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
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.
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.
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.
|
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.
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.
|
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.
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.
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.
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.
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.