Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Настройка MetaTrader 5 для Python
Настройка MetaTrader 5 для Python
Видеоруководство описывает процесс установки MetaTrader 5 для Python, который включает в себя ввод «pip install MetaTrader5» в приглашении Anaconda и проверку установки путем запуска функции MT5Initialize() из пакета MT5 в Python.
Создание веб-приложения с использованием Python и MetaTrader 5 с помощью Streamlit
Создание веб-приложения с использованием Python и MetaTrader 5 с помощью Streamlit
В этом видео показано, как создать график в реальном времени с помощью Python, Streamlit и MetaTrader 5, который отображает курсы обмена валют и предлагает параметры масштабирования и таймфрейма. Докладчик использует Pandas для импорта фреймов данных и Plotly для построения данных, добавляя функции для расчета скользящих средних и индекса относительной силы. Видео включает в себя потоки для управления масштабированием и сочетания клавиш для интерактивности. Ведущий завершает видео, объясняя различные функции кода и добавляя функциональность для рисования объектов на диаграммах, делясь кодом в описании приложения. Учебное пособие предлагает новичкам простое введение в построение финансовых диаграмм в реальном времени.
строка кода. Затем докладчик демонстрирует функцию нажатия клавиши, которая сжимает или увеличивает диаграмму, когда пользователь нажимает клавишу «минус» или «плюс». Код включает несколько функций и заполнителей, чтобы сделать приложение простым и удобным для навигации.
СИНТЕТИЧЕСКИЙ ИНДЕКСНЫЙ ТОРГОВЫЙ бот на PYTHON !! - ПОЛУЧЕНИЕ СВЕЧЕЙ ОТ MetaTrader 5
СИНТЕТИЧЕСКИЙ ИНДЕКСНЫЙ ТОРГОВЫЙ бот на PYTHON !! - ПОЛУЧЕНИЕ СВЕЧЕЙ ОТ MetaTrader 5
В видеоуроке объясняется, как создать торгового бота Python, который получает данные о свечах из MetaTrader 5 (MT5). Докладчик шаг за шагом описывает процесс, включая настройку MT5, создание класса для бота, инициализацию переменных, создание потоков и определение торговой стратегии с простыми параметрами тейк-профита и стоп-лосса. Ведущий также дает инструкции по обработке ошибок и отладке кода и завершает видео, подчеркивая простоту процесса и упоминая предстоящий курс по этой теме. Учебник информативен и удобен для начинающих, что делает его отличным ресурсом для всех, кто заинтересован в создании торгового бота Python.
Как импортировать данные о ценах на акции из MetaTrader 5 в Python?
Как импортировать данные о ценах на акции из MetaTrader 5 в Python?
В этом видео на YouTube объясняются различные способы импорта данных о ценах на акции из MetaTrader 5 в Python. Методы включают в себя импорт необходимых библиотек, установку желаемого временного интервала и часового пояса, определение функции под названием «получить данные», манипулирование результирующим фреймом данных, использование пакета tqtndm, создание фрейма курсов и использование двух фреймов данных для получения цен и данных. информация о дате/времени. Спикер предлагает вынести циклы в функцию, чтобы сделать код чище, а с помощью этих методов пользователи могут без особого труда импортировать данные для многочисленных символов.
Онлайн-трейдинг на Python в MetaTrader 5 + получение данных из MQL5
Онлайн-трейдинг на Python в MetaTrader 5 + получение данных из MQL5
В этом руководстве показано, как загрузить набор данных из MetaTrader и проводить сделки онлайн-торговли с помощью Python. Инструктор импортирует библиотеки MetaTrader5, pandas и datetime, указывает актив и временной интервал для набора данных и загружает последние сто точек данных. Они объясняют, как управлять позицией в MetaTrader5, устанавливая стоп-лосс, тейк-профит и используя команду GTC в течение заданного времени. Хотя этот раздел дает общее представление о различных командах, необходимых для управления позицией, неясно, какова общая используемая торговая стратегия.
Python MetaTrader 5 Копировать торговлю
Python MetaTrader 5 Копировать торговлю
Это приложение может копировать сделку из MetaTrader 5 в другую MetaTrader 5, управляемую веб-панелью, которая также может контролировать, кто может копировать вашу сделку, устанавливать пару/тикер, устанавливать объем, стоп-лосс и тейк-профит для каждого вашего сигнала копирования.
Допуск по времени для копирования составляет 5 секунд, если более 5 секунд сигнал не будет скопирован, Windows cmd иногда зависает, рекомендуется использовать другое терминальное приложение в Windows.
Вопросы и ответы
--------------------------------------------------
В: Можно запустить с помощью MT4
О: Нет, MT4 не поддерживает Python.
В: Можно ли запустить на Linux?
О: Нет, на самом деле mt5 предназначен для Windows, если он работает на Mac или Linux, он запускается только с использованием эмулятора Windows или чего-то подобного, чтобы принудительно запустить приложение Windows, работающее на Mac или Linux.
В: Есть ли гарантия, что сигнал будет скопирован?
О: успех или неудача копирования сигнала зависит от различных факторов, чаще всего от вашего состояния vps, может обрабатывать соединение от мастера или клиентов, нестабильное соединение с клиентом, задержка скрипта, терминал, зависания и т. д.
Если у вас есть какие-либо проблемы, такие как зависание командной строки при запуске скрипта Python, перейдите по ссылке https://stackoverflow.com/questions/5...
Скрипты
------------
создать виртуальную среду:
python -m venv .venv
активировать виртуальную среду:
.venv/Скрипты/активировать
установить библиотеку требований:
pip install -r требования.txt
запуск мастер-скрипта:
Python master.py
запуск ведомого скрипта:
питон trade.py
Системы тестирования Python и MetaTrader | Разработка и тестирование торговых стратегий машинного обучения
Системы тестирования Python и Metatrader | Разработка и тестирование торговых стратегий машинного обучения
В видео обсуждается разработка стабильной платформы для тестирования на исторических данных для оценки нескольких торговых стратегий и использования машинного обучения для торговли на рынке Форекс. Докладчик демонстрирует, как создать новую платформу для тестирования на исторических данных с помощью MetaTrader 5, которая взаимодействует с брокерами для извлечения входных данных. Они также объясняют, как написать код советника для извлечения данных, обработки их с использованием стратегий Python, а затем инициировать сделки на основе заранее определенных параметров. В видео также показано, как генерировать данные меток и извлекать признаки для построения и обучения алгоритмов машинного обучения. Наконец, спикер обсуждает несколько алгоритмов, используемых для тестирования на истории, из которых случайный лес определен как наиболее точный. В целом, система тестирования на исторических данных дала надежные и эффективные результаты с производительностью 96%, и будущая работа включает интеграцию алгоритмов машинного обучения в среду реальной торговли.
Как создавать стратегии алгоритмической торговли с помощью Python — пошаговый процесс
Как создавать стратегии алгоритмической торговли с помощью Python — пошаговый процесс
Видео содержит пошаговое руководство по созданию алгоритмических торговых стратегий с использованием Python. Первый шаг включает в себя определение правил для системы, исключение эмоций из торговли и проведение тестирования на исторических данных для оптимизации прибыльности. Затем докладчик демонстрирует, как создать торговую стратегию, используя гипотезу и технические индикаторы, такие как пересечение скользящих средних. Затем стратегия кодируется, и повторно проводится тестирование на исторических данных для обеспечения оптимизации. Второй раздел посвящен кодированию алгоритмической основы и созданию сигнальной функции, которая определяет, покупать или продавать на основе сравнения простых скользящих средних. В третьем разделе обсуждается, как обрабатывать текущие рыночные данные с помощью функций, а в четвертом — как развернуть стратегию на WPS. В заключение ведущий советует новичкам, чтобы их торговые стратегии были простыми и ясными.
Тестирование паттерна из трех свечей с помощью Python
Тестирование паттерна из трех свечей с помощью Python
Видео демонстрирует, как использовать Python для тестирования прибыльности сетапа с тремя свечами. Ведущий получает еженедельные данные OHLC для валютной пары EUR/USD от Metatrader5 и преобразует их в фрейм данных Pandas, визуализируя их с помощью Plotly Express. Они определяют бычьи и медвежьи свечи, используя указанную функцию типа свечи, и определяют условие установки трех бычьих свечей. Рассчитывая вероятность роста или падения четвертой свечи для каждого случая сетапа, они тестируют рентабельность покупки этих сетапов. Ведущий заключает, что открытие длинных позиций при каждом бычьем сетапе принесло бы некоторый доход, но подчеркивает важность терпения, поскольку прибыль приходит быстро.
Код свечных графиков в реальном времени на Python
Код свечных графиков в реальном времени на Python
В этом видео автор создает веб-приложение на Python, используя Dash, pandas и plotly для создания графика свечных данных в реальном времени для торговли на FOREX. Приложение использует библиотеку MetaTrader 5 для сбора данных и позволяет пользователям изменять символ, таймфрейм и количество отображаемых свечей. В видео показан процесс создания макета и обратных вызовов для приложения, включая запрос исторических баров из MetaTrader 5 и создание объекта фигуры с помощью go.candlestick. Результирующее приложение обновляется каждые 20 миллисекунд и имеет интервал обновления 200 миллисекунд. Зрителям предлагается посетить страницу GitHub, чтобы загрузить приложение.