Algoritmik ticarette Python - sayfa 6

Yeni yorum
 

Python ve MetaTrader 5 ile ayrıntılı sembol bilgileri nasıl toplanır?



PYTHON VE MT5 İLE AYRINTILI FİNANSAL VARLIK BİLGİLERİ NASIL TOPLANIR

Video, Python ve MT5 platformunu kullanarak belirli bir finansal varlık hakkında ayrıntılı bilgilerin nasıl toplanacağını gösterir. Toplanan bilgiler, diğer şeylerin yanı sıra varlığın işlem hacmi, pip değerleri ve alış/satış fiyatları hakkında çeşitli ayrıntıları içerir. Videonun bu bölümü ayrıca toplanan bilgilerin daha kolay analiz edilebilmesi için sözlük formatına dönüştürülmesine de yer vermektedir. Video, Python programlama kullanarak finansal verilerin nasıl toplanacağı ve analiz edileceğine dair içgörüler sağlar.

  • 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, Python ve MT5 platformunu kullanarak belirli bir varlık hakkında ayrıntılı bilgilerin nasıl toplanacağını gösterir. Daha önce sunum yapan kişi, bir komisyoncudan tüm mevcut varlıkları toplamak için "simgeleri al" komutunun nasıl kullanılacağını göstermişti, ancak bu durumda odak noktası, Petrobras'ın imtiyazlı hisseleri olan tek bir varlık için belirli bilgilerin toplanmasıdır. Sunucu, bu bilgileri toplamak için "Basit E" işlevini kullanır ve daha kolay analiz için elde edilen değişkenin sözlük formatına nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Toplanan bilgiler, diğer şeylerin yanı sıra varlığın işlem hacmi, basamak ve pip değerleri ve alış/satış fiyatları hakkında ayrıntıları içerir.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, son işlem, gerçek hacim, günün açılışı, türev piyasa bilgileri ve daha fazlası gibi finansal varlıklardan toplanabilecek ayrıntılı bilgileri içerir. Konuşmacı ayrıca Python ve MT5 platformunu kullanarak bu bilgilerin nasıl toplanacağını gösterir. Ayrıca bir sözlük oluşturarak ve onu yazdırmak için bir for döngüsü kullanarak alınan bilgilere nasıl erişileceğini de gösterirler. Genel olarak, bu bölüm, Python programlama kullanarak finansal verilerin nasıl toplanacağı ve analiz edileceğine ilişkin içgörüler sağlar.
 

VARLIK BİLGİLERİNİ PYTHON VE MT5 VERİ ÇERÇEVELERİNE DÖNÜŞTÜRME



VARLIK BİLGİLERİNİ PYTHON VE MT5 VERİ ÇERÇEVELERİNE DÖNÜŞTÜRME

Bu YouTube videosu, varlık bilgilerini sözlüklerden Python ve MT5'te veri çerçevelerine dönüştürme sürecini vurgular. Eğitmen, bilgi toplamak için select deyiminin nasıl kullanılacağını ve daha sonra onu, daha sonra pandas kitaplığı kullanılarak bir veri çerçevesine dönüştürülebilecek bir demetler listesine dönüştürmeyi açıklar. Liste oluşturma, sütunları adlandırma ve onu bir veri çerçevesine dönüştürme konusunda adım adım rehberlik sağlarlar. Eğitim, izleyicileri tüm bu fikirleri birleştirerek yatırım stratejileri ve robotlar oluşturmak için Python ve MQL5'i kullanmaya teşvik etmeyi amaçlamaktadır.

  • 00:00:00 Bu bölümde, video eğitimi sözlüklerdeki varlıklar hakkındaki bilgilerin Python ve MT5'teki veri çerçevelerine nasıl dönüştürüleceğini açıklar. Eğitmen, seçme deyimini kullanarak bilgilerin nasıl toplanacağını ve değişkenin bir veri çerçevesine dönüştürülmesine izin veren bir demetler listesine nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Anaconda ortamında önceden kurulu olan pandas kitaplığı, değişkeni bir veri çerçevesine dönüştürmek için kullanılır. Eğitmen, bir liste oluşturma ve ardından onu belirli sütun adlarıyla bir veri çerçevesine dönüştürme adımlarını gösterir.

  • 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı varlık bilgilerinin Python veri çerçevelerine ve MetaTrader 5'e nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Neto Femme'nin sütunlarını oluşturmak için kodun nasıl çalıştırılacağını ve Zeta filmleriyle nasıl çalışılacağını gösterirler. Konuşmacı, izleyiciyi Python ve mql5 kullanarak yatırım stratejileri ve robotlar oluşturmak için tüm fikirlerini birleştirmeye devam etmeye teşvik ediyor.
 

DATAFRAME'DE ÇEŞİTLİ VARLIKLARIN YAKIN FİYATLARI NASIL TOPLANIR - Python ve MetaTrader 5



COMO COLETAR OS, VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME DE KAPATIYOR - PYTHON E MetaTrader 5

Video, birden fazla varlığın kapanış fiyatlarını toplama ve Python ve MetaTrader 5 kullanarak bir Pandas DataFrame'de saklama sürecinin nasıl otomatikleştirileceğini öğretir. tarih aralığı ve toplanan verilerin bir DataFrame'e dönüştürülmesi. Eğitim, veri toplama sürecini otomatikleştirmekle ilgilenen tüccarlar için mükemmel bir örnek sağlar. Sunucu ayrıca, yalnızca istenen değerlerin nasıl seçileceğini ve veri toplama sırasında hataların nasıl ele alınacağını göstererek yararlı bir sorun giderme sürecini gösterir. Ortaya çıkan DataFrame, varlık ticareti robotları oluşturmak için faydalı olan her bir varlık için tarihi ve kapanış fiyatını içerir.

  • 00:00:00 Bu bölümde video, birden çok varlığın kapanış fiyatlarının Python ve MetaTrader 5 kullanılarak bir Pandas DataFrame'de nasıl toplanıp saklanacağını açıklıyor. Süreç, bir varlık portföyü oluşturmayı ve bunların kapanış fiyatlarını toplamak için bir for döngüsü kullanmayı içerir. Belirli bir tarih aralığına göre. Video ayrıca toplanan verilerin bir DataFrame'e nasıl dönüştürüleceğini ve sütunlarının nasıl değiştirileceğini de kapsar. Eğitim, veri toplama sürecini otomatikleştirmekle ilgilenen tüccarlar için yararlı bir örnek sağlar.

  • 00:05:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, Python ve MetaTrader 5 kullanılarak bir zaman damgası biçimi sütununun tarih-saat biçimine nasıl dönüştürüleceğini açıklar. Dönüştürülen veriler daha sonra bir veri çerçevesinde saklanır ve sunum yapan kişi nasıl yapılacağını gösterir. yalnızca istenen değerleri (bu durumda kapanış değerleri) seçmek için yalnızca seçilen verileri içeren yeni bir veri çerçevesi oluşturmak için. Sunum yapan kişi, veri toplama sırasında bir hatayla karşılaşır ve daha sonra bunu saptar ve gidererek faydalı bir sorun giderme sürecini gösterir.

  • 00:10:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, Python ve MetaTrader 5 kullanarak birden çok varlığın kapanış fiyatlarının bir pandas veri çerçevesinde nasıl toplanacağını ve düzenleneceğini gösteriyor. Konuşmacı, kodun arkasındaki mantığı anlamanın ve çalışmanın önemini vurguluyor. verileri değiştirebilmek ve manipüle edebilmek için pandalar kitaplığı. Ortaya çıkan veri çerçevesi, varlık ticareti robotları için gerçek zamanlı fiyat verilerini toplamak için gelecekteki videolarda kullanılacak olan her bir varlık için tarih ve kapanış fiyatını içerir. Konuşmacı, izleyicileri videoyu beğenmeye ve ilerlemeleri ve öğrenme deneyimleri hakkında yorum bırakmaya teşvik eder.
 

PYTHON VE METATRADER 5 İLE GERÇEK ZAMANLI VARLIK FİYATLARI NASIL ALINIR



EM TEMPO GERÇEK PYTHON E MT5

YouTube videosu, iki saniyelik aralıklarla kapanış fiyatları hakkında sürekli veri toplayan bir döngü çalıştırarak gerçek zamanlı varlık fiyatları elde etmek için Python ve MetaTrader 5'in nasıl kullanılacağını gösterir. Konuşmacı, toplanan verileri tarih ve saat formatına dönüştürür ve bir varlığın kapanış fiyatlarının son beş değerinin nasıl çıkarılacağını gösterir. Gösterilen örnekte varlığın kapanış değerleri çok dalgalanmazken, yöntem istenilen herhangi bir varlık hakkında veri toplamak için kullanılabilir. Ek olarak video, piyasadaki her işlem anı için alış ve satış fiyatları hakkında veri toplayan benzer bir işlevin kullanılabilirliğinden bahsediyor.

  • 00:00:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, Python'da hiç bitmeyen bir döngü kullanarak belirli bir varlığın kapanış değerleri hakkında gerçek zamanlı bilgilerin nasıl sürekli olarak toplanacağını gösteriyor. Toplanan verileri bir Veri Çerçevesine dönüştürerek başlarlar ve ardından zaman sütununu bir tarih ve saat formatına dönüştürürler. Konuşmacı, gerekli kodu çalıştırarak, varlığın kapanış fiyatlarının son beş değerinin iki saniyelik aralıklarla nasıl toplanacağını ve en son kapanış fiyatının mevcut değerinin gerçek zamanlı olarak nasıl yazdırılacağını gösterir. Bu örnekte düşük likidite nedeniyle varlığın kapanış değerleri önemli ölçüde dalgalanmasa da, konuşmacı bu yöntem kullanılarak istenilen herhangi bir verinin toplanabileceğini belirtiyor.

  • 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı Python ve MT5 kullanarak gerçek zamanlı varlık fiyatlarının nasıl elde edileceğini gösteriyor. İşlev, Açık Yüksek Düşük Kapanış hacminin en son satırından veri toplayan bir döngü çalıştırarak varlıkların fiyatı ve hacmi hakkında sürekli olarak gerçek zamanlı veriler toplar. 'Durdur'a basıldığında işlev duraklatılır ve veriler daha sonra daha fazla analiz için kullanılabilir. Konuşmacı, piyasadaki her işlem anı için varlıkların alım ve satım fiyatları hakkında veri toplayabilen benzer bir işlevin varlığından da bahseder.
 

METATRADER 5 VE PYTHON İLE ELDE EDİLEN VERİLERİ DOSYAYA SÜREKLİ OLARAK KAYDETMEK



METATRADER 5 PYTHON İLE ELDE EDİLEN VERİLERİ DOSYAYA SÜREKLİ OLARAK KAYDETMEK

Bu video eğitimi, bir CSV dosyası oluşturmak için Pandas kitaplığının DataFrame yöntemini kullanarak MetaTrader 5'ten Python aracılığıyla elde edilen gerçek zamanlı finansal verileri toplama ve kaydetme sürecini gösterir. Video, daha iyi bir organizasyon için dosyanın satır tabanlı bir veri yapısına nasıl dönüştürüleceğini ve başlıkların ve dizinlerin nasıl silineceğini gösterir. Ayrıca, birkaç ince ayar ile verilerin bir Excel dosyası olarak nasıl kaydedileceğini de açıklar.

  • 00:00:00 Bu bölümde video, MetaTrader 5'ten Python aracılığıyla elde edilen gerçek zamanlı bilgilerin nasıl kaydedileceğini ve bir CSV dosyasına nasıl kaydedileceğini açıklar. Video, verilerin bir CSV dosyasında nasıl toplanıp kaydedileceğini ve verilerin sütunlar yerine satırlarda saklanmasını sağlayacak şekilde bu dosyayı nasıl değiştireceğinizi ve böylece daha uygun bir veri yapısı oluşturacağınızı gösterir. İşlem, Pandas kitaplığının ve DataFrame yönteminin kullanılmasını içerir ve video, dosyanın nasıl adlandırılacağı ve kaydetme modunun nasıl belirleneceği de dahil olmak üzere her adımda yürür.

  • 00:05:00 Bu bölümde, eğitim videosu Python'dan MetaTrader 5'te sürekli olarak elde edilen verilerin transpozisyon kullanılarak bir dosyaya nasıl kaydedileceğini açıklar. Veriler, daha kolay düzenleme için satırlardan sütunlara dönüştürülür ve bir dosyaya kaydedilir. Öğretici ayrıca, bir komut kullanarak başlıkların ve dizinlerin nasıl silineceğini de kapsar ve verilerin birkaç ayarlamayla bir Excel dosyası olarak nasıl kaydedilebileceğini gösterir.
 

PYTHON İLE METATRADER 5 MARKET WATCH'TE SEMBOLLER NASIL EKLENİR



PYTHON İLE MT5 MARKET WATCH'TA VARLIKLAR NASIL EKLENİR

Bu YouTube öğreticisi, kullanıcılara Python kullanarak MetaTrader 5 piyasa saatine nasıl yeni varlıklar ekleneceğini öğretir. Öğretici, Meta Trader kullanılarak bir varlık hakkında nasıl bilgi toplanacağını ve bunu gözlem pazarına nasıl ekleyeceğinizi açıklar. Bir varlık ekleyerek, kullanıcılar açılış ve kapanış fiyatları ve hacim gibi daha ayrıntılı bilgilere erişebilir. Eğitim, kendi ticaret botlarını programlayanlar için bu özelliğin önemini vurgulamaktadır.

  • 00:00:00 YouTube eğitiminin bu bölümünde, eğitmen Python kullanılarak MetaTrader5 piyasa saatine nasıl yeni bir varlık ekleneceğini açıklıyor. Kullanıcı, gözlem piyasasına bir varlık ekleyerek, açılış ve kapanış fiyatları, hacim ve diğer ek ayrıntılar gibi daha kesin bilgilere erişim kazanır. Öğretici, Meta Trader kullanılarak bir varlığın nasıl yükleneceği ve bilgilerinin nasıl toplanacağını tartışır ve bir komut kullanarak varlığın gözlem pazarına nasıl ekleneceğini gösterir. Bir varlık eklemenin ve daha ayrıntılı bilgilere erişim elde etmenin faydaları da vurgulanır.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, Python kullanarak MT5'te piyasa gözlem paneline nasıl varlık ekleneceğini gösterir. Toplantı sahibi, izleyicilere panelde varlıkların nasıl eklenip kaldırılacağını ve değerlerinin nasıl değiştirileceğini gösterir. Ev sahibi, kendi ticaret borsalarını programlayanlar için bu özelliğin önemini vurguluyor.
 

PYTHON VE METATRADER5 İLE MUM ŞEMASI NASIL ÇİZİLİR?



COMO PLOTAR GRAFİKOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

Bu video eğitimi, Python ve MetaTrader 5 kullanarak mum grafikleri çizme sürecini kapsar. Eğitmen, MetaTrader 5'ten verileri içe aktarmak ve değiştirmek için kol düğmeleri kitaplığını kullanır, etkileşimli ve özelleştirilmiş grafikler oluşturmak için pandaların nasıl kullanılacağını gösterir ve verilerin nasıl dönüştürüleceğini açıklar grafik oluşturmak için Pandas kitaplığı işlevlerini kullanmak üzere bir veri çerçevesine. Ek olarak, çizelgelerin nasıl özelleştirileceğini, veri indeksinin tarih ve saate nasıl dönüştürüleceğini ve kullanıcıların finansal analiz için kendi özelleştirilmiş çizelgelerini oluşturmaları için kod ve komutlar sağladığını gösterirler.

  • 00:00:00 Bu bölümde, eğitim videosu Python ve MetaTrader 5 ile mum grafiklerinin nasıl çizileceğini gösterir. Eğitmen, MetaTrader 5'teki verilerin matplotlib veya prole gibi çeşitli kitaplıklar kullanılarak Python/Jupyter platformuna getirilebileceğini açıklar. , ancak bu eğitimde kol düğmeleri kitaplığını kullanıyorlar. Eğitmen, kol düğmelerini kullanmak için kurulum ve gerekli yapılandırma adımlarını gözden geçirir ve etkileşimli ve özelleştirilmiş grafikler oluşturmak için gerekli verileri içe aktarmak ve değiştirmek için pandas kitaplığının nasıl kullanıldığını gösterir. Son olarak eğitmen, şamdan grafiğini çizmeden önce verilerin bir veri çerçevesine nasıl dönüştürüleceğini ve tanımlayıcı istatistikler için Pandas kitaplığındaki işlevlerin nasıl kullanılacağını gösterir.

  • 00:05:00 Bu bölümde, eğitim videosu Python ve MetaTrader 5 kullanarak mum grafiklerinin nasıl çizileceğini gösterir. Eğitim, bir veri çerçevesinden yüksek-düşük ve yakın verilerle basit mum grafikleri oluşturmak için "ai pros" adlı bir kitaplıktan yararlanır. Öğretici ayrıca grafiklerin nasıl özelleştirileceğini ve veri dizininin tarih ve saate nasıl dönüştürüleceğini gösterir. Kullanıcıların mali analiz için kendi özelleştirilmiş grafiklerini oluşturmalarına yardımcı olmak için kod ve komutlar sağlanmıştır.
 

MetaTrader 5 VPS'de Robot (Uzman Danışman) Nasıl Barındırılır

Como Hospedar um Robô (Uzman Danışman) MetaTrader 5 için bir numara VPS

Video, MetaTrader 5 kullanarak bir VPS makinesinde bir Uzman Danışmanın (robot) nasıl barındırılacağı konusunda rehberlik sağlar. Kullanıcılar, platforma giriş yaptıktan sonra mql5.com web sitesinde bir plan seçip satın almalı ve uygun bir yapılandırmaya sahip olduklarından emin olmalıdır. hizmeti kullanmak için sürüm 3063'e eşit veya üzeri. Bu özellik, kullanıcıların robotu çalıştırırken elektrik kesintileri ve internet bağlantısı sorunlarından kaçınmasına yardımcı olabilir.

 

PYTHON İLE VERİ ÇERÇEVELERİNDEKİ TARİH VE SAATLER NASIL FİLTRELENİR



COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

Bu YouTube videosunda YouTuber, Python kullanarak bir veri çerçevesindeki zamana dayalı olarak verileri nasıl filtreleyeceğinizi ve bilgileri nasıl çıkaracağınızı gösteriyor. Verileri ve fiyatları içe aktarmak için MetaTrader 5'i kullanıyorlar ve ardından veri çerçevesiyle çalışmak için pandalar kitaplığının nasıl kullanılacağını gösteriyorlar. Konuşmacı, zaman sütunlarının dizelere nasıl dönüştürüleceğini ve satır satır uygulanan bir lambda işlevi kullanılarak veri çerçevesinin belirli saatlere göre nasıl filtreleneceğini açıklar. Bu video, Python ve MetaTrader 5 kullanarak karmaşık stratejiler geliştirmek ve veri analizi ile çalışmak isteyenler için yararlıdır. Apply işlevinin ve koşullara göre veri çerçevelerinin filtrelenmesinin iyi bir açıklamasını sağlar.

  • 00:00:00 Bu bölümde YouTuber, Python kullanarak bir veri çerçevesindeki verileri ve bilgileri zamana göre nasıl filtreleyeceğini açıklıyor. Video, verileri ve fiyatları içe aktarmak için MetaTrader 5'in kullanımını gösterir ve ardından veri çerçevesiyle çalışmak için pandalar kitaplığının nasıl kullanılacağını gösterir. YouTuber, dizi örneğinin bir veri çerçevesine nasıl dönüştürüleceğini ve açık-otoyol kapanışından belirli bilgileri toplamak için belirli bir saatin nasıl filtreleneceğini gösteriyor. Video, Python ve MetaTrader 5 kullanarak veri analizi ile çalışmak ve karmaşık stratejiler geliştirmek isteyenler için yararlıdır.

  • 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı Python kullanarak bir DataFrame'de tarih ve saatlerin nasıl filtreleneceğini ve değiştirileceğini açıklıyor. DataFrame'deki belirli bir sütunun nasıl araştırılacağını ve eşleşen değerlere göre bilgilerin nasıl alınacağını gösterirler. Ayrıca, zaman sütunlarının dizgilere nasıl dönüştürüleceğini ve istenen formata göre zamanın nasıl formatlanacağını da açıklarlar. DataFrame'deki her satırdan bilgileri filtrelemek ve ayıklamak için bu biçimlendirmeyi kullanarak daha kesin veri analizine olanak tanırlar.

  • 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı, Python kullanılarak veri çerçevelerinin belirli tarih ve saatlere göre nasıl filtreleneceğini açıklar. Apply işlevi, belirli bir sütuna bir lambda işlevini satır satır uygulamak için kullanılır; lambda işlevi, her satır için tek bir değişken (x olarak temsil edilir) alır. Konuşmacı, her satır için yalnızca saatlerin nasıl çıkarılacağını ve bunu bir dize olarak biçimlendireceğini ve ardından elde edilen diziyi kullanarak veri çerçevesini belirli saatlere göre nasıl filtreleyeceğini gösterir. Pytho'da verilerle çalışırken, uygulama işlevi ve belirli koşullara göre veri çerçevelerini filtreleme kavramını anlamak önemlidir.
 

METATRADER 5 VERİLERİ NASIL İNDİRİLİR VE PYTHON İLE AÇILIR



COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

Eğitim videosu, MetaTrader 5'ten verilerin nasıl indirileceğini ve Python ile nasıl açılacağını açıklar. Süreç, gerekli verileri tanımlamayı ve indirmeyi, Pandalar gibi kitaplıkları kullanarak Python'da verileri açmayı ve değiştirmeyi ve sekme ayırıcıları kullanarak uygun veri ayırma gibi yaygın hataları çözmeyi içerir.

  • 00:00:00 Bu bölümde video, MetaTrader 5'ten nasıl veri indirileceğini ve Python kullanılarak nasıl açılacağını açıklar. Öğretici, gerekli verileri ve veri indirme için özellikleri belirleyerek başlar. Veriler indirildikten sonra video, Jupyter Notebook kullanılarak verinin nasıl açılacağını ve verileri işlemek için Pandalar gibi gerekli kitaplıkların içe aktarılacağını gösterir. Ek olarak, video yaygın hataları vurgular ve bunları çözmek için çözümler sunar.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, MetaTrader 5'ten veri indirme ve Python ile açma sürecini tartışıyor. MetaTrader 5'ten alınan veri dosyası uygun şekilde ayrılmayabilir, ancak Notepad++ gibi ücretsiz bir yazılımla açılabilir. Veriler virgül yerine sekmelerle ayrılmıştır, bu nedenle verileri pandalarla düzgün bir şekilde okumak için kullanıcıların sekmeyi ayırıcı olarak belirtmeleri gerekir. Veriler düzgün bir şekilde ayrıldıktan sonra, daha fazla analiz için Python'da kullanılabilir.

  • 00:10:00 Bu transkript alıntı, özet için ilgili herhangi bir bilgi içermez. Konuşmacının Telegram kanalını tanıtan ve izleyicileri videolarını beğenmeye ve abone olmaya teşvik eden bir mesajıdır.
12345678910111213...24
Yeni yorum