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PYTHON TRADING BOT #3 - MetaTrader 5, dados para negociação de backtesting
BOT DE TRADING PYTHON #3 - MetaTrader 5, dados para backtesting de negociação
Nesta seção de vídeo, o apresentador destaca a utilidade do recurso do MetaTrader 5 que permite aos usuários salvar dados de ticks de um intervalo de datas especificado para fins de backtesting. Ele enfatiza a importância de ter amplos dados históricos para desenvolver algoritmos de negociação precisos e recomenda exportar os dados como um arquivo CSV para carregar no Python para criar modelos de negociação. Ele também prevê que esse recurso pode não ser mais gratuito devido ao uso crescente de bots e IA nas negociações. O apresentador incentiva os espectadores a utilizar esse recurso e direcionar mais interesse em seu site, caso tenham algum interesse em negociação e criptomoedas.
BOT DE NEGOCIAÇÃO PYTHON #4 - MetaTrader 5 e Python
BOT DE TRADING PYTHON #4 - MetaTrader 5 e Python
Este vídeo explica como usar o MetaTrader 5 com Python e criar um login. O público precisa primeiro instalar o pacote MetaTrader 5 para Python, e o YouTuber demonstra como importar bibliotecas fornecendo um código de exemplo. Ele também menciona que existem muitos recursos disponíveis sobre como criar bots MetaTrader 5 usando Python. O vídeo termina com uma recomendação para visitar o site do YouTuber para obter materiais comerciais baratos e úteis.
PYTHON TRADING BOT #5 - Obtendo preços de ticks
BOT DE TRADING PYTHON #5 - Obteniendo ticks (precios)
O tutorial em vídeo demonstra duas maneiras de obter ticks (preços) do aplicativo de negociação MetaTrader 5 usando Python. O primeiro método envolve o uso da função symbolinfo.tick, que retorna o preço atual de um mercado com a opção de escolher o bid ou ask. O segundo método é um pouco mais complexo, envolvendo a função copyticksrange e a biblioteca datetime para recuperar dados de ticks de uma data especificada até a hora atual. O tutorial inclui um gráfico de dados de ticks coletados a cada 15 minutos e demonstra como compará-los a um gráfico real para garantir a precisão. Por fim, o vídeo promove um site que oferece documentos comerciais acessíveis e úteis para os interessados no comércio de criptomoedas.
PYTHON TRADING BOT #6 - Abrir e modificar negociações
BOT DE TRADING PYTHON #6 - Abrir e modificar operações
Esta seção do tutorial em vídeo sobre negociação de bots com Python aborda o processo de abertura e modificação de operações usando Python. O apresentador orienta sobre como definir uma compra para abertura de uma operação por meio de um passo a passo com dicionário e função de envio de pedidos. Outros fatores que o dicionário deve cobrir incluem os valores de tipo de negociação, stop-loss e take-profit. Sugere-se verificar a relação custo-benefício do comércio com baixo volume. Além disso, o apresentador explica a utilização da função de informação do símbolo para acessar o preço de mercado e o ponto. Da mesma forma, o vídeo demonstra a modificação de negociações abertas por meio da função de envio de ordem, começando com a aquisição do número do ticket por meio de uma função integrada denominada "obter posições". Um formato de dicionário pode ser usado para modificar os valores de stop loss e take profit com a chave "position" contendo o valor do número do ticket. O apresentador termina recomendando uma página da Web de documentos comerciais acessível e útil.
PYTHON TRADING BOT #7 - Parada móvel
Neste vídeo, o apresentador explica como programar um stop de negociação em Python, já que não pode ser feito automaticamente no MetaTrader 5. Ele demonstra como definir o stop loss manualmente para minimizar a perda se o preço cair e garantir lucro se o preço sobe, usando um exemplo simples em um gráfico de preços. O apresentador fornece um guia passo a passo e um código na tela e sugere visitar seu site para obter documentos comerciais úteis.
PYTHON TRADING BOT #8 - Gerando dados para a IA
BOT DE TRADING PYTHON #8 - Gerando dados para IA
Neste vídeo, o apresentador demonstra como gerar dados de backtesting para criar um algoritmo de inteligência artificial bem-sucedido para negociação de scripts e criptomoedas. Eles sugerem o uso de um pequeno arquivo para gerar dados e corrigir o formato do arquivo antes de gerar vários atributos, como tipo de negociação, lucro, taxa de sucesso, inclinação e indicadores. Eles também explicam como superar o desafio de abrir e pesquisar o arquivo de dados repetidamente abrindo o arquivo de mineração no modo binário. Além disso, eles enfatizam a importância de salvar os valores dos indicadores ao treinar a IA para uma negociação eficaz.
PYTHON TRADING BOT #9 - Criando uma IA
BOT DE TRADING PYTHON #9 - Criando uma IA
Neste vídeo, o host demonstra como treinar uma IA usando dados do vídeo anterior usando um notebook Jupyter para visualizar a saída e a biblioteca Skyler para criar uma árvore de decisão e uma rede neural. Gráficos e histogramas são criados para classificar visualmente as operações bem-sucedidas e malsucedidas. Diferentes modelos de IA são usados para classificar os dados, e o host recomenda a criação de um pequeno arquivo com loops para encontrar a melhor configuração para o modelo com maior pontuação. Ele recomenda usar um número ímpar de árvores de decisão ao criar um modelo para obter melhores resultados e compartilha uma taxa de precisão de 64% de seu modelo. Os espectadores são incentivados a visitar o site Sky Learn para saber mais sobre árvores de decisão, florestas e redes neurais, como, se inscrever e compartilhar o vídeo e visitar o site do host para comprar documentos relacionados a criptomoedas e negociações acessíveis.
VELAS DE NEGOCIAÇÃO EM PYTHON
VELAS DE TRADING EM PYTHON
O autor explica como obter dados de negociação do MetaTrader 5 e convertê-los em velas usando Python. Ele começa mostrando como se pode obter dados de ticks de um mercado específico no MT5 e exportá-los para um arquivo CSV. Ele então demonstra como ele usa um algoritmo simples para transformar os dados do tick em velas de diferentes períodos de tempo―15 minutos, 1 minuto, 30 segundos, etc.―que são salvos em um Pandas DataFrame. O YouTuber enfatiza a importância de ter um DataFrame com uma coluna "close", pois isso permite ao usuário carregar indicadores técnicos em Python com a ajuda da biblioteca TA-Lib. O vídeo faz parte de uma série onde ele ensina como usar Pandas e outras bibliotecas para análise de negociação.
MACD EM PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA
MACD EN PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA
O vídeo mostra um tutorial sobre como carregar valores MACD em Python usando a biblioteca de análise técnica, com foco na geração desses valores a partir de um arquivo de dados existente com uma coluna fechada. O vídeo também demonstra a instalação da biblioteca de análise técnica e o cálculo dos valores MACD e da linha de sinal usando um construtor de objeto da biblioteca. Por fim, o palestrante mostra a plotagem dos valores resultantes usando a biblioteca Matplotlib. Concluindo, o vídeo fornece um guia abrangente sobre o processo de carregamento de valores MACD em Python usando a biblioteca de análise técnica.
RSI EM PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA
RSI EN PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA
Neste vídeo, o palestrante explica o processo de carregamento do indicador RS em Python utilizando a biblioteca TIA. As etapas envolvidas incluem definir um quadro de dados contendo a coluna na qual carregar o indicador, importar a biblioteca TIA, criar um objeto com a função de construtor do indicador RS e chamar o método do indicador RS para criar um quadro de dados com as informações do indicador RS. O vídeo mostra como comparar os dados do indicador RS com dados reais do mercado para garantir a precisão da implementação. Em resumo, o palestrante fornece uma abordagem simples que pode ser seguida para carregar o indicador RS em Python.