Python для алготрейдинга - страница 6

[MetaQuotes]

Как собрать подробную информацию о символах с помощью Python и MetaTrader 5

КАК СОБИРАТЬ ПОДРОБНУЮ ИНФОРМАЦИЮ О ФИНАНСОВЫХ АКТИВАХ С ПОМОЩЬЮ PYTHON И MT5

Видео демонстрирует, как собрать подробную информацию о конкретном финансовом активе с помощью Python и платформы MT5. Собранная информация включает в себя, среди прочего, различные сведения об объеме торгов актива, стоимости пипсов и ценах покупки/продажи. В этом разделе видео также рассматривается преобразование собранной информации в формат словаря для облегчения анализа. Видео дает представление о том, как собирать и анализировать финансовые данные с помощью программирования Python.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий демонстрирует, как собрать подробную информацию о конкретном активе с помощью Python и платформы МТ5. Ранее ведущий показывал, как использовать команду «получить символы» для сбора всех доступных активов у брокера, но в данном случае основное внимание уделяется сбору конкретной информации по одному активу — привилегированным акциям Petrobras. Докладчик использует функцию «Простой E» для сбора этой информации и демонстрирует, как преобразовать полученную переменную в формат словаря для облегчения анализа. Собранная информация включает в себя, среди прочего, сведения об объеме торгов актива, стоимости цифр и пипсов, а также ценах покупки/продажи.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео представлена подробная информация, которую можно получить по финансовым активам, например, последняя сделка, реальный объем, открытие дня, информация о рынке деривативов и многое другое. Спикер также демонстрирует, как собирать эту информацию с помощью Python и платформы MT5. Они также показывают, как получить доступ к полученной информации, создав словарь и используя цикл for для его вывода. В целом, этот раздел дает представление о том, как собирать и анализировать финансовые данные с помощью программирования на Python.

[MetaQuotes]

КАК ПРЕОБРАЗОВАТЬ ИНФОРМАЦИЮ ОБ АКТИВАХ В DATAFRAME PYTHON И MT5

КАК ПРЕОБРАЗОВАТЬ ИНФОРМАЦИЮ ОБ АКТИВАХ В ДАТАФРЕЙМЫ PYTHON И MT5

В этом видео на YouTube рассказывается о процессе преобразования информации об активах из словарей в датафреймы в Python и MT5. Преподаватель объясняет, как использовать оператор select для сбора информации, а затем преобразовать ее в список кортежей, который впоследствии может быть преобразован во фрейм данных с помощью библиотеки pandas. Они предоставляют пошаговые инструкции по созданию списка, присвоению имен столбцам и преобразованию его во фрейм данных. Учебник призван побудить зрителей использовать Python и MQL5 для создания инвестиционных стратегий и роботов, объединяя все эти идеи.

• 00:00:00 В этом разделе видеоурок объясняется, как преобразовать информацию об активах из словарей во фреймы данных в Python и MT5. Преподаватель демонстрирует, как собирать информацию с помощью оператора select и как преобразовать переменную в список кортежей, что позволяет преобразовать ее во фрейм данных. Библиотека pandas, предварительно установленная в среде Anaconda, используется для преобразования переменной во фрейм данных. Преподаватель показывает, как создать список, а затем преобразовать его во фрейм данных с определенными именами столбцов.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер демонстрирует, как преобразовывать информацию об активах в фреймы данных Python и MetaTrader 5. Они показывают, как выполнить код для создания столбцов Neto Femme и как работать с фильмами Zeta. Спикер призывает зрителя и дальше подключать все свои идеи по созданию инвестиционных стратегий и роботов с использованием Python и mql5.

[MetaQuotes]

КАК СОБИРАТЬ ЦЕНЫ ЗАКРЫТИЯ РАЗЛИЧНЫХ АКТИВОВ В DATAFRAME - Python и MetaTrader 5

КАК СОБИРАТЬ ЦЕНЫ ЗАКРЫТИЯ РАЗЛИЧНЫХ АКТИВОВ В DATAFRAME - Python и MetaTrader 5

В видео показано, как автоматизировать процесс сбора и сохранения цен закрытия нескольких активов в Pandas DataFrame с использованием Python и MetaTrader 5. Процесс включает в себя создание портфеля активов с использованием цикла for для сбора их цен закрытия на основе определенного диапазон дат и преобразование собранных данных в DataFrame. Учебник представляет собой отличный пример для трейдеров, заинтересованных в автоматизации процесса сбора данных. Докладчик также показывает, как выбирать только нужные значения и устранять ошибки во время сбора данных, демонстрируя полезный процесс устранения неполадок. Результирующий DataFrame содержит дату и цену закрытия для каждого актива, что полезно для создания роботов для торговли активами.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, как собирать и сохранять цены закрытия нескольких активов в Pandas DataFrame с помощью Python и MetaTrader 5. Этот процесс включает в себя создание портфеля активов и использование цикла for для сбора их цен закрытия. на основе определенного диапазона дат. В видео также показано, как преобразовать собранные данные в DataFrame и управлять его столбцами. Учебное пособие представляет собой полезный пример для трейдеров, заинтересованных в автоматизации процесса сбора данных.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео ведущий объясняет, как преобразовать столбец формата временной метки в формат даты и времени с помощью Python и MT5. Преобразованные данные затем сохраняются в фрейме данных, и докладчик показывает, как выбрать только нужные значения (в данном случае, закрывающие значения), чтобы создать новый фрейм данных, содержащий только выбранные данные. Ведущий сталкивается с ошибкой во время сбора данных, которую затем идентифицирует и устраняет, демонстрируя полезный процесс устранения неполадок.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео спикер демонстрирует, как собирать и упорядочивать цены закрытия для нескольких активов в кадре данных pandas с помощью Python и MT5. Спикер подчеркивает важность понимания логики кода и изучения библиотеки pandas, чтобы иметь возможность изменять и манипулировать данными. Результирующий кадр данных содержит дату и цену закрытия для каждого актива, которые будут использоваться в будущих видеороликах для сбора данных о ценах в реальном времени для роботов, торгующих активами. Спикер призывает зрителей ставить лайки видео и оставлять комментарии о своем прогрессе и опыте обучения.

[MetaQuotes]

КАК ПОЛУЧИТЬ ЦЕНЫ АКТИВОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ С ПОМОЩЬЮ PYTHON И METATRADER 5

КАК ПОЛУЧИТЬ ЦЕНЫ АКТИВОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ С ПОМОЩЬЮ PYTHON И METATRADER 5

Видео на YouTube демонстрирует, как использовать Python и MetaTrader 5 для получения цен на активы в реальном времени путем запуска цикла, который непрерывно собирает данные о ценах закрытия с двухсекундными интервалами. Спикер преобразует собранные данные в формат даты и времени и показывает, как извлечь последние пять значений цен закрытия актива. Хотя в показанном примере стоимость закрытия актива не сильно колеблется, этот метод можно использовать для сбора данных о любом желаемом активе. Дополнительно в видео упоминается наличие аналогичной функции, которая собирает данные о ценах покупки и продажи для каждого момента исполнения на рынке.

• 00:00:00 В этом разделе видео спикер демонстрирует, как непрерывно собирать информацию в режиме реального времени о стоимости закрытия определенного актива, используя бесконечный цикл в Python. Они начинают с преобразования собранных данных в фрейм данных, а затем преобразуют столбец времени в формат даты и времени. Запустив необходимый код, спикер затем показывает, как собрать последние пять значений цен закрытия актива с двухсекундными интервалами и распечатать текущее значение последней цены закрытия в режиме реального времени. Хотя в этом примере стоимость актива на момент закрытия существенно не колеблется из-за низкой ликвидности, спикер отмечает, что с помощью этого метода можно собрать любые данные.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер показывает, как получать цены активов в реальном времени с помощью Python и MT5. Запустив цикл, который собирает данные из последней линии объема Open High low Close, функция непрерывно собирает данные в реальном времени о цене и объеме активов. При нажатии «Стоп» функция приостанавливается, и данные можно использовать для дальнейшего анализа. Спикер также упоминает о наличии аналогичной функции, которая может собирать данные о ценах покупки и продажи активов для каждого момента исполнения на рынке.

[MetaQuotes]

КАК НЕПРЕРЫВНО СОХРАНЯТЬ В ФАЙЛЕ ДАННЫЕ, ПОЛУЧЕННЫЕ С ПОМОЩЬЮ METATRADER 5 И PYTHON

КАК НЕПРЕРЫВНО СОХРАНЯТЬ В ФАЙЛЕ ДАННЫЕ, ПОЛУЧЕННЫЕ С ПОМОЩЬЮ METATRADER 5 и PYTHON

В этом видеоруководстве демонстрируется процесс сбора и сохранения финансовых данных в режиме реального времени, полученных с помощью Python из MetaTrader 5, с использованием метода DataFrame библиотеки Pandas для создания файла CSV. В видео рассказывается, как преобразовать файл в структуру данных на основе строк для лучшей организации, и показано, как удалять заголовки и индексы. В нем также объясняется, как сохранить данные в виде файла Excel с некоторыми изменениями.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, как сохранить информацию в реальном времени, полученную через Python из MetaTrader 5, и сохранить ее в файл CSV. В видео показано, как собирать и сохранять данные в CSV-файле и как изменить этот файл, чтобы данные хранились в строках, а не в столбцах, создавая тем самым более подходящую структуру данных. Процесс включает в себя использование библиотеки Pandas и ее метода DataFrame, а в видео показан каждый шаг, в том числе то, как назвать файл и указать режим сохранения.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видеоруководство объясняет, как сохранить непрерывно полученные данные из Python в MetaTrader 5 в файл с помощью транспонирования. Данные преобразуются из строк в столбцы для упрощения организации и сохраняются в файле. В учебнике также рассказывается, как удалять заголовки и индексы с помощью команды, и показано, как можно сохранить данные в виде файла Excel с некоторыми настройками.

[MetaQuotes]

КАК ДОБАВИТЬ СИМВОЛЫ В METATRADER 5 MARKET WATCH С ПОМОЩЬЮ PYTHON

КАК ДОБАВИТЬ СИМВОЛЫ В MT5 MARKET WATCH С ПОМОЩЬЮ PYTHON

В этом учебном пособии на YouTube пользователи научатся добавлять новые символыв обзор рынка MetaTrader 5 с помощью Python. В руководстве объясняется, как собрать информацию об активе с помощью MetaTrader и добавить ее в рынок наблюдения. Добавляя актив, пользователи получают доступ к более подробной информации, такой как цены открытия и закрытия и объем. В руководстве подчеркивается важность этой функции для тех, кто программирует собственных торговых ботов.

• 00:00:00 В этом разделе руководства на YouTube инструктор объясняет, как добавить новый актив в обзор рынка MetaTrader5 с помощью Python. Добавляя актив на рынок наблюдения, пользователь получает доступ к более точной информации, такой как цены открытия и закрытия, объем и другие дополнительные сведения. В руководстве обсуждается, как загрузить актив и собрать информацию о нем с помощью Meta Trader, а также показано, как добавить актив на рынок наблюдения с помощью команды. Также подчеркнуты преимущества добавления актива и получения доступа к более подробной информации.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео демонстрируется, как добавить активы в панель наблюдения за рынком в МТ5 с помощью Python. Ведущий показывает зрителям, как добавлять и удалять активы и изменять их значения на панели. Ведущий подчеркивает важность этой функции для тех, кто программирует собственный торговый терминал.

[MetaQuotes]

КАК ПОСТРОИТЬ СВЕЧНОЙ ГРАФИК С ПОМОЩЬЮ PYTHON И METATRADER5

КАК ПОСТРОИТЬ ГРАФИК СВЕЧЕЙ С ПОМОЩЬЮ PYTHON И METATRADER5

В этом видеоуроке рассматривается процесс построения свечных графиков с использованием Python и MT5. Инструктор использует библиотеку запонок для импорта и управления данными из MT5, показывает, как использовать панды для создания интерактивных и настраиваемых диаграмм, и объясняет, как преобразовать данные в фрейм данных, чтобы использовать функции библиотеки Pandas для построения диаграмм. Кроме того, они демонстрируют, как настраивать диаграммы, преобразовывать индекс данных в дату и время, а также предоставляют пользователям код и команды для создания собственных настраиваемых диаграмм для финансового анализа.

• 00:00:00 В этом разделе видеоруководство демонстрирует, как строить свечные графики с помощью Python и MT5. Инструктор объясняет, что данные из MT5 можно перенести на платформу Python/Jupyter с помощью различных библиотек, таких как matplotlib или prole, но в этом руководстве они используют библиотеку cufflinks. Инструктор проведет этапы установки и настройки, необходимые для использования запонок, и продемонстрирует, как библиотека pandas используется для импорта и обработки необходимых данных для создания интерактивных и настраиваемых диаграмм. Наконец, инструктор показывает, как преобразовать данные в фрейм данных и использовать функции библиотеки Pandas для описательной статистики, прежде чем строить свечную диаграмму.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видеоруководство демонстрирует, как строить свечные графики с помощью Python и MT5. В учебнике используется библиотека под названием «ai pros» для создания простых свечных диаграмм с данными максимума-минимума и закрытия из фрейма данных. В учебнике также показано, как настроить диаграммы и преобразовать индекс данных в дату и время. Код и команды помогают пользователям создавать собственные диаграммы для финансового анализа.

[MetaQuotes]

Как разместить робота (эксперта) на MetaTrader 5 VPS

Как разместить робота (эксперта) на MetaTrader 5 VPS

Видео содержит рекомендации по размещению советника (робота) на VPS-машине с помощью MetaTrader 5.

Пользователи должны выбрать и приобрести план на сайте mql5.com после входа на платформу, убедившись, что у них есть конфигурация, равная или выше версии 3063 для использования сервиса.

Эта функция может помочь пользователям избежать проблем с отключением электроэнергии и подключением к Интернету при работе робота.

[MetaQuotes]

КАК ФИЛЬТРОВАТЬ ДАТЫ И ВРЕМЯ В ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

КАК ФИЛЬТРОВАТЬ ДАТЫ И ВРЕМЯ В ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

В этом видео на YouTube ютубер демонстрирует, как фильтровать данные и извлекать информацию на основе времени во фрейме данных с помощью Python. Они используют MetaTrader 5 для импорта данных и цен, а затем показывают, как использовать библиотеку pandas для работы с фреймом данных. Докладчик объясняет, как преобразовать столбцы времени в строки и как отфильтровать фрейм данных на основе определенных часов с помощью лямбда-функции, применяемой построчно. Это видео полезно для тех, кто хочет разрабатывать сложные стратегии и работать с анализом данных с помощью Python и MetaTrader 5. Оно дает хорошее объяснение функции применения и фильтрации фреймов данных на основе условий.

• 00:00:00 В этом разделе YouTuber объясняет, как фильтровать данные и информацию на основе времени во фрейме данных с помощью Python. Видео демонстрирует использование MetaTrader 5 для импорта данных и цен, а затем показывает, как использовать библиотеку pandas для работы с фреймом данных. YouTuber показывает, как преобразовать экземпляр массива во фрейм данных и как отфильтровать определенный час, чтобы собрать конкретную информацию о закрытии открытого шоссе. Видео будет полезно тем, кто хочет работать с анализом данных и разрабатывать сложные стратегии с помощью Python и MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как фильтровать дату и время в DataFrame и управлять ими с помощью Python. Они демонстрируют, как исследовать конкретный столбец в DataFrame и извлекать информацию на основе совпадающих значений. Они также объясняют, как преобразовать столбцы времени в строки и отформатировать время в соответствии с желаемым форматом. Они используют это форматирование для фильтрации и извлечения информации из каждой строки в DataFrame, что позволяет проводить более точный анализ данных.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как фильтровать фреймы данных на основе определенных дат и времени с помощью Python. Функция применения используется для применения лямбда-функции построчно к определенному столбцу, при этом лямбда-функция принимает одну переменную (представленную как x) для каждой строки. Докладчик демонстрирует, как извлечь только часы для каждой строки и отформатировать ее как строку, а затем отфильтровать фрейм данных на основе конкретных часов, используя полученную строку. Концепция функции применения и фильтрации кадров данных на основе определенных условий важна для понимания при работе с данными в Pytho.

[MetaQuotes]

КАК СКАЧАТЬ ДАННЫЕ METATRADER 5 И ОТКРЫТЬ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

КАК СКАЧАТЬ ДАННЫЕ METATRADER 5 И ОТКРЫТЬ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

В видеоуроке объясняется, как загрузить данные из MetaTrader 5 и открыть их с помощью Python. Процесс включает в себя идентификацию необходимых данных и их загрузку, открытие данных и манипулирование ими в Python с использованием таких библиотек, как Pandas, а также устранение распространенных ошибок, таких как правильное разделение данных с помощью разделителей табуляции.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, как загрузить данные из MetaTrader 5 и открыть их с помощью Python. Учебник начинается с определения необходимых данных и спецификаций для загрузки данных. После загрузки данных в видео показано, как открыть их с помощью Jupyter Notebook и импортировать необходимые библиотеки, такие как Pandas, для управления данными. Кроме того, в видео освещаются распространенные ошибки и предлагаются решения для их устранения.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео рассматривается процесс загрузки данных из MetaTrader 5 и их открытие с помощью Python. Файл данных, захваченный из MetaTrader 5, может быть не разделен должным образом, но его можно открыть с помощью бесплатного программного обеспечения, такого как Notepad ++. Данные разделены табуляцией, а не запятыми, поэтому для правильного чтения данных с пандами пользователям необходимо указать табуляцию в качестве разделителя. Как только данные правильно разделены, их можно использовать в Python для дальнейшего анализа.
  
  
• 00:10:00 Этот отрывок из стенограммы не содержит информации, необходимой для краткого изложения. Это сообщение от спикера, рекламирующего его канал в Telegram и призывающего зрителей ставить лайки и подписываться на его видео.