticas de Python para análise e enfatizam a importância da integração entre Python e MetaTrader 5 para estratégias de backtesting para ganhar confiança nelas. No geral, o vídeo ilustra as vastas possibilidades de usar Python e MetaTrader 5 para automatizar estratégias de negociação e conectar-se com corretores globalmente.

• 00:00:00 Nesta seção, os anfitriões apresentam sua sessão ao vivo sobre como operar com Python e MetaTrader 5 no mercado de ações. Eles explicam que vão mostrar como conectar Python e MetaTrader 5 para automatizar estratégias, obter dados em tempo real e selecionar ativos. Os anfitriões esclarecem que a demonstração não é uma recomendação para fins de investimento, mas para mostrar o potencial de integração entre programação e finanças. Eles também mencionam que o código pode ser executado localmente usando qualquer IDE que se integre ao software MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção de vídeo, o apresentador discute o uso do software MetaTrader 5 com Python e como ele oferece a vantagem de poder se integrar com várias corretoras de diferentes países. O apresentador destaca ainda que o software MetaTrader 5 pode ser utilizado para automatizar estratégias e oferece uma ótima fonte de dados, principalmente para time frames menores. A seção termina com o apresentador demonstrando o uso do software e as várias bibliotecas usadas para manipular dados e séries temporais.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo discute como criar uma lista de ativos a serem usados para negociação com Python e MetaTrader 5. A lista inclui todos os tickers com seus pesos e pode ser percorrida para determinar se eles estão disponíveis para negociação ou não. O vídeo explica como criar uma tela de ativos que atenda a certas condições, como apresentar um padrão ou movimento específico, em vez de depender do próprio ticker. Por fim, o vídeo explica como usar timestamp e dados para obter 500 dias de dados de cotação para cada ativo e armazená-los em um quadro de dados para acesso posterior. No geral, esta seção fornece um tutorial detalhado sobre como selecionar e usar ativos para negociação com Python e MetaTrader 5.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador explica a criação de uma regra simples para identificar uma oportunidade de compra no mercado usando duas médias móveis e o preço de fechamento. A regra é que, se a média móvel de 20 períodos estiver acima da média móvel de 200 períodos e o preço de fechamento estiver acima da média móvel de 20 períodos, o mercado está potencialmente em tendência de alta. O anfitrião também menciona que o curso ensina como criar robôs usando o Meta Trader e fornece uma base para a criação de indicadores e estratégias personalizadas. Eles ainda explicam que um robô é simplesmente um sistema de negociação automatizado e que o curso não vende estratégias lucrativas, mas ensina como criá-las. Por fim, o anfitrião apresenta um exemplo de como a regra criada pode ser usada para identificar oportunidades de compra em ativos específicos.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo mostra a preparação do código para gerar dados de um determinado ativo, utilizando Python e MetaTrader 5. O vídeo mostra um exemplo com ativos Ambev e Alpha 4, que não atenderam às regras estabelecidas pela tela, mas um terceiro (ativo BBAS3) sim. O vídeo também discute como automatizar o processo e menciona o uso de um loop para analisar continuamente os dados com um período mínimo de um minuto. O código também calcula as médias móveis para a mídia rápida e lenta e as compara com o preço de fechamento - se a mídia rápida estiver acima da mídia lenta e o preço de fechamento estiver acima da mídia rápida, o código fará uma negociação.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante explica alguns dos parâmetros usados no MetaTrader 5 para evitar que os compradores repitam pedidos sem motivo. Eles também explicam que o mínimo do lote é um recurso padrão e que o mínimo do tick calcula o stop loss e obtém lucro em cada ativo. As ordens são ordens de mercado e especificam o número e o preço da ordem, bem como um stop loss e take profit de 10 centavos a menos e 10 centavos a mais, respectivamente. No entanto, o palestrante também observa que essa não é uma ótima estratégia e serve apenas para mostrar como funciona, com comentários adicionais que permitem a aplicação de diferentes estratégias de negociação.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como negociar usando Python e Metatrader em uma tela ao vivo. A demonstração consiste em comprar e observar os movimentos do Carrefour e das opções do Carrefour. O palestrante explica como eles entraram em uma negociação quando o preço de fechamento estava acima da média móvel de 20 dias e da média móvel de 10 dias. A demonstração também apresenta um stop loss de 10 centavos e um take profit de 10 centavos. O palestrante sugere que um robô ideal deve gerenciar os riscos escolhendo as mãos com base nos riscos financeiros. A seção termina com o palestrante antecipando os lucros das flutuações do mercado de ações.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, os apresentadores do vídeo demonstram Python e MetaTrader em ação. Eles mostram como acessar os dados históricos e como configurar o código para comprar ou vender ativos. Eles também respondem a perguntas do visualizador, incluindo como usar o MetaTrader para CFDs, como criar indicadores personalizados e como configurar o código para verificar apenas castiçais específicos. No geral, os hosts demonstram as vastas possibilidades de usar Python e MetaTrader para automatizar estratégias de negociação e conectar-se com corretores globalmente.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, os palestrantes abordam as possibilidades de integração entre Python e MetaTrader 5, especificamente as vantagens de usar as vastas ferramentas estatísticas de Python para análise. Eles mencionam que, com o Python, é possível criar códigos complexos e automatizar quase tudo, incluindo sinais de negociação. Além disso, eles observam que o uso do Python pode ajudar a reduzir preconceitos humanos e combater preconceitos causados por fatores externos, como notícias. Eles também recomendam que seus visualizadores verifiquem os módulos do PMF na integração MetaTrader 5 e Python e como aproveitar melhor essa ferramenta para negociação.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre a importância da integração entre Python e MetaTrader 5, mesmo para quem não quer operar automaticamente mas quer fazer o backtesting de sua estratégia para ganhar confiança nela. Ao usar a integração, os traders podem extrair dados confiáveis do mercado, levá-los ao Python para análises e testes estatísticos e, em seguida, operar com base nos resultados. O palestrante também destaca a importância de mesclar diferentes áreas, como análise quantitativa e tags, para criar estratégias de negociação eficientes.

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1. MetaTrader 5 Biblioteca Python e Conectando Python com MetaTrader 5

1. MetaTrader 5 Biblioteca Python e Conexão Python com MetaTrader

O vídeo mostra instruções passo a passo para instalar a biblioteca MetaTrader 5 Python e configurar uma conexão entre MetaTrader 5 e Python usando detalhes da conta. O apresentador explica o processo em detalhes, incluindo como pesquisar e instalar o pacote Metatrader5, como importar a biblioteca e como estabelecer uma conexão bem-sucedida com uma conta de negociação. No geral, o vídeo serve como um guia útil para quem deseja integrar o MetaTrader 5 ao Python.

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2 Colocando ordens de limite de compra e limite de venda com Python

2 Colocando ordens de limite de compra e limite de venda com Python

Este vídeo demonstra o processo de colocar ordens de limite de compra e venda usando a função `empty_file.order_send()` do Python e os pares chave-valor. O usuário pode fornecer o símbolo da moeda, o volume e o tipo de pedido como entradas para a função para colocar um pedido de limite de compra. O vídeo também mostra como criar funções personalizadas para colocar ordens de limite e capturar a saída usando variáveis. O mesmo processo se aplica a ordens limitadas de venda, com tipo e preço especificados de forma diferente.

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3 Colocação de Ordens de Mercado

3 Colocação de Ordens de Mercado

O palestrante explica como colocar ordens de mercado na negociação. Uma ordem de mercado pode ser colocada especificando o símbolo, o volume e o tipo de ordem. O alto-falante fornece todas as funções necessárias na seção de recursos. Eles demonstram como fazer uma ordem de mercado para EURUSD e GBPUSD. O tipo de ordem pode ser de compra ou venda, e o volume é especificado em Lotes. O palestrante executa as ordens e mostra os resultados na plataforma.