Python для алготрейдинга - страница 10

[MetaQuotes]

Мини-индекс доллара в РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ с Python!

Мини-индекс Доллара в РЕАЛЬНОМ ТЕМПЕ с Python!

Это видео на YouTube демонстрирует, как получать котировки мини-долларов и доминионов в режиме реального времени с помощью Python. Ведущий объясняет процесс установки MetaTrader 5 и создания демо-счета. Затем Python можно интегрировать с MetaTrader 5 с помощью официального плагина, и предоставляется код для отображения списка доступных активов. В видео также показано, как Python можно использовать для загрузки и обработки данных в режиме реального времени для финансового анализа, а ведущий отображает текущие цены предложений, запросов и последних сделок по мини-индексу и доллару, реализуя задержку в полсекунды, чтобы избежать чрезмерной нагрузки. программа. В видео упоминается, что в следующем будет показано, как выполнять заказы с помощью Python.

• 00:00:00 В этом разделе ведущий показывает, как получать котировки в реальном времени с помощью Python, специально для мини-долларов и доминионов. Первым шагом является установка MetaTrader 5, который имеет три типа счетов — демонстрационный, кредитный и позиционный. Ведущий демонстрирует создание демо-счета, который отправляется по электронной почте вместе с учетными данными для входа. Далее ведущий объясняет, что MetaTrader 5 имеет официальную поддержку Python, и показывает процесс установки MetaTrader 5, прежде чем продемонстрировать, как запустить эту функцию. Последний шаг предоставляет код, который показывает список активов, доступных в учетной записи.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как использовать Python для загрузки и обработки данных в реальном времени для индекса Mini и фьючерсов на доллар США. Ведущий использует функцию для загрузки данных и другую для форматирования их в кадр данных Pandas. Кроме того, они показывают, как получить самые последние тиковые данные и как просмотреть их в цикле за определенный период времени. Представленный код показывает, как можно использовать Python для извлечения полезной информации для финансового анализа в режиме реального времени.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер демонстрирует, как использовать Python для получения цен в режиме реального времени на мини-индекс и доллар. Он устанавливает задержку в полсекунды, чтобы не перегружать программу, и отображает текущие биды, аски и цены последних сделок. В заключение спикер упомянул, что следующее видео покажет, как выполнять заказы с помощью Python.

[MetaQuotes]

Книга сделок по мини-индексу доллара с Python | Чтение ленты мини-индекса

Книга сделок по мини-индексу доллара с Python | Чтение ленты мини-индекса

Видео демонстрирует, как использовать Python и MetaTrader5 для получения исторических котировок для мини-индекса и экспортировать их в файл CSV с помощью Pandas. В видео также показано, как получить доступ к книге ордеров с помощью Python и извлечь цены спроса и предложения во фрейм данных с помощью метода Optiqs из межвременной библиотеки. В видео отмечается, что большой объем данных, генерируемых за один торговый день, может создать проблемы при использовании электронных таблиц, но демонстрируется, как Python можно использовать для автоматического чтения ленты и анализа рынка, чтобы помочь определить тенденции. В конечном счете, видео дает ценную информацию для тех, кто заинтересован в использовании Python для автоматического анализа торговли.

• 00:00:00 В этом разделе создатель видео показывает, как получить исторические котировки и сохранить их в файл с помощью Python и MetaTrader5. Они демонстрируют, как импортировать такие модули, как Pandas и MetaTrader5, и использовать функции для получения нужной информации, например, использовать функцию «hlc» для получения котировок для минутного периода для мини-индекса будущего. Создатель также отмечает, что существует ограничение в 99 999 баров, что иногда может приводить к сообщению об ошибке. Затем они показывают, как экспортировать полученную информацию в файл CSV и читать ее с помощью Pandas.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается доступ к книге ордеров с помощью Python. Докладчик демонстрирует функцию, которая извлекает цены покупки и продажи из книги заказов и сохраняет информацию во фрейме данных. Функция использовала метод под названием Optiqs из межвременной библиотеки для извлечения данных книги заказов. Докладчик также отмечает, что полученные данные содержат большой объем информации и могут быстро обновляться, что делает проблематичным индексирование по времени. На видео показан пример извлечения 100 000 строк данных из книги ордеров.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает большой объем данных, генерируемых за один торговый день, и показывает, насколько сложно работать с электронными таблицами из миллионов строк. Однако использование Python для автоматизации чтения ленты и анализа рынка упрощает работу с этими данными и определение тенденций на рынке. Докладчик демонстрирует, как загрузить и сохранить эти данные в CSV-файл, который можно использовать для анализа за более длительный период времени, например за неделю торговли. В целом, видео содержит полезную информацию для тех, кто заинтересован в использовании Python для автоматического анализа торговли.

[MetaQuotes]

Торговля мини-индексом доллара с Python на уровне B3!

Торговля мини-индексом доллара с Python на B3!

В видео показано, как использовать Python для отправки автоматических ордеров на фьючерсы на мини-индекс и мини-доллар на платформе MetaTrader 5 путем импорта библиотек для рыночных данных в реальном времени и определения ордера с помощью словаря соответствующей информации. Ведущий объясняет различные параметры, используя точки стоп-лосса и тейк-профита, а также демонстрирует функциональность кода с помощью тестового ордера, который приводит к убытку. Видео заканчивается обещанием дальнейшего изучения в будущих видео.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий показывает, как отправлять ордера с помощью Python на платформе MetaTrader 5 для фьючерсов на мини-индекс и мини-доллар. Он начинает с импорта необходимых библиотек, а затем демонстрирует, как получать рыночные данные в режиме реального времени. Далее он определяет актив и подготавливает ордер, используя словарь со всей соответствующей информацией, выбирая тип ордера, точки стоп-лосса и тейк-профита и добавляя комментарий для идентификации. Он также объясняет возможные используемые параметры, в том числе время выполнения заказа до его отмены. Наконец, он запускает код для проверки ордера и показывает, как он выглядит на графике платформы.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео демонстрируется, как отправлять автоматические ордера с помощью Python на бразильской фондовой бирже (B3). Спикер показывает код создания словаря, который будет использоваться для отправки заказа, и объясняет, как работает бот. После подготовки ордера спикер отправляет его и показывает, как бот его выполняет, в результате чего убыток. Видео заканчивается тем, что спикер упоминает, что в будущих видео будет рассказано больше.

[MetaQuotes]

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНОВ НА АКЦИИ С ПОМОЩЬЮ FACEBOOK PROPHET С PYTHON – КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ РАЗДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНОВ НА АКЦИИ С ПОМОЩЬЮ FACEBOOK PROPHET С PYTHON – КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ РАЗДЕЛЕНИЕ ДАННЫХ

Видеоруководство посвящено использованию библиотеки Prophet из Facebook для прогнозирования цен на акции с помощью Python. В нем объясняется важность разделения данных на наборы для обучения и тестирования и рассказывается, как использовать определенные функции для извлечения данных и вычисления среднеквадратичной ошибки для определения точности модели. В видео также показано, как разделить спрогнозированные и реальные цены, создать функцию для расчета среднеквадратичной ошибки и построить графики, сравнивающие спрогнозированные и фактические цены. Производительность модели была относительно успешной, но следует учитывать показатели точности и подчеркивать важность правильной обработки данных.

• 00:00:00 В этом разделе видеоруководство посвящено тому, как использовать библиотеку Prophet, предоставленную Facebook, для прогнозирования цен на акции с помощью Python. Библиотека помогает определить тенденции и сезонность в данных временных рядов, а разделение данных на наборы для обучения и тестирования имеет решающее значение для точной оценки прогностической способности модели. В видео также показано, как использовать определенные функции для извлечения данных обучения и тестирования и расчета среднеквадратичной ошибки для определения точности модели.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как использовать функцию разделения данных в Python для разделения набора данных на наборы для обучения и тестирования. Цель этого состоит в том, чтобы позволить пользователю манипулировать набором данных и протестировать модель, чтобы убедиться, что она точно предсказывает цены акций. В видео рассказывается, как использовать Facebook Prophet с Python для анализа цен на акции и как настроить модель для прогнозов. Видео демонстрирует, как подобрать модель, сделать прогнозы на наборе тестовых данных и сравнить прогнозируемые и фактические значения для расчета ошибки модели.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе создатель видео демонстрирует, как использовать фрейм данных в прогнозной модели и выполнять прогноз с помощью библиотеки Prophet с Python. Создатель видео показывает, как разделить спрогнозированные цены и реальные цены на переменные, создать функцию для расчета среднеквадратичной ошибки и как сравнивать спрогнозированные и реальные цены с помощью графиков. Производительность модели была относительно успешной, но следует также учитывать показатели точности.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает прогностические модели и представляет модель, предоставленную Facebook через библиотеку Prophet. Спикер упоминает о важности правильной обработки данных и призывает зрителей сообщать ему, понравился ли им контент, чтобы обеспечить публикацию подобных материалов в будущем.

[MetaQuotes]

ЗАПУСК METATRADER 5 С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON

ЗАПУСК METATRADER 5 С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ PYTHON

В видео объясняется, как использовать библиотеку MetaTrader с Python, демонстрируется, как импортировать MetaTrader 5 с mt5 и mt5.initialize после установки MetaTrader 5 и подключения к его данным. Затем инструктор проверяет путь, чтобы убедиться, что MetaTrader 5 установлен и готов к использованию в Visual Studio Code с помощью проекта Surf.

[MetaQuotes]

Торговый робот для FOREX на  Python

СОВЕРШЕННО НОВЫЙ - Торговый робот Python для форекс

Python Forex Trading Robot — это система автоматического хеджирования, используемая для обнаружения крупных рыночных движений, не беспокоясь о времени. Робот рисует прямоугольник, заключает сделки внутри этого прямоугольника и закрывается, как только цена прорывается. Пользователи могут настроить размер лота, целевое расстояние и расстояние хеджирования. Результаты ретроспективного тестирования показывают прибыльные сделки с худшей просадкой всего в 218 долларов на счете в 10 000 долларов. Хотя система хорошо работает на трендовых валютных парах, пользователям рекомендуется придерживаться таких пар. В целом, Python Forex Trading Robot очень адаптивный, последовательный и приятный для просмотра. Доступны различные инструменты и системы роботов, и пользователям рекомендуется перейти по предоставленным ссылкам и подписаться на канал YouTube для получения большего количества контента, связанного с торговлей.

• 00:00:00 В этом разделе мы обсудим торгового робота Python, который представляет собой продвинутую систему автоматического хеджирования, которая использует преимущества больших движений на рынке. Робот рисует прямоугольник, совершает сделки до тех пор, пока цена не вырвется из этого прямоугольника, и фиксирует прибыль, когда это происходит. Система не беспокоится о времени; он просто ловит движение. Робот совершает сделки до тех пор, пока рынок не сгенерирует большое движение. На видео показано бэктестирование и то, как робот совершает сделки для получения прибыли. Торговля сопряжена с риском и подходит не всем инвесторам.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе ведущий демонстрирует робота Python Forex Trading Robot, который выглядит сложнее, чем есть на самом деле. Робот предназначен для того, чтобы присоединяться к тренду и совершать прибыльные сделки, не борясь с рынком и не предсказывая каждое движение. Система принимает много сделок, но все параметры настраиваются, поэтому пользователи могут настроить размер лота, целевое расстояние и расстояние хеджирования в соответствии со своими предпочтениями. Результаты ретроспективного тестирования показывают, что сделки совершались и закрывались с прибылью, а наихудшая просадка составила всего 218 долларов на счете в 10 000 долларов. Хотя система хорошо работает на валютных парах, которые склонны к тренду, докладчик советует пользователям придерживаться пар, которые имеют тенденцию, чтобы избежать неприятностей. В целом, Python Forex Trading Robot очень адаптивный, последовательный и интересный для просмотра, что делает его одной из самых любимых систем докладчика.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер упоминает, что трейдерам доступны различные инструменты и системы роботов, которые помогут им в их торговом путешествии. Пользователям предлагается ознакомиться с предоставленными ссылками и подписаться на канал YouTube для получения дополнительной информации, связанной с торговлей. Видео завершается благодарственной речью для зрителей.

[MetaQuotes]

Работа с Python и MetaTrader 5 Live

Работа с Python и Metatrader в естественных условиях

Видео «Operando com Python e Metatrader ao vivo» предоставляет зрителям подробное руководство по работе на фондовом рынке с использованием Python и MetaTrader 5. Ведущие демонстрируют, как подключить платформы для автоматизации стратегий, получения данных в реальном времени и активы экрана. Они показывают, как создать список активов, использовать метку времени и данные для получения данных о котировках и как создать простое правило для определения возможностей покупки на рынке. Видео также демонстрирует, как торговать на живом экране, и объясняет стратегии управления рисками, в том числе использование рук на основе финансовых рисков. Выступающие подчеркивают преимущества использования статистических инструментов Python для анализа и подчеркивают важность интеграции между Python и MetaTrader 5 для тестирования стратегий на истории, чтобы обрести уверенность в них. В целом видео демонстрирует широкие возможности использования Python и MetaTrader 5 для автоматизации торговых стратегий и связи с брокерами по всему миру.

• 00:00:00 В этом разделе ведущие представляют свою живую сессию по работе с Python и MetaTrader 5 на фондовом рынке. Они объясняют, что продемонстрируют, как соединить Python и MetaTrader 5 для автоматизации стратегий, получения данных в реальном времени и просмотра активов. Ведущие уточняют, что демонстрация не является рекомендацией в инвестиционных целях, а демонстрирует потенциал интеграции программирования и финансов. Они также упоминают, что код может быть выполнен локально с помощью любой IDE, которая интегрируется с программным обеспечением MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео ведущий обсуждает использование программного обеспечения MetaTrader 5 с Python и то, как оно дает возможность интеграции с различными брокерами из разных стран. Докладчик также отмечает, что программное обеспечение MetaTrader 5 можно использовать для автоматизации стратегий и предлагает отличный источник данных, особенно для небольших таймфреймов. Раздел завершается тем, что докладчик демонстрирует использование программного обеспечения и различных библиотек, используемых для обработки данных и временных рядов.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео обсуждается, как создать список активов для использования в торговле с помощью Python и MetaTrader 5. Список включает все тикеры с их весами, и его можно просмотреть, чтобы определить, доступны ли они для торговли. или нет. Далее в видео объясняется, как создать экран активов, отвечающих определенным условиям, таким как представление определенного шаблона или движения, а не зависящих от самого тикера. Наконец, в видео объясняется, как использовать метку времени и данные для получения данных о котировках за 500 дней для каждого актива и сохранения их во фрейме данных для последующего доступа. В целом, в этом разделе представлено подробное руководство о том, как выбирать и использовать активы для торговли с помощью Python и MetaTrader 5.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео ведущий объясняет создание простого правила определения возможности покупки на рынке с помощью двух скользящих средних и цены закрытия. Правило состоит в том, что если 20-периодная скользящая средняя выше 200-периодной скользящей средней, а цена закрытия выше 20-периодной скользящей средней, то рынок потенциально находится в восходящем тренде. Ведущий также упоминает, что курс учит создавать роботов с помощью Meta Trader и дает основу для создания пользовательских индикаторов и стратегий. Далее они объясняют, что робот — это просто автоматизированная торговая система и что курс не продает прибыльные стратегии, а учит их создавать. Наконец, ведущий демонстрирует пример того, как созданное правило можно использовать для определения возможностей покупки определенных активов.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе на видео показана подготовка кода для генерации данных по конкретному активу, с использованием Python и MetaTrader 5. На видео показан пример с активами Ambev и Alpha 4, которые не соответствовали установленным правилам по экрану, но третий (актив BBAS3) сделал. В видео также обсуждается, как автоматизировать процесс, и упоминается использование цикла для непрерывного анализа данных с минимальным временным интервалом в одну минуту. Код также вычисляет скользящие средние для быстрой и медленной среды и сравнивает их с ценой закрытия — если быстрая среда выше медленной, а цена закрытия выше быстрой, код совершит сделку.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер объясняет некоторые параметры, используемые в MetaTrader 5, чтобы покупатели не повторяли ордера без причины. Они также объясняют, что минимум лота является стандартной функцией и что минимум тика рассчитывает стоп-лосс и тейк-профит по каждому активу. Ордера являются рыночными и указывают номер и цену ордера, а также стоп-лосс и тейк-профит на 10 центов меньше и на 10 центов больше соответственно. Однако спикер также отмечает, что это не очень хорошая стратегия и служит только для того, чтобы показать, как она работает, с дополнительными комментариями, позволяющими применять различные торговые стратегии.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер демонстрирует, как торговать с помощью Python и Metatrader на живом экране. Демонстрация включает в себя покупку и наблюдение за движением опционов Carrefour и Carrefour. Спикер объясняет, как они вошли в сделку, когда цена закрытия была выше 20-дневной скользящей средней и 10-дневной скользящей средней. Демонстрация также включает стоп-лосс в размере 10 центов и тейк-профит в размере 10 центов. Спикер предполагает, что идеальный робот должен управлять рисками, выбирая руки исходя из финансовых рисков. Раздел заканчивается спикером, ожидающим прибыли от колебаний на фондовом рынке.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе ведущие видео демонстрируют Python и MetaTrader в действии. Они демонстрируют, как получить доступ к историческим данным и как настроить код для покупки или продажи активов. Они также отвечают на вопросы зрителей, в том числе о том, как использовать MetaTrader для CFD, как создавать собственные индикаторы и как настроить код для сканирования только определенных свечей. В целом хосты демонстрируют широкие возможности использования Python и MetaTrader для автоматизации торговых стратегий и связи с брокерами по всему миру.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикеры коснутся возможностей интеграции Python и MetaTrader 5, в частности преимуществ использования обширных статистических инструментов Python для анализа. Они упоминают, что с помощью Python можно создавать сложные коды и автоматизировать почти все, включая торговые сигналы. Кроме того, они отмечают, что использование Python может помочь уменьшить человеческие предубеждения и бороться с предубеждениями, вызванными внешними факторами, такими как новости. Они также рекомендуют своим зрителям ознакомиться с модулями PMF по интеграции MetaTrader 5 и Python и узнать, как лучше всего использовать этот инструмент для торговли.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер рассказывает о важности интеграции между Python и MetaTrader 5 даже для тех, кто не хочет работать автоматически, но хочет протестировать свою стратегию на истории, чтобы обрести уверенность в ней. Используя интеграцию, трейдеры могут извлекать надежные данные с рынка, передавать их в Python для статистического анализа и тестирования, а затем работать на основе результатов. Спикер также подчеркивает важность объединения различных областей, таких как количественный анализ и теги, для создания эффективных торговых стратегий.

[MetaQuotes]

1. Библиотека Python для MetaTrader 5 и подключение Python к MetaTrader 5

1. Библиотека Python для MetaTrader 5 и подключение Python к MetaTrader

Видео демонстрирует пошаговые инструкции по установке библиотеки MetaTrader 5 Python и настройке соединения между MetaTrader 5 и Python с использованием данных учетной записи. Ведущий подробно объясняет процесс, в том числе, как найти и установить пакет Metatrader5, как импортировать библиотеку и как установить успешное соединение с торговым счетом. В целом, видео служит полезным руководством для тех, кто хочет интегрировать MetaTrader 5 с Python.

[MetaQuotes]

2 Размещение лимитных ордеров на покупку и продажу с помощью Python

2 Размещение лимитных ордеров на покупку и продажу с помощью Python

В этом видео демонстрируется процесс размещения лимитных ордеров на покупку и продажу с использованием функции Python `empty_file.order_send()` и пар ключ-значение. Пользователь может указать символ валюты, объем и тип ордера в качестве входных данных для функции размещения лимитного ордера на покупку. В видео также показано, как создавать пользовательские функции для размещения лимитных ордеров и захвата выходных данных с использованием переменных. Тот же процесс применяется к лимитным ордерам на продажу, но с другим типом и ценой.

[MetaQuotes]

3 Размещение рыночных ордеров

3 Размещение рыночных ордеров

Спикер объясняет, как выставлять рыночные ордера в торговле. Рыночный ордер можно разместить, указав символ, объем и тип ордера. Спикер предоставляет все необходимые функции в разделе ресурсов. Они демонстрируют, как разместить рыночный ордер на EURUSD и GBPUSD. Тип ордера может быть как на покупку, так и на продажу, а объем указывается в лотах. Спикер выполняет заказы и показывает результаты на платформе.