Python для алготрейдинга - страница 13

[MetaQuotes]

EMA IN PYTHON - БИБЛИОТЕКА ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

EMA IN PYTHON - БИБЛИОТЕКА ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Преподаватель демонстрирует, как загрузить индикатор экспоненциальной скользящей средней в Python, используя предварительно загруженные данные. Первым шагом является получение данных из MetaTrader 5, что можно сделать, выбрав нужный рынок и даты, а затем экспортировав данные. Как только данные получены, их необходимо преобразовать в свечи с помощью функции. Затем инструктор устанавливает необходимую библиотеку и импортирует класс индикатора EMA из библиотеки. Для вычисления EMA в конструктор передается столбец фрейма данных, например данные закрытия. Параметр окна указывает количество периодов для использования для EMA. Наконец, значения EMA получаются с помощью метода ema_indicator, который создает фрейм данных со значениями.

[MetaQuotes]

SMA IN PYTHON - БИБЛИОТЕКА ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

SMA IN PYTHON - БИБЛИОТЕКА ТЕХНИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

В видео рассказывается о простой скользящей средней (SMA) и о том, как ее можно использовать в Python. Ведущий объясняет, что SMA легко использовать с прошлыми данными, которые можно получить через MetaTrader5. Далее видео демонстрирует, как создавать свечи из тиковых данных и вычислять значение SMA с помощью библиотеки AlgoTraderTrends. Докладчик предоставляет пошаговое руководство по импорту и использованию библиотеки для вычисления значения SMA из определенного столбца фрейма данных. Видео заканчивается призывом к действию, чтобы зрители ставили лайки, подписывались и делились видео, если они сочли его полезным.

[MetaQuotes]

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.

• 00:00:00 В этом разделе спикер объясняет, как импортировать данные о ценах на акции из MetaTrader5 в Python. Первый шаг — импорт всех необходимых библиотек, включая pandas, pytz, datetime, tqdm и MetaTrader5. Затем спикер инициализирует MetaTrader5 и устанавливает нужный часовой пояс и таймфрейм. Динамик определяет функцию под названием «получить данные», для которой требуется символ, необходимое количество свечей и временной интервал. Функция возвращает нужные данные, а спикер объясняет, что делает каждый вход и выход в функции.
  |
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет функцию, используемую для импорта данных о ценах на акции из MetaTrader5 в Python. Функция принимает символ, период времени и дату и возвращает кадр данных, содержащий запрошенные данные. Выступающий выполняет шаги по обработке результирующего фрейма данных, включая преобразование столбца времени в дневное время и удаление ненужных столбцов. Кроме того, предлагается использовать цикл for, чтобы упростить вызов данных для нескольких активов.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как импортировать данные о ценах на акции из MetaTrader5 в Python с помощью пакета tqtndm. Они используют функцию try и функцию accept для вызова ранее определенной функции ставок, которая принимает символ и количество дней, установленных на 400. Возвращенные данные добавляются в словарь, а любые недоступные данные удаляются. Спикер предлагает поместить цикл в функцию, чтобы сделать код чище. В целом процесс включает в себя создание фрейма ставок, добавление данных в словарь, а затем запуск скрипта.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет, что с помощью двух фреймов данных пользователи могут легко импортировать данные о ценах на акции из MetaTrader5 в Python, получая информацию о ценах и дате/времени. Этот метод можно без особого труда использовать для множества символов.

[MetaQuotes]

RSI TRADING BOT IN PYTHON !! - ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ ОТ METATRADER 5

RSI TRADING BOT IN PYTHON !! - ПОЛУЧЕНИЕ ДАННЫХ ОТ METATRADER 5

Видео содержит подробное руководство по созданию бота Python с использованием индекса RS в MetaTrader 5 (MT5) для алгоритмической торговли. Процесс включает в себя настройку MT5 для алгоритмической торговли и веб-запросов, создание файла бота с использованием библиотеки Mt5 и импорт торгового класса RS с конструктором, который получает такие параметры, как период времени, размер лота и рыночная строка. Чтобы активировать бота, ведущий использует функцию «установить», чтобы инициировать событие, и функцию «присоединиться», чтобы правильно завершить процесс. В видео также рассказывается о создании серверного модуля для получения данных от МТ5 и определении функции открытия и закрытия сделок ботов. Ведущий тестирует бота, загружая его на график и анализируя его поведение. В целом, видео представляет собой подробное руководство по настройке и тестированию бота RSI для автоматической торговли.

• 00:00:00 В этом разделе создатель видео объясняет, как создать торгового бота с использованием индекса RS в Python с помощью MetaTrader 5 (MT5). Первый шаг — настроить MT5 для включения алгоритмической торговли и веб-запросов. Затем создатель показывает, как создать бота, создав файл бота с использованием библиотеки Mt5, импортировав торговый класс RS и создав конструктор, который получает такие параметры, как период времени, размер лота и рыночная строка. Наконец, создатель демонстрирует, как правильно остановить бота, используя событие и словарь для хранения торговых данных. Пользователи могут получить доступ к полному коду в профиле GitHub создателя.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео ведущий рассказывает о создании функций для открытия и закрытия трех ботов, а также о том, как активировать событие и остановить ботов после их инициации. Ведущий использует функцию «установить», чтобы активировать событие, и функцию «присоединиться», чтобы правильно завершить процесс. Кроме того, они создают отдельную функцию для ожидания нажатия пользователем «ввода» перед остановкой программы и остановкой ботов с помощью функции «присоединиться». Далее они определяют функцию для каждого из трех ботов, и единственная разница между ними заключается в тексте, выводимом на консоль.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео обсуждается создание модуля под названием «python rs6», который будет выступать в роли сервера и получать данные от МТ5, выступая в роли клиента. Библиотека сокетов используется для создания сервера с номером порта 889 и адресом, заданным как localhost. Далее в видео объясняется, как создать функцию для запуска сокета и прослушивания подключений, используя функцию accept для приема входящих подключений. Основной цикл функции настроен на неопределенный срок до тех пор, пока не будет установлено событие остановки, при этом функция получает сообщения и декодирует их, пока событие остановки не установлено. В целом, видео охватывает основы создания бота Python для торговли данными RSI.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео ведущий создает торгового бота RSI на Python, который извлекает данные из MT5. Бот с именем «rs player» создается в разделе «Эксперт-советник» MT5 и загружается с R&S и соединениями сокетов для подключения к серверу Python по указанному адресу. При выполненном тике бот отправляет на сервер информацию, представляющую собой строку, содержащую значение RSI с предыдущего тика и текущее значение RSI. В Python полученные данные разделяются запятой и преобразуются в число с плавающей запятой, что позволяет в дальнейшем манипулировать данными. Бот закрывается путем закрытия соединения и серверного сокета с добавленной функцией для обработки любых возникающих ошибок. Докладчик тестирует бота, создавая основной файл, который импортирует MT5 и класс бота, инициализирует экземпляр и запускает торговую сессию в реальном времени.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео демонстрирует, как загрузить бота на график и проверить, правильно ли он получает данные. Бот настроен на получение 1 сделки по 0,01 за 60 секунд с переменными для установки ордеров и размера используемого кредитного плеча. Чтобы выполнить бота, в видео показано, как сохранить код и скомпилировать его на MQL5, а затем закрыть бота, нажав «ввод». Затем в видео показано создание файла ордера с макросами, включая «свечи» и «между операциями», чтобы обеспечить выполнение только одной сделки на набор свечей. В целом, видео предлагает подробное руководство по настройке и тестированию бота RSI для алгоритмической торговли.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе отрывка стенограммы спикер объясняет, как создать функцию под названием «границы», которая получает в качестве входных данных событие остановки, общий словарь данных и информационный словарь бота. Функция включает переменные для сохранения времени последней операции и текущего времени. В разделе также рассматривается логика открытия позиции на покупку или продажу на основе определенных условий и важность учета времени между операциями. Спикер упоминает, что для открытия позиции необходимо создать функцию под названием «открыть позицию».
  
  
• 00:30:00 В этом разделе ютубер объясняет, как определить функцию для торговли на платформе MetaTrader 5 с использованием Python. Функция называется "открытая позиция" и получает рынок, лот и тип операции. YouTuber объясняет, что код для этой функции можно найти на странице Google Chrome для отправки заказа MT5 Python, и его можно напрямую скопировать и вставить. Однако есть несколько вещей, которые необходимо настроить, например тип ордера, стоп-лосс и тейк-профит, которые зависят от брокера пользователя. Далее YouTuber определяет стоп-лосс и тейк-профит для бота, а затем показывает, как импортировать функцию и создать бота для совершения сделок.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе ютубер демонстрирует, как получить доступ к последнему элементу списка в коде Ceret Orders, введя «[-1]» в код, который вернет последний элемент списка. Следующим шагом является установка триггера покупки в определенной ценовой точке, изменив код на покупку, если цена превысит 50. Бот может быть выполнен, и если критерии соблюдены, например, цена превысит порог, он будет выполнить ордер на покупку. Затем пользователь может проверить, правильно ли установлены уровни тейк-профита и стоп-лосса, проверив код и наблюдая за поведением бота. YouTuber призывает пользователей проверить бота на GitHub, поставить лайк, подписаться и поделиться видео.

[MetaQuotes]

Как загрузить данные с фондового рынка с помощью MetaTrader 5 и Python

Как загрузить данные фондовой биржи с помощью MetaTrader 5 и Python

Видеоруководство «Как загрузить данные фондового рынка с помощью MetaTrader5 и Python» объясняет, как загрузить данные фондового рынка с помощью MetaTrader5 и Python. В этом руководстве показано, как создать скрипт Python для доступа к нужным ресурсам и экспорта данных в файл CSV. Видео охватывает такие темы, как безопасное хранение учетных данных для входа в систему, манипулирование данными с помощью Pandas и извлечение данных из свечей с использованием тарифов копов. Доступные высококачественные и бесплатные данные являются ценным ресурсом для разработки инструментов, позволяющих привлечь больше людей на фондовый рынок. Видео заканчивается призывом посетить веб-сайт Develop Academy для дальнейшего обучения и подключения через Instagram.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает важность наличия качественных и обильных данных для количественных трейдеров и подчеркивает сложность поиска хороших общедоступных источников данных. Он представляет решение, которое он недавно обнаружил, для использования системы MetaTrader 5 для загрузки данных, классификации их во внутренней базе данных и разработки стратегий локально на компьютере без какой-либо оплаты. Он проходит этапы установки и экспорта данных, демонстрируя уникальную функцию MetaTrader 5, позволяющую пользователям экспортировать данные в файл CSV, который можно легко импортировать в другое программное обеспечение для анализа данных.
  |
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как загрузить данные фондового рынка с помощью MetaTrader 5 и Python. Создав скрипт на Python, пользователи могут программно запрашивать данные из MetaTrader 5 и экспортировать информацию для любого желаемого актива. Первым шагом является установка модуля MetaTrader5 в среде Python, а затем создание скрипта Python для воспроизведения процесса входа в MetaTrader 5 и доступа к нужным активам. Спикер также делится советом по созданию внешнего файла для безопасного хранения учетных данных.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется, как загрузить данные с биржи с помощью MetaTrader 5 и Python. Процесс включает в себя подключение к конкретному серверу брокера, а затем использование методов MetaTrader 5 для извлечения и организации данных. Видео демонстрирует, как извлекать данные из тикера Bradesco, включая настройку дат и пометку типов тиков для извлечения. После выполнения запроса в видео показано, как использовать Pandas для управления данными и создания фрейма данных. В этом случае возвращенные данные охватывают все операции, которые произошли в Брадеско с начала марта по 10 марта.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер рассказывает о том, как скачать данные фондового рынка с помощью MetaTrader 5 и Python. Они объясняют, как получить данные об объеме торгов, агрессоре и местоположении сделок, которые можно использовать для разработки стратегий высокочастотной торговли. Данные высокого качества и доступны бесплатно, что является отличным ресурсом для разработчиков для создания инструментов, которые можно использовать для привлечения большего количества людей на фондовый рынок. Также спикер демонстрирует, как обрабатывать временные метки и преобразовывать их в реальные данные, а также как извлекать данные из свечей с помощью функции диапазона коп-рейтов. В целом, учебник предоставляет ценную информацию о том, как эффективно собирать данные фондового рынка для анализа торговли.
  
  
• 00:20:00 В этом заключительном разделе спикер делает краткое заключительное заявление, благодарит зрителей за просмотр и предоставляет ссылку на их веб-сайт, Академию развития, для тех, кто заинтересован в получении дополнительной информации о количественных торговых стратегиях. Спикер призывает зрителей с вопросами оставлять комментарии к видео или обращаться к ним в Instagram.

[MetaQuotes]

Трейдинг с Python - Как исполнять ордера на фондовом рынке?

Трейдинг с Python - Как исполнять ордера на фондовом рынке?

В этом видео я покажу вам, как выполнять ордера на акции с помощью Python. Для тех, кто хочет применить свои знания в области анализа данных и экономики, на фондовом рынке.

[MetaQuotes]

Онлайн-трейдинг на Python в MetaTrader 5 + получение данных из MQL5

Получите код на GitHub: https://github.com/Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-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.

• 00:00:00 В этом разделе руководства инструктор демонстрирует загрузку набора данных из MetaTrader и проведение простых сделок онлайн-торговли с использованием Python. Библиотека MetaTrader5 импортирована, а путь быстрого доступа к программному обеспечению адресован Python. Также импортируются библиотеки pandas и datetime, а текущее время используется для указания времени последних данных в наборе данных. Записывается ключ символа желаемого актива, и для набора данных выбирается таймфрейм (в данном случае дневной таймфрейм). Загружаются последние сто точек данных, и команда форматирования используется для сохранения данных в персональной системе пользователя. Онлайн-торговля осуществляется путем определения активов и объема сделки, определения единицы цены в виде пункта и использования цены спроса или предложения в зависимости от введенной позиции.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как установить стоп-лосс и тейк-профит для позиции с помощью команд Python в MetaTrader5. Также показано, как закрыть позицию, указав номер тикета позиции. Объясняется, что команда GTC поддерживает активную транзакцию в течение заданного времени. В видео также показан пример сделки USDJPY с активными стоп-лоссом и тейк-профитом. В целом, этот раздел дает общее представление о различных командах, необходимых для управления позицией в MetaTrader5 через Python.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе мы узнаем, что длинная позиция была успешно закрыта. К сожалению, без дальнейшего контекста неясно, к чему относится длинная позиция или какова общая используемая торговая стратегия.

[MetaQuotes]

Часть 2: ТОРГОВЛЯ с Python - Как делать автоматизированные ИНВЕСТИЦИИ?

Часть 2: ТОРГОВЛЯ с Python - Как делать автоматизированные ИНВЕСТИЦИИ??

Это вторая часть о том, как торговать с помощью Python. В первой части я объяснил, как отправлять ордеры. В этой части я научу формировать ордеры на основе цены акций и их соотношения между ними, автоматически, с данными из веб-скрапинга и применять алгоритмическую торговлю.

[MetaQuotes]

Алгоритмическая торговля с помощью Python (индикатор MACD)

Алгоритм торговли с Python (Indicador MACD)

В этом видео «Торговый алгоритм с Python (Indicador MACD)» инструктор подробно объясняет, как можно использовать индикатор MACD для создания торговых алгоритмов на Python. В видео рассказывается о трех параметрах, используемых индикатором MACD, и о том, как они определяют решения о покупке и продаже. Такие библиотеки, как Pandas, NumPy и Yahoo Finance, используются для получения и анализа биржевых данных, а методы очистки данных и словари используются для извлечения ключевой информации. В целом видео представляет собой практический обзор создания торговых алгоритмов с помощью Python и индикатора MACD.

• 00:00:00 В этом разделе инструктор обсуждает алгоритмы торговли с использованием индикатора MACD в Python. Они объясняют, что индикатор MACD использует три параметра, чтобы определить, находится ли рынок в восходящем или нисходящем тренде, и на основе этого выставляются ордера на покупку или продажу. Инструктор демонстрирует, как работает код этого индикатора и как его можно настроить в зависимости от различных торговых стратегий. Он также объясняет, как использовать такие библиотеки, как Yahoo Finance, Data Time, Pandas и NumPy, для получения и анализа данных о ценах на акции. Наконец, они показывают, как использовать методы очистки данных и словари для получения последней даты покупки акций на основе индикатора MACD.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как создать график для иллюстрации алгоритмической торговой стратегии с использованием индикатора MACD в Python. Он предлагает загрузить код с веб-сайта «inteligencia-artificial» и получить доступ к разделу обучения. Видео также призывает зрителей оставлять комментарии или задавать любые вопросы, которые у них могут возникнуть.

[MetaQuotes]

Алгоритмическая торговля с помощью Python (индикатор полос Боллинджера)

Алгоритмическая торговля с помощью Python (индикатор полос Боллинджера)

В этом видео спикер обсуждает полосы Боллинджера, как они измеряют волатильность рынка и как создать на их основе автоматизированную систему ордеров с помощью Python. Докладчик объясняет основные используемые библиотеки, такие как Yahoo Finance и Pandas, и подчеркивает важность указания параметров для настройки системы для каждой анализируемой акции. Они также демонстрируют добавление данных в столбцы покупки и продажи, а также то, как сравнить последнюю дату продажи с текущей датой и инициировать продажу, если они совпадают. Напоследок спикер напоминает, что технический анализ не всегда точен, и предлагает комбинировать различные индикаторы и использовать искусственный интеллект для принятия взвешенных торговых решений.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет концепцию полос Боллинджера, которые измеряют волатильность рынка и включают в себя центральную линию скользящего среднего, а также верхнюю и нижнюю линии отклонения. Затем спикер обсуждает, как создать автоматизированную систему ордеров на основе этих полос, которая может выполнять ордера на покупку или продажу при соблюдении определенных критериев. Докладчик дает обзор кода, используемого для создания этой системы, включая основные используемые библиотеки, такие как Yahoo Finance для поиска данных и Pandas для анализа данных. Кроме того, спикер объясняет важность указания параметров, таких как n20 и n2, для настройки системы для каждой анализируемой акции.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как добавить данные в столбцы покупки и продажи, которые были созданы ранее в коде. Они демонстрируют, что данные могут быть добавлены в часть столбца «происходит» или оставлены пустыми с помощью «np.nal». Спикер также объясняет, что они специализируются на этом алгоритме, чтобы работать только с данными о продажах, исключая пустые столбцы и сохраняя данные в файле CSV. Затем они показывают, как сравнить последнюю дату продажи с текущей датой и инициировать продажу, если они совпадают. Наконец, они напоминают зрителям, что технический анализ не всегда точен на 100%, и предлагают комбинировать различные индикаторы и создавать алгоритмы с искусственным интеллектом для принятия обоснованных торговых решений.