Algoritmik ticarette Python - sayfa 13

Yeni yorum
 

PYTHON'DA EMA - TEKNİK ANALİZ KÜTÜPHANESİ



EMA EN PYTHON - TEKNİK ANALİZ KÜTÜPHANESİ

Eğitmen, önceden yüklenmiş verileri kullanarak üstel hareketli ortalama göstergesinin Python'da nasıl yükleneceğini gösterir. İlk adım, istenen pazar ve tarihleri seçip ardından verileri dışa aktararak yapılabilecek MetaTrader 5'ten veri elde etmektir. Veriler elde edildikten sonra, bir işlev kullanılarak mumlara dönüştürülmesi gerekir. Eğitmen daha sonra gerekli kitaplığı kurar ve kitaplıktan EMA gösterge sınıfını içe aktarır. EMA'yı hesaplamak için, yapıcıya yakın veriler gibi bir veri çerçevesi sütunu iletilir. Window parametresi, EMA için kullanılacak dönem sayısını belirtir. Son olarak, değerlerle bir veri çerçevesi oluşturan ema_indicator yöntemi kullanılarak EMA değerleri elde edilir.

 

PYTHON'DA SMA - TEKNİK ANALİZ KÜTÜPHANESİ



SMA EN PYTHON!! - TEKNİK ANALİZ KÜTÜPHANESİ

Video, Basit Hareketli Ortalama'dan (SMA) ve Python'da nasıl kullanılabileceğinden bahsediyor. Sunucu, SMA'nın MetaTrader5 aracılığıyla elde edilebilecek geçmiş verilerle kullanımının kolay olduğunu açıklıyor. Video, tik verilerinden mumların nasıl oluşturulacağını ve AlgoTraderTrends kütüphanesini kullanarak SMA değerinin nasıl hesaplanacağını göstermeye devam ediyor. Sunucu, veri çerçevesinin belirli bir sütunundan SMA değerini hesaplamak için kitaplığın nasıl içe aktarılacağı ve kullanılacağı hakkında adım adım bir kılavuz sağlar. Video, izleyicilerin videoyu beğenmeleri, abone olmaları ve faydalı buldukları takdirde paylaşmaları için bir harekete geçirici mesajla sona eriyor.

 

Hisse senedi fiyatı verileri MetaTrader 5'ten Python'a nasıl aktarılır?


Hisse senedi fiyatı verileri MetaTrader 5'ten Python'a nasıl aktarılır?

Bu YouTube videosunda, hisse senedi fiyat verilerini MetaTrader 5'ten Python'a aktarmanın farklı yöntemleri açıklanmaktadır. Yöntemler, gerekli kitaplıkları içe aktarmayı, istenen zaman çerçevesini ve zaman dilimini ayarlamayı, "veri al" adlı bir işlevi tanımlamayı, elde edilen veri çerçevesini değiştirmeyi, tqtndm paketini kullanmayı, bir oranlar çerçevesi oluşturmayı ve fiyatları almak için iki veri çerçevesini kullanmayı içerir. tarih/saat bilgisi. Konuşmacı, kodu daha temiz hale getirmek için döngüleri bir işleve yerleştirmeyi önerir ve bu yöntemleri kullanarak, kullanıcılar çok fazla zorluk çekmeden çok sayıda sembol için verileri kolayca içe aktarabilir.

  • 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı hisse senedi fiyatı verilerinin MetaTrader5'ten Python'a nasıl aktarılacağını açıklıyor. İlk adım, pandas, pytz, datetime, tqdm ve MetaTrader5 dahil olmak üzere gerekli tüm kitaplıkları içe aktarmaktır. Ardından, hoparlör MetaTrader5'i başlatır ve istenen saat dilimini ve zaman çerçevesini ayarlar. Konuşmacı, sembolü, gereken mum sayısını ve zaman çerçevesini gerektiren "veri al" adlı bir işlevi tanımlar. İşlev, istenen verileri döndürür ve konuşmacı, işlevde her giriş ve çıkışın ne yaptığını açıklar.
    |
  • 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, hisse senedi fiyat verilerini MetaTrader5'ten Python'a aktarmak için kullanılan bir işlevi açıklıyor. İşlev bir sembol, bir zaman çerçevesi ve bir tarih alır ve istenen verileri içeren bir veri çerçevesi döndürür. Konuşmacı, zaman sütununu gündüze dönüştürmek ve gereksiz sütunları kaldırmak da dahil olmak üzere, ortaya çıkan veri çerçevesini manipüle etmek için adımlardan geçer. Ek olarak, birden fazla varlık için veri çağırmayı kolaylaştırmak için bir for döngüsünün kullanılması önerilir.

  • 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı tqtndm paketi kullanılarak MetaTrader5'ten Python'a hisse senedi fiyatı verilerinin nasıl aktarılacağını açıklıyor. Try işlevini ve accept işlevini kullanarak, daha önce tanımlanan, simgeyi alan ve gün sayısını 400 olarak ayarlayan bir oranlar işlevini çağırmak için kullanırlar. Döndürülen veriler bir sözlüğe eklenir ve mevcut olmayan veriler çıkarılır. Konuşmacı, kodu daha temiz hale getirmek için döngüyü bir işleve yerleştirmeyi önerir. Genel olarak süreç, bir oranlar çerçevesi oluşturmayı, verileri bir sözlüğe eklemeyi ve ardından komut dosyasını çalıştırmayı içerir.

  • 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, iki veri çerçevesinin kullanılmasıyla, kullanıcıların fiyatları ve tarih/saat bilgilerini alarak metatrader5'ten hisse senedi fiyat verilerini kolayca Python'a aktarabileceğini açıklıyor. Bu yöntem çok fazla zorluk çekmeden çok sayıda sembol için kullanılabilir.
 

PYTHON'DA RSI TRADING BOT!!- METATRADER 5'TEN VERİ ALMAK



RSI BOT DE TRADING EN PYTHON!! - COGIENDO DATOS DE MT5

Video, algoritmik ticaret için MetaTrader 5'te (MT5) RS endeksini kullanarak bir Python botu oluşturmaya ilişkin ayrıntılı bir eğitim sunar. Süreç, MT5'i algoritmik ticaret ve web istekleri için yapılandırmayı, Mt5 kitaplığını kullanarak bir bot dosyası oluşturmayı ve zaman aralığı, lot boyutu ve piyasa dizisi gibi parametreleri alan bir kurucu ile RS ticaret sınıfını içe aktarmayı içerir. Sunum yapan kişi, botu etkinleştirmek için bir olayı başlatmak üzere "set" işlevini ve işlemi doğru bir şekilde sonlandırmak için "join" işlevini kullanır. Video ayrıca MT5'ten veri almak için bir sunucu modülünün oluşturulmasını ve bot işlemlerini açıp kapatmak için bir işlevin tanımını da kapsar. Sunucu, botu bir grafiğe yükleyerek ve davranışını analiz ederek test eder. Genel olarak, video, otomatik ticaret için RSI botunun nasıl kurulacağı ve test edileceği hakkında kapsamlı bir kılavuz sağlar.

  • 00:00:00 Bu bölümde video oluşturucu, Python'da MetaTrader 5 (MT5) ile RS endeksini kullanarak bir ticaret botunun nasıl oluşturulacağını açıklıyor. İlk adım, MT5'i algoritmik ticaret ve web isteklerini etkinleştirecek şekilde yapılandırmaktır. Ardından, oluşturucu, Mt5 kitaplığını kullanarak bir bot dosyası oluşturarak, RS ticaret sınıfını içe aktararak ve zaman aralığı, lot boyutu ve piyasa dizisi gibi parametreleri alan bir kurucu oluşturarak botun nasıl oluşturulacağını gösterir. Son olarak, içerik oluşturucu, ticaret verilerini depolamak için bir etkinlik ve bir sözlük kullanarak botun nasıl doğru bir şekilde durdurulacağını gösterir. Kullanıcılar kodun tamamına yaratıcının GitHub profilinden erişebilir.

  • 00:05:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, üç botu açıp kapatmak için işlevlerin oluşturulmasının yanı sıra bir etkinliğin nasıl etkinleştirileceğini ve başlatıldıktan sonra botların nasıl durdurulacağını tartışıyor. Sunucu, olayı etkinleştirmek için "set" işlevini ve işlemi doğru bir şekilde sonlandırmak için "join" işlevini kullanır. Ek olarak, programı durdurmadan önce kullanıcının "enter" tuşuna basmasını beklemek ve "join" işlevini kullanarak botları durdurmak için ayrı bir işlev oluştururlar. Üç botun her biri için bir işlev tanımlamaya devam ederler, aralarındaki tek fark konsola yazdırılan metindir.

  • 00:10:00 Bu bölümde video, sunucu görevi görecek ve istemci olarak MT5'ten veri alacak "python rs6" adlı bir modülün oluşturulmasını tartışıyor. Soket kütüphanesi, port numarası 889 olan ve adresi localhost olarak ayarlanan sunucuyu oluşturmak için kullanılır. Ardından video, gelen bağlantıları kabul etmek için kabul işlevini kullanarak soketi başlatmak ve bağlantıları dinlemek için bir işlevin nasıl oluşturulacağını açıklamaya devam eder. Fonksiyonun ana döngüsü, stop olayı ayarlanmamışken mesajları alan ve bunları çözen fonksiyon ile, stop olayı ayarlanana kadar süresiz olarak çalışacak şekilde ayarlanmıştır. Genel olarak video, RSI verileriyle ticaret yapmak için bir Python botu oluşturmanın temellerini kapsar.

  • 00:15:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi Python'da MT5'ten veri alan bir RSI alım satım botu oluşturur. MT5'in Expert Advisor bölümünde oluşturulan "rs player" adlı bot, belirtilen adresteki bir Python sunucusuna bağlanmak için R&S ve soket bağlantılarıyla yüklenir. Çalıştırılan bir tik ile bot, sunucuya önceki tikten RSI değerini ve mevcut RSI değerini içeren bir dize olan bilgi gönderir. Python'da, alınan veriler bir virgülle bölünür ve verilerin daha fazla değiştirilmesine olanak tanıyan bir kayanlığa dönüştürülür. Karşılaşılan hataları işlemek için eklenen bir işlevle bağlantı ve sunucu soketi kapatılarak bot kapatılır. Sunum yapan kişi, MT5 ve bot sınıfını içe aktaran, bir örneği başlatan ve canlı ticaret oturumunu başlatan bir ana dosya oluşturarak botu test eder.

  • 00:20:00 Bu bölümde video, botun bir grafiğe nasıl yükleneceğini ve verileri doğru alıp almadığını test etmeyi gösterir. Bot, emir oluşturmak için değişkenler ve kullanılan kaldıraç miktarı ile 60 saniyede 0,01'lik 1 işlem alacak şekilde ayarlandı. Video, botu çalıştırmak için kullanıcılara kodu nasıl kaydedeceklerini ve MQL5'te nasıl derleyeceklerini ve ardından 'enter' tuşuna basarak botu nasıl kapatacaklarını gösteriyor. Ardından video, mum seti başına yalnızca bir ticaretin yürütülmesini sağlamak için "mumlar" ve "işlemler arasında" dahil olmak üzere makrolarla bir sipariş dosyasının oluşturulmasını gösterir. Genel olarak video, algoritmik ticaret için RSI botunun nasıl kurulacağı ve test edileceği hakkında ayrıntılı bir kılavuz sunar.

  • 00:25:00 Transkript alıntısının bu bölümünde konuşmacı, stop olayını, paylaşılan veri sözlüğünü ve bot bilgi sözlüğünü girdi olarak alan "kenarlıklar" adlı bir işlevin nasıl oluşturulacağını açıklar. İşlev, son işlemin zamanını ve şimdiki zamanı kaydetmek için değişkenler içerir. Bu bölüm ayrıca, belirli koşullara bağlı olarak bir al veya sat pozisyonu açmanın arkasındaki mantığı ve işlemler arasındaki süreyi dikkate almanın önemini de içerir. Konuşmacı, bir pozisyon açmak için "açık pozisyon" adı verilen bir fonksiyonun oluşturulması gerektiğinden bahseder.

  • 00:30:00 Bu bölümde YouTuber, Python kullanarak MetaTrader 5 platformuyla ticaret yapmak için bir işlevin nasıl tanımlanacağını açıklıyor. Fonksiyona "açık pozisyon" adı verilir ve piyasayı, lotu ve operasyon tipini alır. YouTuber, bu işlevin kodunun MT5 Python sipariş gönderimi için bir Google Chrome sayfasında bulunabileceğini ve doğrudan kopyalanıp yapıştırılabileceğini açıklıyor. Ancak, kullanıcının komisyoncusuna bağlı olarak, sipariş türü, zararı durdur ve kârı al gibi özelleştirilmesi gereken birkaç şey vardır. YouTuber, bot için zararı durdur ve karı al'ı tanımlamaya devam ediyor ve ardından işlevin nasıl içe aktarılacağını ve alım satımları gerçekleştirmek için bir botun nasıl oluşturulacağını gösteriyor.

  • 00:35:00 Bu bölümde YouTuber, Ceret Orders kodundaki bir listenin son öğesine nasıl erişileceğini, listenin son öğesini döndürecek olan koda "[-1]" yazarak gösteriyor. Bir sonraki adım, fiyat 50'nin üzerine çıkarsa satın almak için kodu değiştirerek belirli bir fiyat noktasında satın alma tetikleyicisini ayarlamaktır. Bot çalıştırılabilir ve fiyatın eşiğin üzerine çıkması gibi kriterler karşılanırsa, bir satın alma emri yürütün. Kullanıcı daha sonra kodu kontrol ederek ve botun davranışını gözlemleyerek kar al ve zararı durdur seviyelerinin doğru ayarlanıp ayarlanmadığını kontrol edebilir. YouTuber, kullanıcıları GitHub'daki botu kontrol etmeye ve videoyu beğenmeye, abone olmaya ve paylaşmaya teşvik ediyor.
 

MetaTrader 5 ve Python ile Borsadan veri indirme



MetaTrader 5 ve Python ile Borsa verileri nasıl indirilir

"MetaTrader5 ve Python ile borsa verileri nasıl indirilir" video eğitimi, MetaTrader5 ve Python kullanılarak borsa verilerinin nasıl indirileceğini açıklar. Öğretici, istenen varlıklara erişmek ve verileri bir CSV dosyasına aktarmak için bir Python betiğinin nasıl oluşturulacağını gösterir. Video, oturum açma kimlik bilgilerini güvenli bir şekilde depolamak, verileri Pandalar ile manipüle etmek ve polis oranlarını kullanarak mumlardan veri çıkarmak gibi konuları kapsar. Mevcut yüksek kaliteli ve ücretsiz veriler, borsaya daha fazla insanı çekecek araçlar geliştirmek için değerli bir kaynaktır. Video, daha fazla bilgi edinmek ve Instagram aracılığıyla bağlantı kurmak için Develop Academy web sitesini ziyaret etme çağrısıyla sona eriyor.

  • 00:00:00 Bu bölümde konuşmacı, nicel tüccarlar için kaliteli ve bol miktarda veriye sahip olmanın önemini tartışıyor ve halka açık iyi veri kaynakları bulmanın zorluğunu vurguluyor. MetaTrader 5 sistemini kullanarak verileri indirmek, dahili bir veritabanında kategorize etmek ve hiçbir ücret ödemeden kendi bilgisayarında yerel olarak stratejiler geliştirmek için yakın zamanda keşfettiği bir çözüm sunuyor. Veri yükleme ve dışa aktarma adımlarını adım adım anlatarak, MetaTrader 5'in benzersiz özelliğini, kullanıcıların verileri diğer veri analiz yazılımlarına kolayca aktarılabilecek bir CSV dosyasına aktarmasına olanak tanıdığını gösteriyor.
    |
  • 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı MetaTrader 5 ve Python kullanarak borsa verilerinin nasıl indirileceğini açıklıyor. Kullanıcılar, Python'da bir komut dosyası oluşturarak MetaTrader 5'ten programlı olarak veri talep edebilir ve istenen herhangi bir varlık için bilgileri dışa aktarabilir. İlk adım, MetaTrader5 modülünü Python ortamına kurmak ve ardından MetaTrader 5'te oturum açma ve istenen varlıklara erişme sürecini çoğaltmak için bir Python betiği oluşturmaktır. Konuşmacı ayrıca oturum açma kimlik bilgilerini güvenli bir şekilde saklamak için harici bir dosya oluşturmaya ilişkin bir ipucu paylaşıyor.

  • 00:10:00 Bu bölümde video, MetaTrader 5 ve Python kullanarak borsadan nasıl veri indirileceğini anlatıyor. İşlem, bir komisyoncunun özel sunucusuna bağlanmayı ve ardından verileri ayıklamak ve düzenlemek için MetaTrader 5 yöntemlerini kullanmayı içerir. Video, tarihlerin ayarlanması ve çekilecek onay işareti türlerinin işaretlenmesi de dahil olmak üzere, Bradesco senediyle ilgili verilerin nasıl çekileceğini gösterir. İstek tamamlandıktan sonra video, verileri işlemek ve bir veri çerçevesi oluşturmak için Pandaların nasıl kullanılacağını gösterir. Bu durumda döndürülen veriler, Mart ayının başından 10 Mart'a kadar Bradesco'da gerçekleşen tüm operasyonları kapsar.

  • 00:15:00 Bu bölümde, konuşmacı MetaTrader 5 ve Python kullanarak borsa verilerinin nasıl indirileceğinden bahsediyor. Yüksek frekanslı ticaret stratejileri geliştirmek için kullanılabilecek ticaret hacmi, saldırgan ve işlemlerin yeri hakkında verilerin nasıl alınacağını açıklarlar. Veriler yüksek kalitededir ve ücretsiz olarak mevcuttur; bu, geliştiricilerin borsaya daha fazla insanı çekmek için kullanılabilecek araçlar oluşturması için harika bir kaynaktır. Konuşmacı ayrıca, zaman damgalarının nasıl ele alınacağını ve bunların gerçek verilere nasıl dönüştürüleceğini ve polis oranları Aralığı işlevini kullanarak mumlardan nasıl veri çıkarılacağını gösterir. Genel olarak, eğitim, alım satım analizi için borsa verilerinin verimli bir şekilde nasıl toplanacağı hakkında değerli bilgiler sağlar.

  • 00:20:00 Bu son bölümde, konuşmacı kısa bir kapanış konuşması yaparak izleyicilere izledikleri için teşekkür ediyor ve kantitatif ticaret stratejileri hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyenler için Develop Academy web sitesine bağlantı sağlıyor. Konuşmacı, sorularıyla izleyicileri videoya yorum bırakmaya veya onlara Instagram'da ulaşmaya teşvik ediyor.
 

MetaTrader 5'te Python ile Çevrimiçi Ticaret + MQL5'ten Veri Alın

Kodu GitHub'dan edinin: https://github.com/Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5



MetaTrader 5'te Python ile Çevrimiçi Ticaret + MQL5'ten Veri Alın

Öğretici, MetaTrader'dan bir veri kümesinin nasıl indirileceğini ve Python kullanarak çevrimiçi ticaret anlaşmalarının nasıl yürütüleceğini gösterir. Eğitmen MetaTrader5, pandalar ve tarih saat kitaplıklarını içe aktarır, veri kümesi için varlık ve zaman çerçevesini belirtir ve son yüz veri noktasını indirir. MetaTrader5'te bir pozisyonun, zararı durdur, kâr al ve belirli bir süre için GTC komutunu kullanarak nasıl yönetileceğini açıklarlar. Bu bölüm, bir pozisyonu yönetmek için gereken farklı komutlar hakkında temel bir anlayış sağlarken, kullanılan genel ticaret stratejisinin ne olduğu açık değildir.

  • 00:00:00 Eğitimin bu bölümünde, eğitmen MetaTrader'dan bir veri seti indirmeyi ve Python kullanarak basit çevrimiçi ticaret anlaşmaları yapmayı gösteriyor. MetaTrader5 kitaplığı içe aktarılır ve yazılım kısayol yolu Python'a yönlendirilir. Pandalar ve tarih saat kitaplıkları da içe aktarılır ve geçerli saat, veri kümesindeki son verilerin saatini belirtmek için kullanılır. İstenen varlığın sembol anahtarı yazılır ve veri seti için zaman çerçevesi (bu durumda günlük zaman dilimi) seçilir. Son yüz veri noktası indirilir ve verileri kullanıcının kişisel sisteminde depolamak için bir format komutu kullanılır. Online ticaret, işlemin varlıklarının ve hacminin belirlenmesi, fiyat biriminin pip olarak tanımlanması ve girilen pozisyona göre satış veya alış fiyatının kullanılmasıyla gerçekleştirilir.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, MetaTrader5'te Python komutlarını kullanarak bir pozisyon için zararı durdurmanın ve kârın nasıl alınacağını açıklar. Pozisyon bilet numarasını belirterek pozisyonun nasıl kapatılacağını da gösterir. GTC komutu, bir işlemi belirli bir süre boyunca aktif tutmak için açıklanmaktadır. Video ayrıca, aktif bir zararı durdur ve kârı al özelliğine sahip bir USDJPY işleminin bir örneğini gösterir. Genel olarak, bu bölüm Python aracılığıyla MetaTrader5'te bir pozisyonu yönetmek için gereken farklı komutlar hakkında temel bir anlayış sağlar.

  • 00:10:00 Bu bölümde uzun pozisyonun başarıyla kapatıldığını öğreniyoruz. Ne yazık ki, daha fazla bağlam olmaksızın, uzun pozisyonun ne anlama geldiği veya kullanılan genel ticaret stratejisinin ne olduğu açık değildir.
GitHub - Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5
GitHub - Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5
  • Hesamtps
  • github.com
Contribute to Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5 development by creating an account on GitHub.
 

Python ile Ticaret - Borsada emirler nasıl yürütülür?



Python ile Alım Satım - Bolsa'da Ne İşe Yarar?

Bu videoda size Python ile hisse senedi emirlerini nasıl uygulayacağınızı gösteriyorum. Veri analizi ve ekonomi alanındaki bilgilerini borsada uygulamak isteyenler için.

 

Bölüm 2: Python ile TİCARET - Otomatik YATIRIMLAR nasıl yapılır?



Parte2: Python ile TİCARET - Otomatik TERS VERSİYONLAR NASIL YAPILIR?

Bu, Python ile nasıl ticaret yapılacağına ilişkin ikinci bölümdür. İlk bölümde emirlerin nasıl başlatılacağını anlattım. Bu bölümde, hisse senetlerinin fiyatlarına ve aralarındaki ilişkilere dayalı olarak, web kazıma verileriyle otomatik olarak emir başlatmayı ve algoritmik Alım Satım yapmayı öğretiyorum.

 

Python ile Algoritmik Ticaret (MACD Göstergesi)



Python ile Ticaret Algoritması (MACD Göstergesi)

"Python ile İşlem Algoritması (MACD Göstergesi)" konulu bu videoda eğitmen, Python'da ticaret algoritmaları oluşturmak için MACD göstergesinin nasıl kullanılabileceğinin ayrıntılı bir açıklamasını sunar. Video, MACD göstergesi tarafından kullanılan üç parametreyi ve bunların alım ve satım kararlarını nasıl dikte ettiğini kapsar. Pandas, NumPy ve Yahoo Finance gibi kitaplıklar stok verilerini elde etmek ve analiz etmek için kullanılırken, veri temizleme teknikleri ve sözlükler önemli bilgileri almak için kullanılır. Genel olarak video, Python ve MACD göstergesi ile ticaret algoritmaları oluşturmaya yönelik pratik bir genel bakış sunar.

  • 00:00:00 Bu bölümde, eğitmen Python ile MACD göstergesini kullanarak ticaret algoritmalarını tartışıyor. MACD göstergesinin piyasanın yükseliş mi yoksa düşüş mü olduğunu belirlemek için üç parametre kullandığını ve buna göre alım veya satım için emir verildiğini açıklıyorlar. Eğitmen, bu gösterge kodunun nasıl çalıştığını ve farklı ticaret stratejilerine bağlı olarak nasıl özelleştirilebileceğini gösterir. Ayrıca hisse senedi fiyatlarına ilişkin verileri elde etmek ve analiz etmek için Yahoo Finance, Data Time, Pandas ve NumPy gibi kitaplıkların nasıl kullanılacağını açıklıyor. Son olarak, MACD göstergesine dayalı olarak bir hisse senedi alımı için son tarihi almak üzere veri temizleme tekniklerinin ve sözlüklerin nasıl kullanılacağını gösterirler.

  • 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı Python'da MACD göstergesini kullanarak algoritmik ticaret stratejisini göstermek için bir grafiğin nasıl oluşturulacağını açıklıyor. "inteligencia-artificial" web sitesinden kodu indirmenizi ve eğitim bölümüne erişmenizi önerir. Video ayrıca izleyicileri yorum bırakmaya veya olabilecek sorularını sormaya teşvik ediyor.
 

Python ile Algoritmik Ticaret (Bollinger Bantları Göstergesi)



Python ile İşlem Algoritması (Bollinger Bandas Göstergesi)

Bu videoda konuşmacı, Bollinger Bantlarını, piyasa oynaklığını nasıl ölçtüğünü ve Python kullanılarak bunlara dayalı otomatik bir sipariş sisteminin nasıl oluşturulacağını tartışıyor. Konuşmacı, Yahoo Finance ve Pandas gibi kullanılan ana kitaplıkları açıklıyor ve analiz edilen her hisse senedi için sistemi özelleştirmek üzere parametreleri belirtmenin önemini vurguluyor. Ayrıca al ve sat sütunlarına veri eklemeyi ve son satış tarihini mevcut tarihle nasıl karşılaştıracağını ve eşleşirse bir satışı nasıl başlatacağını gösterirler. Son olarak, konuşmacı izleyicilere teknik analizin her zaman doğru olmadığını hatırlatır ve bilinçli ticaret kararları almak için çeşitli göstergelerin birleştirilmesini ve yapay zekanın kullanılmasını önerir.

  • 00:00:00 Bu bölümde konuşmacı, piyasa oynaklığını ölçen ve merkezi bir hareketli ortalama çizgisi ile üst ve alt sapma çizgilerini içeren Bollinger Bantları kavramını tanıtıyor. Konuşmacı daha sonra, belirli kriterler karşılandığında bir satın alma veya satma emri uygulayabilen, bu Bantlara dayalı otomatik bir sipariş sisteminin nasıl oluşturulacağını tartışır. Konuşmacı, veri alımı için Yahoo Finance ve veri analizi için Pandas gibi kullanılan ana kitaplıklar da dahil olmak üzere bu sistemi oluşturmak için kullanılan koda genel bir bakış sağlar. Ayrıca konuşmacı, analiz edilen her hisse senedi için sistemi özelleştirmek üzere n20 ve n2 gibi parametreleri belirtmenin önemini açıklıyor.

  • 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, kodda daha önce oluşturulan al ve sat sütunlarına nasıl veri ekleneceğini açıklıyor. Verilerin sütunun "oluşuyor" kısmına eklenebileceğini veya "np.nal" kullanılarak boş bırakılabileceğini gösterirler. Konuşmacı ayrıca, bu algoritmada yalnızca satış verileriyle çalışacak, boş sütunları ortadan kaldıracak ve verileri bir CSV dosyasına kaydedecek şekilde uzmanlaştıklarını açıklıyor. Daha sonra, son satış tarihini mevcut tarihle nasıl karşılaştıracaklarını ve eşleşirlerse bir satışı nasıl başlatacaklarını gösterirler. Son olarak, izleyicilere teknik analizin her zaman %100 doğru olmadığını hatırlatıyorlar ve bilinçli ticaret kararları almak için çeşitli göstergelerin birleştirilmesini ve yapay zeka ile algoritmalar oluşturulmasını öneriyorlar.
1...67891011121314151617181920...24
Yeni yorum