Algoritmik ticarette Python - sayfa 5

[MetaQuotes]

Kendi MetaTrader 5 Python Ticaret Botunuzu Oluşturun: Gelişmiş Sipariş Yönetimi

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Kendi MetaTrader 5 Python Ticaret Botunuzu Oluşturun: Gelişmiş Sipariş Yönetimi

Videonun bu bölümü, semboller ve yorumlar üzerinde filtreler kullanan bir MetaTrader 5 Python ticaret botunda gelişmiş sipariş yönetimini kapsar. Bot, MT5 lib dosyasına bir işlev ekleyerek, her bir strateji için yoruma ve sembole dayalı olarak filtrelenmiş bir sipariş listesi alabilir ve bu da, alım satımların etkili bir şekilde yönetilmesine ve tanımlanmasına olanak tanır. Video ayrıca, bir Boole değeri kullanarak siparişleri iptal etmeden önce var olup olmadığını kontrol ederek ve risk yönetiminin bir parçası olarak sipariş iptallerini yönetmenin önemini vurgulayarak sipariş iptallerini yönetmeyi tartışıyor. Son olarak video, ticaret botunun işleyişini göstererek ve izleyicilere Discord aracılığıyla ilerlemesiyle ilgili güncellemeler sunarak sona eriyor.

• 00:00:00 Videonun bu bölümünde, konuşmacı aynı MetaTrader 5 hesabında birden çok stratejiyi yönetmekten bahsediyor. Bunu yapmak için konuşmacı, toplam düşüşü yönetmeye ve hangi işlemlerin hangi stratejiye ait olduğunu belirlemeye izin veren sembol ve yorum üzerinde bir filtre kullanarak stratejiler arasında ayrım yapmayı seçer. Bu filtreleme yeteneğini oluşturmak için, izleyiciye mt5 lib dosyasına sembol ve yoruma dayalı olarak filtrelenmiş bir sipariş listesi alan bir işlev eklemesi talimatı verilir. Konuşmacı, kod yorumlamanın önemini vurgular ve izleyicilerin koda erişebileceği GitHub deposuna bir bağlantı sağlar.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, aktif emirlerin daha kolay filtrelenmesi için bir sembolün veri çerçevesine nasıl dönüştürüleceğini tartışıyor. Emirler bir veri çerçevesine girdikten sonra yoruma göre filtrelenebilir ve açık emir numaraları "açık emirler" adı verilen bir değişkene eklenir. Video ayrıca, sipariş filtreleme işlevini önceki "siparişi iptal et" işleviyle birleştiren ve siparişin iptal edilip edilemeyeceğini gösteren bir Boole değeriyle sonuçlanan bir işlevin nasıl oluşturulacağını da gösterir.
  
  
• 00:10:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, bir ticaret botunda sipariş iptallerinin nasıl yönetileceğini tartışıyor. Filtrelenmiş bir sipariş listesi alırlar ve "siparişi iptal et" işlevini kullanarak iptal etmeden önce herhangi bir sipariş olup olmadığını kontrol ederler. İptal edilecek emir yoksa, sadece "yanlış" döndürürler. Yürütmenin kesin bir sonuçla sonuçlanmasını sağlamak için iptal sonucu için bir "Boolean" kullanırlar. Ayrıca, stratejiden yorum dizesini almayı ve işlevde doğru şekilde adlandırıldığından emin olmayı da gösterirler. Sunucu, risk yönetimi stratejisinin kritik bir parçası olarak sipariş iptallerini yönetmenin önemini vurgular.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, yazar video serisini sonlandırıyor ve USDJPY için ticaret ve uyku mumu olmadığını göstererek ticaret botunun işleyişini gösteriyor. Yazar ayrıca istek üzerine izleyicilere botun ilerleyişi hakkında güncellemeler göndermeyi teklif ediyor.

[MetaQuotes]

Kendi MACD Sıfır Çapraz Stratejinizi Oluşturun: Python Ticaret Botu

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Kendi MACD Sıfır Çapraz Stratejinizi Oluşturun: Python Ticaret Botu

Bu eğitim videosunda sunum yapan kişi, Python ticaret botunu kullanarak bir MACD sıfır geçiş stratejisi sinyalinin nasıl oluşturulacağını gösterir. Sunucu, MACD çizgisinin nasıl üretildiğini ve sıfır geçiş stratejisinin temelini oluşturmak için sıfır değeri etrafında nasıl salındığını açıklar. MACD sıfır geçiş stratejisi için bir dosya oluşturma, gerekli kitaplıkları içe aktarma, kodu yapılandırma ve sembol ve zaman çerçevesi gibi parametreleri geçirme adımlarında izleyiciye rehberlik ederler. Video, herhangi bir alım satım işlemini uygulamadan önce stratejiyi test etmenin önemini vurguluyor ve MACD sıfır geçişine dayalı olarak zararı durdur ve kârı al emirlerini ayarlamak için kod sağlıyor.

• 00:00:00 Bu bölümde, eğitim videosu Python ticaret botu kullanılarak bir MACD sıfır geçiş stratejisi sinyalinin nasıl üretileceğini tartışır. Bunu yapmak için, kullanıcının kendi seçtiği bir değiş tokuştan Şamdan verilerine (açık-yüksek-düşük-kapalı verileri) erişmesi ve MACD çizgisi, MACD sinyal çizgisi ve histogramdan oluşan kendi MACD göstergesini oluşturması gerekir. Video, MACD çizgisinin nasıl üretildiğine ve sıfır geçiş stratejisinin temeli olan sıfır değeri etrafında nasıl salındığına dair bir genel bakış sağlar. Öğretici daha sonra MACD sıfır geçiş stratejisi için bir dosya oluşturma, gerekli kitaplıkları içe aktarma, kodu yapılandırma ve sembol ve zaman çerçevesi gibi parametreleri geçirme adımlarını adım adım anlatır. Video, herhangi bir alım satım işlemini uygulamadan önce stratejiyi test etmenin önemini vurguluyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı MACD sıfır geçiş stratejisini tartışır ve kod yapısına genel bir bakış sunar. MACD göstergesi birkaç parça bilgi gerektirir ve varsayılan değerler sağlanır, ancak tek tek sembollere özgü farklı değerlerin geriye doğru test edilmesi önerilir. Konuşmacı, ileride başvurmak üzere kod hakkında yorum yapmanın önemini vurgular ve GitHub'larına bir bağlantı ekler. Strateji için sözde kod, gerekli verilerin alınmasını, göstergelerin hesaplanmasını ve sıfır çizgi geçişlerinden sinyallerin üretilmesini içerir. Her işlev için yer tutucular dahildir ve kod, geriye dönük test için kar alma ve zararı durdurma oranları gibi diğer parametreleri içerecek şekilde genişletilebilir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, stratejide kullanılmak üzere bir değiş tokuştan veri alan getData işlevine odaklanılır. Bu işlev, önceki bölümde MACD geçiş işlevinde kullanılana benzer ve stratejiye bağlı olabileceği tartışılır, bu nedenle aynı dosyada bırakılır. Bununla birlikte, üstel hareketli ortalamalar kullanıldığından ve hesaplanan EMA boyutunun en az beş katı kadar mum çubuğuna sahip olunduğundan, yeterli miktarda mum çubuğu elde etmek çok önemlidir. Bu, herhangi bir zamanda alınan şamdan sayısını sınırlayabilen Binance gibi borsalar için önemlidir. Veriler alındıktan sonra ikinci adım, strateji için gereken iki göstergenin, yani işlevi tanımladıktan sonra oluşturulan MACD ve MACD sıfır geçişinin hesaplanmasını içerir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı Python kullanarak MACD (Hareketli Ortalama Yakınsama Sapma) göstergesinin ve sıfır kesişiminin nasıl hesaplanacağını tartışıyor. MACD'yi hesaplamak için konuşmacı gösterge kitaplığına başvurur ve "calc_macd" işlevini kullanır. Sıfır geçişini hesaplamak için, veri çerçevesi, konum ve ön konum üzerinde fazladan iki sütun oluşturulması ve bunları bir Boolean true/false ifadesi kullanarak sıfırla karşılaştırması gerekir. Herhangi bir N/A değerini kaldırmak için bir lambda işlevi kullanılır ve konum ve ön konum değerleri, sıfır çapraz sütundan çıkmak için düşürülür.
  
  
• 00:20:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, gelecekte zaman kazanmak için yeniden kullanılabilir bir kitaplık kullanarak koda bir MACD sıfır geçiş göstergesi ekler. Alım satım stopları ve kar alma için kullandıkları değerlerin keyfi olduğunu ve test edilmediğini, bu nedenle kullanıcıların kendilerininkini oluşturması gerektiğini açıklıyorlar. Sunum yapan kişi daha sonra sipariş türleri, fiyat, zararı durdur ve kârı al için veri çerçevesine boş sütunlar ekler ve sıfır geçişe dayalı sinyaller üretmek için yineler. Kod, sıfır geçişinin doğru olup olmadığını kontrol eder ve yalnızca doğruysa devam ederek MACD'nin yönünün test edilmesini sağlar.
  
  
• 00:25:00 stratejisi, MACD sıfır geçişine dayalı olarak zararı durdur ve karı al emirlerini içerir. Bu bölümde konuşmacı, stop fiyatının belirlenmesi ve kâr mesafesinin alınması da dahil olmak üzere, sell stop ve buy stop emirlerinin ayarlanması sürecini açıklamaktadır. Satış durdurma emirleri için stop fiyatı bir önceki mumun en düşük seviyesine, buy stop emirlerinin stop fiyatı ise bir önceki mumun en yüksek seviyesine ayarlanır. Kâr alma mesafesi, durdurma fiyatı ile zararı durdurma arasındaki farka göre hesaplanır ve ilgili fiyat noktasına geri eklenir. Konuşmacı ayrıca, stop fiyatını ve stoploss değerlerini hesaplamak için kendi bilgilerini güncelleme konusunda kullanıcılara rehberlik edecek yorumlar da içerir.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde video, ana işlevi daha kararlı hale getirmek için güncellemeye odaklanıyor. Hesaplanan değerlere sahip veri çerçevesi şimdi işleve geri gönderilir, ancak işlev ilk satırı çağırmaya çalışırsa bir hata oluşabilir çünkü kar al ve zararı durdur değerleri önceki satırın değerini temel alır. Bu sorunu çözmek için for döngüsüne birkaç satır kod eklenir ve yalnızca sıfırıncı satırı geçtikten sonra çalışması söylenir, bu da kodu daha kararlı hale getirir. Video daha sonra, sonuçları daha kullanışlı hale getirmek için yalnızca sıfır çaprazın doğruya eşit olduğu durumlarda veri çerçevesi satırlarını çıkarmak için ana işlevi günceller.
  

[MetaQuotes]

MetaTrader 5 ve Python ile Kendi MACD Geçiş Stratejinizi Oluşturun

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

MetaTrader 5 ve Python ile Kendi MACD Geçiş Stratejinizi Oluşturun

Bu video, Python ve MetaTrader 5 kullanarak bir MACD geçiş stratejisinin nasıl oluşturulacağına ilişkin kapsamlı bir kılavuz sağlar. Süreç, OHLC verilerinin elde edilmesini, göstergelerin hesaplanmasını, sinyallerin üretilmesini ve farklı teknik göstergelerle kullanılabilecek geçişler için bir işlev geliştirilmesini içerir. Sunucu, stratejiyi canlı ticarette kullanmadan önce geriye dönük test yapmanın önemini vurgular ve hızlı uygulama için kod ve kaynaklar sağlar. Video ayrıca satış sinyalleri için değerlerin hesaplanmasını, veri çerçevesi değerlerinin güncellenmesini ve daha kolay geriye dönük test için sonuçların filtrelenmesini kapsar. Genel olarak, video, bir MACD geçiş stratejisi geliştirmek ve uygulamakla ilgilenen tüccarlar için harika bir kaynaktır.

• 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, Python ve MetaTrader 5 kullanarak bir MACD geçiş stratejisi oluşturmak için gerekli araçları özetliyor. MACD göstergesi üç ayrı bilgi parçasından oluşur: MACD satırı, MACD sinyal çizgisi ve MACD histogramı. Bu strateji için odak, alım ve satım sinyalleri oluşturmak için birbirini kesen MACD çizgisi ve MACD sinyal çizgisi üzerindedir. Sunum yapan kişi, gerekli tüm parçaları bir araya getiren bir işlevi tanımlayarak ve sembol, zaman çerçevesi ve MACD girişleri gibi girdileri belirterek bir stratejinin nasıl oluşturulacağına dair bir taslak sunar. Sunucu, gelecekte gereksiz yere zaman kazandıracak bir yatırım yapmanın bir yolu olarak yorum yapmanın önemini de vurguluyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, eğitmen Python kullanarak MetaTrader 5'te bir MACD geçiş stratejisi geliştirmeyle ilgili adımları tartışıyor. İlk adım, seçilen sembol, zaman çerçevesi ve değişim için OHLC (açık, yüksek, düşük, yakın) verilerini elde etmektir. Ardından, MACD göstergesi ve başka bir gösterge (belirtilmemiş), MACD hızlı, yavaş ve sinyali için giriş değerlerine göre hesaplanır. Ardından, göstergeler ve kurallar için isteğe bağlı değerler kullanılarak sinyaller üretilir. Eğitmen, geriye dönük test yapılmadan canlı ticaret için bu değerlerin kullanılmamasını tavsiye eder. Son olarak, istenirse, üretilen sinyallere dayalı olarak işlemleri yürütmek için bir otomatik ticaret botu oluşturulabilir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı bir ticaret stratejisinde EMA'ları kullanırken yeterli sayıda şamdan almanın önemini açıklıyor. Pratik bir kural, hesaplanan EMA sayısının en az beş katını almaktır. Kullanılan borsanın alınabilecek şamdan sayısında bir sınırı varsa, bu, geriye dönük testte belirli EMA değerlerinin kullanımını etkileyebilir. Ek olarak, konuşmacı ta-lib kullanarak MACD göstergesini hesaplama sürecini anlatıyor ve MACD çizgisi ile sinyal çizgisinin birbirini ne zaman kestiğini belirlemek için stratejiye basit bir çaprazlama göstergesinin yerleştirilmesi gerektiğini açıklıyor.
  
  
• 00:15:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, bir veri çerçevesinin herhangi iki sütununu alan ve birbirleriyle ne zaman kesiştiklerini söyleyen genel bir çaprazlama işlevinin nasıl oluşturulacağını açıklıyor. Tüccarlar bu işlevi kullanarak farklı teknik göstergeleri geçiş mekanizmalarıyla kolayca kullanabilirler. İşlev, veri çerçevesinde bunları birbiriyle karşılaştıran iki ek sütun oluşturur. Bir çapraz tanımlandıktan sonra, üçüncü bir sütun eklenir ve geriye yalnızca yeni çapraz sütun kalır. Sunucu, algoritmik ticaret yaparken işlevin hızlı olmasını sağlamak için NA değerlerini düşürmenin ve yerinde eşittir true kullanmanın önemini vurgular. Tüccarlar, Algoritmik Ticaret Botu Github sayfasındaki koda https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot erişebilir.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, video MACD geçiş stratejisi için sinyallerin hesaplanmasını kapsar. İşlev, bir veri çerçevesi alır ve kullanıcıların kârı al, zararı durdur ve alım/satım fiyatlarını özelleştirmesine olanak tanır. İşlev, yapılmamış işlemler için yer tutucu görevi gören emir türü, fiyatı durdur, zararı durdur ve kârı al için sütunlar ekleyerek başlar. İşlev daha sonra veri çerçevesinin her satırını yineler ve bir ticaretin gerçekleşmesi gerektiğini belirten bir geçiş olup olmadığını kontrol eder. Bir geçiş varsa fonksiyon, 1 veya -1 sinyal değeriyle gösterilen ticaretin yönünü belirlemek için MACD çizgisinin sinyal çizgisinin üstünde mi yoksa altında mı olduğunu kontrol eder. İşlev daha sonra, kolay geriye dönük test ve inceleme için al ve sat sinyallerini içeren bir veri çerçevesi döndürür.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde konuşmacı, Python ve MetaTrader 5 kullanarak MACD çaprazlama stratejisinde bir satış sinyali için değerlerin nasıl hesaplanacağını açıklıyor. Çaprazlama gerçekleştikten ve MACD sinyalin altına indikten sonra, bu bir satış göstergesidir; fiyatın düşmek üzere olduğu veya düşmeye başladığı anlamına gelir. Bu nedenle, emir türü alış durdurma, fiyatı bir önceki mumun en yükseğine durdurma ve bir önceki mumun düşüğüne zararı durdurma şeklinde ayarlanmıştır. Kâr alma, bire bir orana ayarlanmıştır. Bir satış sinyali için zıt parametre değerleri kullanılır, yani, zararı durdur bir önceki mumun en yükseğine, satışın bir önceki mumun en düşüğüne ve bire bir oranında kar alınmasına ayarlanır.
  
  
• 00:30:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, MACD geçiş stratejisinin veri çerçevesindeki değerleri güncellemeyi tartışıyor. Önceki kod, sinyalin 1'e eşit veya negatif bir olduğunda ilgilendiğini, ancak zamanın büyük çoğunluğunun sıfıra eşit olacağını ve potansiyel hatalara yol açacağını belirtiyorlar. Herhangi bir hataya mahal vermemek için, emir türü, stop fiyatı, stopstop veya kar alma değeri olmadığında varsayılan değerleri tekrar eklerler. Ek olarak, konuşmacı, veri çerçevesinin ilk satırı gerçek bir değer üreten satırsa, o zaman oraya ulaşmak için yapılacak eksi bir şey olmadığını ve bunun daha fazla hataya yol açabileceğini not eder. Bu sorunu çözmek için, veri çerçevesinin ilk satırını atlayan basit bir fonksiyon yazılır.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, Python betiğinin ana işlevindeki mevcut kodun birkaç başlangıç işlevini çağırdığını ve MACD geçiş stratejisini içe aktardığını açıklar. Bir saatlik bir zaman diliminde ETH/USD döviz çiftini kullanmak için ana işlevi güncellemeye devam eder ve bunu ekrana yazdırır. Bununla birlikte, hiçbir şeyin olmadığı pek çok örnek olduğundan, stratejiyi geriye dönük olarak test etmeyi kolaylaştırmak için yalnızca doğru olan değerleri yazdırmak üzere sonuçların filtrelenmesini önerir. Ardından video, bunu başarmak için kodun nasıl değiştirilebileceğini gösterir.

[MetaQuotes]

TA Lib'i Windows'a Kurma

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

TA Lib'i Windows'a Kurma

Bu YouTube öğreticisi, Windows 10'da bir teknik analiz kitaplığı olan TA Lib'in nasıl kurulacağına ilişkin ayrıntılı talimatlar sağlar. Adımlar arasında Microsoft Visual Studio oluşturma araçlarının ve TA Lib'in indirilmesi ve kurulması, TA Lib dosyasının paketini açmak için Microsoft Powershell kullanılması, programın derlenmesi yer alır. programı yüklemek için geliştirici komut istemini kullanma ve "pip install ta lib" çalıştırma. Öğretici, TA Lib'i Windows'a yüklemenin zor olabileceği konusunda uyarıyor ancak yönetici erişimi olan kullanıcılar için net bir kılavuz sağlıyor.

• 00:00:00 Bu bölümde YouTuber, TA Lib'in yönetici erişimine sahip bir Windows 10 makinesine nasıl kurulacağına ilişkin talimatlar sağlar. TA Lib'in ticaret şirketleri ve tüccarlar tarafından kullanılan 150'den fazla gösterge içeren bir teknik analiz kitaplığı olduğunu açıklıyorlar. Windows'a kurmanın zor olabileceği konusunda uyarıyorlar ve Microsoft Visual Studio oluşturma araçları ve TA Lib'in kendisi dahil olmak üzere gereken üç indirmeyi açıklıyorlar. Ardından, bu araçları indirme ve yükleme ve TA Lib dosyasını paketinden çıkarmak için Microsoft Powershell'i kullanma adımlarını detaylandırırlar.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, transkript, Visual Studio araçlarını yükledikten sonra Windows'ta TA Lib'in nasıl derleneceğini açıklar. Video, programı derlemek için end make komutunu çalıştırmadan önce geliştirici komut isteminin kullanılmasını ve dosyanın konumunun girilmesini gerektiren bir değişikliği vurgulamaktadır. Son olarak, kullanıcılara programı yüklemek için "pip install ta lib" komutunu çalıştırmaları önerilir.

[MetaQuotes]

Python Kullanarak MetaTrader 5 ile Nasıl İşlem Yapılır?

✅¿Pythondo Metatrader5 ile Operatörü Olabilir mi?✅

Video, yatırım robotlarını programlamak ve forex piyasası stratejilerini otomatikleştirmek amacıyla MetaTrader 5 ile bağlantı kurmak için Python'un nasıl kullanılacağını anlatıyor. Çeşitli kitaplıklar tanıtılır ve MetaTrader 5 kitaplığının başlatma ve veri alma işlevleri açıklanır. Sunum yapan kişi ayrıca Python kullanarak MetaTrader 5'ten finansal verilerin nasıl çıkarılacağını, tarih aralıklarını ve sembolleri belirterek ve satış ve teklif, son ve hacmi göstermek için bir grafik işlevi kullanarak verileri çizdiğini gösterir. Video, kod örnekleri sağlar ve sipariş gönderme işlevi yardımıyla bir yatırım robotu oluşturmaya yönelik bir kurs oluşturma potansiyeli sunar.

• 00:00:00 Bu bölümde video, yatırım robotlarını programlamak ve forex piyasası stratejilerini otomatikleştirmek için Python'u MetaTrader 5'e nasıl bağlayacağınızı tartışıyor. Ana bilgisayar, DateTime, bir tarih kitaplığı, pandalar, bir veri görselleştirme kitaplığı ve yıldız kitaplık MetaTrader 5 dahil olmak üzere kitaplıkları tanıtır. MetaTrader 5 kitaplığının, açıklanan başlatma ve veri alma işlevleri vardır. Video, kod örnekleri içerir ve yatırım robotlarını programlamak için kitaplık işlevlerini kullanarak nasıl istekte bulunulacağını gösterir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde sunum yapan kişi Python kullanılarak MetaTrader 5'ten finansal verilerin nasıl çıkarılacağını gösterir. Demo, ayıklanacak tarih ve sembol aralığını belirlemeyi ve verileri bir veri çerçevesine dönüştürmeyi içerir. Veriler daha sonra satış ve teklif, son ve hacmi göstermek için bir çizim işlevi kullanılarak çizilir. Sunum yapan kişi, sipariş gönderme işlevinin yardımıyla bu veri çerçevelerinin stratejiler veya robotlar oluşturmak için kullanılabileceğini öne sürüyor. Sunum yapan kişi ayrıca bir yatırım robotunun nasıl oluşturulacağına dair bir kurs oluşturma imkanı sunar.

[MetaQuotes]

Python ve MetaTrader 5 ile RSI Ticaret Botu

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

PYTHON VE METATRADER 5 İLE RSI TİCARET BOT'U!!!

Video, Python, MetaTrader 5 ve RSI göstergesini kullanarak bir ticaret botunun nasıl oluşturulacağını açıklıyor. Şamdan dizisi ve önceki mumları yükleme işlevi gibi farklı ticaret konularını ve işlevlerini kapsar ve kene değerleriyle uğraşırken istisnaları ele almanın önemini vurgular. Video ayrıca uygun bir zararı durdur ve kar al ayarını ve emirleri gönderme ve kontrol etme sürecini de kapsar. Sunucu, EVP'de bir hücre konumu açarak botun işleyişini gösterir ve izleyicileri kanallarını beğenmeye, paylaşmaya ve abone olmaya teşvik ederek bitirir.

• 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, Metatrader 5 ve RSI göstergesini kullanarak bir Python botunun nasıl oluşturulacağını açıklıyor. Video, botun ana işlevinden, kullanılan iş parçacıklarından ve lot, zaman periyodu ve pazarın ayarlandığı bot sınıfı yapıcısından geçmektedir. Buna ek olarak, sunum yapan kişi, mum ipliği ve önceki mumları yükleme işlevi dahil olmak üzere farklı ticaret zincirlerinin ve işlevlerinin bir dökümünü sağlar. Bu botun kodu, sunum yapan kişinin GitHub'ında da mevcuttur.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, ticaret botunda mum dosyası ve RSI işlevlerinin birlikte nasıl çalıştığını açıklar. Mum dosyası, alınan tick verilerine göre mumlar oluşturur ve her dönem için yeni bir mum oluşturulup oluşturulmayacağını veya mevcut mumun güncellenip güncellenmeyeceğini kontrol eder. RSI dosyası, mum ipliği RSI göstergesini hesaplamaya hazır olduğunu bildirene kadar bekler, bir veri çerçevesi oluşturur ve RSI değerini hesaplamak için TA kitaplığını kullanır. Video, değerleri depolamak ve işlemek için pandas veri çerçevesini kullanmayı vurgular ve onay değerleriyle uğraşırken istisnaları ele almanın önemini vurgular.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde video, RSI nesnesini kullanarak RSI göstergesinin nasıl yükleneceği ve mum dosyasından kapat sütunu ile bir veri çerçevesi oluşturulacağı anlatılmaktadır. RSI daha sonra değeri, 14'lük bir ayar parametresiyle kapatma sütununa dayalı olarak hesaplar. RSI'nin son iki hareketsiz değeri, tüm iş parçacıkları tarafından paylaşılan veri sözlüğünde depolanır. Daha sonra iplik emirleri, tür için verilen argümana bağlı olarak bir alım veya satım pozisyonu açmak için çağrılır. Açık pozisyon işlevi piyasayı, parti büyüklüğünü ve tür argümanlarını alır ve zararı durdur ve kârı al noktalarını tanımlar. Ana iş parçacığı daha sonra, göstergeli koşulların karşılanıp karşılanmadığını kontrol etmeden önce RSI'nın yüklenmesini bekler ve eğer öyleyse, son işlem arasında yeterli sürenin geçtiğini kontrol ederek bir pozisyon açar.
  
  
• 00:15:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, uygun bir zararı durdur ve kâr al'ı belirlemeyi, istenen fiyatın üstündeki veya altındaki noktaların sayısını hesaplamayı ve eylem, piyasa gibi gerekli bilgileri içeren bir sözlük oluşturmayı tartışıyor. , parti büyüklüğü, türü, geçerli fiyat, zararı durdur ve kârı al. Konuşmacı ayrıca siparişin gönderilmesi ve oluşabilecek hataların kontrol edilmesi sürecini de açıklar. Ek olarak video, konuların kapatılmasını ve Metatrader 5 yazılımının kapatılmasını gösteriyor ve EUR/USD ve AUD/USD çiftlerinde bir pozisyon açma testini içeriyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde sunucu, Python ve MetaTrader 5 ile RSI ticaret botunun EVP'de bir hücre pozisyonu açarak ve zararı durdur ve karı al'ın uygun olup olmadığını kontrol ederek nasıl çalıştığını gösterir. Kâr alma 500 puan, zararı durdurma ise 100 puan olarak belirlenmiştir. Sunucu, MetaTrader5'te TA kitaplığı ve RSI ile bir bot oluşturmanın kolay olduğunu ve izleyicileri bir sonraki videoyu beğenmeye, paylaşmaya, abone olmaya ve izlemeye teşvik ettiğini yineleyerek videoyu sonlandırır.

[MetaQuotes]

How to connect Python to MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

This video introduces a series on how to connect Python to MQL5, which allows for the development of robots that can perform quantitative and multifaceted analyses using Python libraries for MetaTrader 5 trading platforms. The speaker explains the process of downloading Anaconda and MetaTrader 5 and emphasizes the importance of using the Windows operating system for the best results. The video demonstrates downloading the MetaTrader 5 library into Anaconda and connecting Python to MetaTrader 5 through MQL5. Additionally, the presenter demonstrates how to check if a connection works and how to use the autocomplete feature to aid in programming.

• 00:00:00 In this section, the speaker introduces a set of videos that will connect the powerful Python programming language to the MQL5 language, which develops robots for the MetaTrader 5 trading platform. Through this connection, the computational power of Python and the implementation of ideas in the MQL5 language can be combined to create robots for quantitative and multi-faceted analyses using Python libraries, ultimately leading to production of robots for buying and selling based on these analyses. The speaker guides the viewer through the process of downloading two important tools, Anaconda and MetaTrader 5, and explains the importance of utilizing the Windows operating system for the most effective use of these tools.
  
  
• 00:05:00 In this section, the video shows the download and installation of Anaconda, a platform where one can develop applications, algorithms, and scripts for data mining, artificial intelligence, and more. Within Anaconda, there are various tools such as Spider, Jupyter Notebooks, and Navigator, but the focus is on Jupyter Notebook. The video walks through the installation of a library through Anaconda's prompt that connects Python to the MQL5 language, which allows for the integration of trading functionality with MetaTrader 5. The importation of the successfully installed MetaTrader 5 library and its Python syntax are also demonstrated.
  
  
• 00:10:00 In this section of the video, the presenter demonstrates how to connect Python with MQL5. The first step is to initialize the platform by entering a command with two quick clicks. They saved the file in the MQL5 folder and checked if the connection worked by executing a command that displayed the values of the terminal info. The presenter also notes the importance of using the autocomplete function to help with programming and that they will be posting several videos on how to use the functionality of the meta trader with the MQL5 language.

[MetaQuotes]

Python için MetaTrader 5 tick fiyatları nasıl toplanır?

PYTHON İÇİN METATRADER 5 TİCK FİYATLARI NASIL TOPLANIR

"PYTHON İÇİN METATRADER 5 KİMLİK FİYATLARI NASIL TOPLANIR" videosunda sunum yapan kişi, MetaTrader 5'i Python'a nasıl bağlayacağını ve belirli bir sembol için fiyat verilerini nasıl toplayacağını açıklıyor. Verileri işlemek ve ayrıştırmak için bir sözlük nesnesi kullanırlar, ayrıca zaman damgası verilerini dönüştürmek ve pandalar kitaplığını kullanarak görüntülemek için gerekli kitaplıkları içe aktarırlar. Toplanan veriler, fiyat eğilimlerini analiz etmek için yararlı olabilecek milisaniye cinsinden süre, hacim ve gerçek hacim gibi bilgileri içerir. Son olarak, daha verimli analiz için verileri bir Data Frame yapısına dönüştürürler, verileri görselleştirirler ve MetaTrader 5 terminali ile bağlantıyı kapatmadan önce hızlı bir tanımlayıcı analiz gerçekleştirirler.

• 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi MetaTrader 5'i Python ile nasıl bağlayacağını ve Python kullanarak MetaTrader platformunda fiyatları nasıl elde edeceğini gösterir. İlk olarak, sunum yapan kişi gerekli kitaplıkları içe aktarır ve terminali başlatır. Ardından, terminalin nesnesi, manipüle etmeyi kolaylaştırmak için bir sözlük nesnesine dönüştürülür. Ardından sunum yapan kişi, verileri ayrıştırmak ve ilişkili tüm anahtarları ve değerleri döndürmek için bir sözlüğün nasıl kullanılacağını gösterir. Son olarak sunucu, MetaTrader'dan verilerin Python'da "data" adlı bir değişkene nasıl toplanacağını ve kaydedileceğini gösterir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, Python programlama dilini kullanarak belirli bir sembol için fiyat bilgilerinin nasıl toplanacağını açıklar. Kullanıcı sembolü, başlangıç tarihini ve toplanacak veri noktalarının sayısını belirtir. Konuşmacı daha sonra zaman damgası verilerini dönüştürmek için gerekli kitaplıkları içe aktarır ve pandalar kitaplığını kullanarak toplanan verileri görüntüler. Toplanan veriler, fiyat eğilimlerini analiz etmek için yararlı olabilecek milisaniye cinsinden süre, hacim ve gerçek hacim gibi bilgileri içerir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı, daha hızlı ve daha verimli veri analizine olanak sağlamak için verilerin elektronik tabloya benzer bir Veri Çerçevesi yapısına nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Pandalar da dahil olmak üzere birkaç Python kitaplığını içe aktarırlar ve yeni bir Veri Çerçevesi değişkeni oluşturmak için kodu çalıştırırlar. Daha sonra formatı nasıl daha okunaklı hale getireceklerini ve daha kolay analiz için verileri nasıl görselleştireceklerini gösterirler. Konuşmacı ayrıca MetaTrader terminaliyle bağlantının nasıl kapatılacağını gösterir ve toplanan verilerin hızlı ve açıklayıcı bir analizini yapar. Video, veri analizi ve yapay zeka için bir MetaTrader platformunu Python ile bağlama hakkındaki bir dizinin parçasıdır.

[MetaQuotes]

MetaEditor'da Python ve MetaTrader 5 ile nasıl çalışılır

Python ve MT5 ile MetaEditor olmadan çalışın

"Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor" video eğitimi MetaEditor programında Python ve MT5'in nasıl kullanılacağını açıklar. Terminale erişmeyi, yeni bir Python dosyası oluşturmayı ve popüler Python kitaplıklarını kapsar. MetaEditor platformunda bir Python derleyicisi kurmak mümkündür, ancak konuşmacı Spider veya Jupyter Notebook gibi alternatif ortamların kullanılmasını önerir. Video, Python geliştirme için Google Colab gibi bulut tabanlı platformlar da dahil olmak üzere diğer seçenekleri önerir.

[MetaQuotes]

MetaTrader 5 ve Python'da demo, gerçek, B3 MARKET ve FOREX hesaplarında nasıl işlem yapılır?

COMO TROCAR CONTAS DEMO, GERÇEK, MERCADO B3 E FOREX NO MT5 E PYTHON

Videoda sunum yapan kişi, demo gibi hesap türlerini gerçeğe dönüştürmek ve farklı brokerler için çeşitli piyasa hesaplarına erişmek için MetaTrader 5'i Python'a nasıl bağlayacağına dair bir eğitim sunuyor. Eğitim, oturum açma ayrıntılarını, sunucu ayrıntılarını ve parolaları girerek hesapları başlatmayı ve hesaplara erişmeyi kapsar. Talimatlar basit ve takip edilmesi kolaydır.