Algoritmik ticarette Python - sayfa 10

Yeni yorum
 

Python ile GERÇEK ZAMANLI Dolar Mini Endeksi!



Python'da REAL TEMPO'da Mini Endeks ve Dolar!

Bu YouTube videosu, Python kullanarak mini dolarlar ve dominyonlar için gerçek zamanlı fiyatların nasıl alınacağını gösterir. Sunum yapan kişi, MetaTrader 5'i yükleme ve bir demo hesabı oluşturma sürecini açıklar. Python daha sonra resmi bir eklenti kullanılarak MetaTrader 5 ile entegre edilebilir ve kullanılabilir varlıkların listesini gösteren bir kod sağlanır. Video ayrıca Python'un finansal analiz için gerçek zamanlı verileri indirmek ve işlemek için nasıl kullanılabileceğini gösterir ve sunum yapan kişi mini endeks ve dolar için mevcut teklifleri, teklifleri ve son işlem gören fiyatları görüntülerken bunalımı önlemek için yarım saniyelik bir gecikme uygular. program. Video, bir sonraki videonun Python kullanılarak emirlerin nasıl yürütüleceğini göstereceğinden bahsediyor.

  • 00:00:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, özellikle mini dolarlar ve dominyonlar için Python kullanarak gerçek zamanlı fiyatların nasıl alınacağını gösterir. İlk adım, üç tür hesaba sahip olan MetaTrader 5'i kurmaktır - tanıtım, kaldıraç ve pozisyon. Sunum yapan kişi, oturum açma kimlik bilgileriyle birlikte e-posta yoluyla gönderilen bir demo hesabının oluşturulduğunu gösterir. Ardından sunum yapan kişi MetaTrader 5'in Python için resmi desteğe sahip olduğunu açıklar ve işlevin nasıl çalıştırılacağını göstermeden önce MetaTrader 5'in kurulum sürecini gösterir. Son adım, hesapta bulunan varlıkların listesini gösteren bir kod sağlar.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, Mini Endeks ve ABD Doları vadeli işlemleri için gerçek zamanlı verileri indirmek ve işlemek için Python'un nasıl kullanılacağını açıklıyor. Sunum yapan kişi, verileri indirmek için bir işlev ve onu bir Pandas veri çerçevesine biçimlendirmek için başka bir işlev kullanır. Ek olarak, en son onay verilerinin nasıl alınacağını ve belirli bir süre boyunca nasıl döngüye girileceğini gösterirler. Sunulan kod, Python'un gerçek zamanlı olarak finansal analiz için yararlı bilgileri çıkarmak için nasıl kullanılabileceğini örneklemektedir.

  • 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı mini endeks ve dolar için gerçek zamanlı fiyatları elde etmek için Python'u nasıl kullanacağını gösteriyor. Programı boğmamak için yarım saniyelik bir gecikme ayarlar ve mevcut teklifleri, satış taleplerini ve son işlem gören fiyatları görüntüler. Konuşmacı, bir sonraki videonun Python kullanılarak emirlerin nasıl yerine getirileceğini göstereceğini söyleyerek sözlerini bitiriyor.
 

B3'te Python ile Dolar Mini Endeksi Alım Satımları!



Python ve B3 ile Mini Endeks ve Dolar İşlemleri!

Video, gerçek zamanlı piyasa verileri için kitaplıkları içe aktararak ve ilgili bilgiler sözlüğüyle bir sipariş tanımlayarak MetaTrader 5 platformunda mini endeks ve mini dolar vadeli işlemleri için otomatik emirler göndermek için Python'un nasıl kullanılacağını gösterir. Sunum yapan kişi, zararı durdur ve kar al puanlarını kullanarak ve zararla sonuçlanan bir test emri aracılığıyla kodun işlevselliğini göstererek farklı parametreleri açıklar. Video, gelecekteki videolarda daha fazla keşif vaadiyle sona eriyor.

  • 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi, mini endeks ve mini dolar vadeli işlemleri için MetaTrader 5 platformunda Python kullanılarak nasıl emir gönderileceğini gösterir. Gerekli kitaplıkları içe aktararak başlar ve ardından gerçek zamanlı piyasa verilerinin nasıl elde edileceğini gösterir. Ardından, varlığı tanımlar ve ilgili tüm bilgileri içeren bir sözlük kullanarak, sipariş türünü, zararı durdur ve kârı al puanlarını seçerek ve tanımlama için bir yorum ekleyerek siparişi hazırlar. Ayrıca, siparişin iptal edilene kadar geçen süre dahil kullanımdaki olası parametreleri de açıklıyor. Son olarak, sırayı test etmek için kodu çalıştırır ve platformun grafiğinde nasıl göründüğünü gösterir.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, Brezilya borsasında (B3) Python kullanarak otomatik siparişlerin nasıl gönderileceğini gösteriyor. Konuşmacı, siparişi göndermek için kullanılacak bir sözlük oluşturma kodunu gösterir ve botun nasıl çalıştığını açıklar. Emri hazırladıktan sonra, konuşmacı onu gönderir ve botun bunu nasıl yürüttüğünü gösterir, bu da bir kayıpla sonuçlanır. Video, konuşmacının gelecekteki videolarda daha fazlasının keşfedileceğini söylemesiyle sona eriyor.
 

Python ile Mini Dolar Endeksi Anlaşma Kitabı | Teyp okuma mini otomatik dizin



Python ile Küçük Teklifler için Kitap | Bant okuma mini gösterge otomatik

Video, Python ve MetaTrader5'in mini gelecek endeksi için geçmiş fiyat tekliflerini elde etmek ve bunları Pandas kullanarak bir CSV dosyasına dışa aktarmak için nasıl kullanılacağını gösterir. Video ayrıca Python kullanarak sipariş defterine nasıl erişileceğini ve zamanlararası kitaplıktan Optiqs adlı bir yöntemi kullanarak bir veri çerçevesine teklif ve talep fiyatlarının nasıl alınacağını gösterir. Video, tek bir ticaret gününde üretilen büyük miktarda verinin elektronik tabloları kullanırken zorluklar yaratabileceğini belirtiyor, ancak Python'un eğilimleri belirlemeye yardımcı olmak için otomatik bant okuma ve piyasa analizi için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor. Sonuç olarak, video Python'u otomatik ticaret analizi için kullanmakla ilgilenenler için değerli bilgiler sağlıyor.

  • 00:00:00 Bu bölümde video oluşturucu, Python ve MetaTrader5 kullanarak tarihsel fiyat tekliflerinin nasıl alınacağını ve bir dosyaya nasıl kaydedileceğini gösterir. Pandas ve MetaTrader5 gibi modüllerin nasıl içe aktarılacağını ve mini gelecek endeksi için bir dakikalık bir zaman dilimi için fiyat teklifi almak üzere "hlc" işlevini kullanmak gibi istenen bilgileri elde etmek için işlevleri nasıl kullanacaklarını gösterirler. İçerik oluşturucu ayrıca, bazen bir hata mesajına yol açabilen 99.999 çubukluk bir sınır olduğunu da not eder. Ardından, elde edilen bilgilerin bir CSV dosyasına nasıl aktarılacağını ve Pandas kullanılarak nasıl okunacağını gösterirler.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, Python kullanarak emir defterine erişmeyi tartışıyor. Sunucu, alış ve satış fiyatlarını emir defterinden alan ve bilgileri bir veri çerçevesine kaydeden bir işlevi gösterir. İşlev, sipariş defteri verilerini almak için zamanlar arası kitaplıktan Optiqs adlı bir yöntem kullandı. Sunucu ayrıca, alınan verilerin büyük miktarda bilgi içerdiğini ve hızlı bir şekilde güncellenebileceğini, bu da zamana göre indekslemeyi sorunlu hale getirdiğini not eder. Video, sipariş defterinden 100.000 satır veri almanın bir örneğini gösterir.

  • 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı, tek bir ticaret gününde üretilen büyük miktarda veriyi tartışarak, milyonlarca satırlık elektronik tablolarla çalışmanın ne kadar zor olabileceğini gösteriyor. Bununla birlikte, teyp okuma ve pazar analizini otomatikleştirmek için Python'u kullanarak, bu verilerle çalışmak ve pazardaki eğilimleri belirlemek daha kolay hale gelir. Konuşmacı, bu verilerin nasıl indirilip bir CSV dosyasına kaydedileceğini, örneğin bir haftalık ticaret gibi daha uzun bir süre boyunca analiz için kullanılabileceklerini gösterir. Genel olarak, video, Python'u otomatik ticaret analizi için kullanmakla ilgilenenler için yararlı bilgiler sağlar.
 

FACEBOOK PYTHON İLE HİSSE SENEDİ FİYATLARINI TAHMİN ETMEK - VERİ BÖLME NASIL KULLANILIR



FACEBOOK PYTHON İLE HİSSE SENEDİ FİYATLARINI TAHMİN ETMEK - VERİ BÖLME NASIL KULLANILIR

Eğitim videosu, Python ile hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için Facebook'tan Prophet kütüphanesini kullanmaya odaklanmıştır. Verileri eğitim ve test kümelerine ayırmanın önemini açıklar ve modelin doğruluğunu belirlemek için verileri ayıklamak ve ortalama kare hatasını hesaplamak için belirli işlevlerin nasıl kullanılacağını ana hatlarıyla belirtir. Video ayrıca tahmin edilen ve gerçek fiyatların nasıl ayrılacağını, ortalama kare hata hesaplaması için bir fonksiyonun nasıl oluşturulacağını ve tahmin edilen ve gerçek fiyatları karşılaştıran grafiklerin nasıl oluşturulacağını gösterir. Model performansı nispeten başarılıydı ancak doğruluk ölçütleri dikkate alınmalı ve verilerin doğru şekilde işlenmesinin önemi vurgulanmıştır.

  • 00:00:00 Bu bölümde, video eğitimi, Python kullanarak hisse senedi fiyatı tahminleri yapmak için Facebook tarafından sağlanan Prophet kitaplığının nasıl kullanılacağına odaklanmaktadır. Kitaplık, zaman serisi verilerindeki eğilimleri ve mevsimsellikleri belirlemeye yardımcı olur ve verileri eğitim ve test kümelerine ayırmak, modelin tahmin yeteneğini doğru bir şekilde değerlendirmek için çok önemlidir. Video ayrıca eğitim ve test verilerini ayıklamak ve modelin doğruluğunu belirlemek için ortalama hata karesini hesaplamak için belirli işlevlerin nasıl kullanılacağını gösterir.

  • 00:05:00 Bu bölümde video, veri kümesini eğitim ve test kümelerine ayırmak için Python'da bölünmüş veri işlevinin nasıl kullanılacağını açıklar. Bunun amacı, kullanıcının hisse senedi fiyatlarını doğru bir şekilde tahmin ettiğini doğrulamak için veri setini manipüle etmesini ve modeli test etmesini sağlamaktır. Video, hisse senedi fiyatlarını analiz etmek için Python ile Facebook Prophet'in nasıl kullanılacağını ve tahminler için bir modelin nasıl kurulacağını tartışıyor. Video, bir modelin nasıl sığdırılacağını, test veri kümesi üzerinde tahminlerin nasıl yapılacağını ve modelin hatasını hesaplamak için tahmin edilen ve gerçek değerlerin nasıl karşılaştırılacağını gösterir.

  • 00:10:00 Bu bölümde, videoyu oluşturan kişi, tahmine dayalı bir model içinde bir Veri Çerçevesinin nasıl kullanılacağını ve Python ile Prophet kitaplığını kullanarak bir tahminin nasıl yürütüleceğini gösterir. Video oluşturucu, tahmin edilen fiyatların ve gerçek fiyatların nasıl değişkenlere ayrılacağını, ortalama kare hata hesaplaması için bir fonksiyonun nasıl oluşturulacağını ve grafikler kullanılarak tahmin edilen ve gerçek fiyatların nasıl karşılaştırılacağını gösterir. Model performansı nispeten başarılıydı, ancak doğruluk ölçütleri de dikkate alınmalıdır.

  • 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı tahmine dayalı modelleri tartışıyor ve Facebook tarafından Prophet adlı bir kitaplık aracılığıyla sağlanan bir modeli tanıtıyor. Konuşmacı, verileri doğru bir şekilde işlemenin öneminden bahsediyor ve gelecekte benzer materyallerin yayınlanmasını sağlamak için izleyicileri içerikten hoşlanıp hoşlanmadıklarını kendisine bildirmeye teşvik ediyor.
 

Python FOREX Ticaret Robotu



YEPYENİ - Python Forex Ticaret Robotu

Python Forex Ticaret Robotu, zamanlama konusunda endişelenmeden büyük piyasa hareketlerini yakalamak için kullanılan bir otomatik riskten korunma sistemidir. Robot bir kutu çizer, bu kutu içinde işlem yapar ve fiyat patladığında kapanır. Kullanıcılar parti boyutunu, hedef mesafesini ve riskten korunma mesafesini ayarlayabilir. Geriye dönük test sonuçları, 10.000$'lık bir hesapta yalnızca 218$'lık en kötü düşüşle karlı alım satımları gösteriyor. Sistem, trend döviz çiftlerinde iyi performans gösterse de, kullanıcıların bu tür çiftlere bağlı kalmaları önerilir. Genel olarak, Python Forex Ticaret Robotu son derece uyumludur, tutarlıdır ve izlemesi keyiflidir. Çeşitli araçlar ve robot sistemleri mevcuttur ve kullanıcıların sağlanan bağlantıları kontrol etmeleri ve ticaretle ilgili daha fazla içerik için YouTube kanalına abone olmaları önerilir.

  • 00:00:00 Bu bölümde, piyasadaki büyük hareketlerden yararlanan gelişmiş bir otomatik riskten korunma sistemi olan Python ticaret robotunu tartışacağız. Robot bir kutu çizer, fiyat o kutudan çıkana kadar alım satım yapar ve bu kutudan çıkınca kar alır. Sistem zamanlama konusunda endişelenmiyor; sadece hareketi yakalar. Robot, piyasa tarafından büyük bir hareket oluşturulana kadar alım satımları yürütür. Video, çalışan bir geriye dönük testi ve robotun kâr elde etmek için işlemleri nasıl yürüttüğünü gösterir. Ticaret risk içerir ve tüm yatırımcılar için uygun değildir.

  • 00:05:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, gerçekte olduğundan daha karmaşık görünen Python Forex Ticaret Robotunu gösteriyor. Robot, piyasayla mücadele etmeden veya her hareketi tahmin etmeden trende katılmak ve karlı alım satımları yakalamak için tasarlandı. Sistem birçok alım satım işlemi gerçekleştirir ancak tüm parametreler yapılandırılabilir olduğundan, kullanıcılar lot büyüklüğünü, hedef mesafesini ve riskten korunma mesafesini tercihlerine göre ayarlayabilir. Geriye dönük test sonuçları, 10.000$'lık bir hesapta yalnızca 218$'lık en kötü düşüşle kâr için yürütülen ve kapatılan sürekli alım satımları gösteriyor. Sistem, trend olma eğiliminde olan döviz çiftlerinde iyi performans gösterirken, sunum yapan kişi, kullanıcıların başını belaya sokmamak için trend olan çiftlere bağlı kalmalarını tavsiye eder. Genel olarak, Python Forex Ticaret Robotu son derece uyarlanabilir, tutarlı ve izlemesi eğlenceli, bu da onu sunucunun tüm zamanların favori sistemlerinden biri yapıyor.

  • 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı, tüccarlara ticaret yolculuklarında yardımcı olacak çeşitli araçlar ve robot sistemleri olduğundan bahseder. Kullanıcıların sağlanan bağlantıları kontrol etmeleri ve ticaretle ilgili daha fazla içerik için YouTube kanalına abone olmaları önerilir. Video, izleyiciler için bir teşekkür mesajı ile sona eriyor.
 

PYTHON KULLANARAK METATRADER 5'İ BAŞLATMA



INICIANDO O METATRADER 5 USANDO PYTHON

Video, MetaTrader 5'i yükledikten ve verilerine bağlandıktan sonra MetaTrader 5'in mt5 ve mt5.initialize ile nasıl içe aktarılacağını göstererek MetaTrader kitaplığının Python ile nasıl kullanılacağını açıklar. Ardından eğitmen, Surf projesini kullanarak MetaTrader 5'in kurulu ve Visual Studio Code'da kullanıma hazır olduğundan emin olmak için yolu doğrular.

 

Python ve MetaTrader 5 Live ile Çalışma



Python ve Metatrader ile canlı işletim sistemi

"Operando com Python e Metatrader ao vivo" videosu, izleyicilere Python ve MetaTrader 5 kullanarak borsada nasıl işlem yapılacağına dair ayrıntılı bir eğitim sunuyor. Toplantı sahipleri, stratejileri otomatikleştirmek, gerçek zamanlı veriler elde etmek ve ekran varlıkları. Bir varlık listesinin nasıl oluşturulacağını, teklif verilerini elde etmek için zaman damgası ve verilerin nasıl kullanılacağını ve piyasadaki satın alma fırsatlarını belirlemek için basit bir kuralın nasıl oluşturulacağını gösterirler. Video ayrıca canlı bir ekranda nasıl alım satım yapılacağını gösteriyor ve finansal risklere dayalı olarak ellerin kullanılması da dahil olmak üzere riskleri yönetmeye yönelik stratejileri açıklıyor. Konuşmacılar, analiz için Python'un istatistiksel araçlarını kullanmanın avantajlarını vurguluyor ve Python ile MetaTrader 5 arasındaki entegrasyonun, stratejilere güven kazanmak için geriye dönük test etme açısından önemini vurguluyor. Genel olarak, video, ticaret stratejilerini otomatikleştirmek ve küresel olarak aracılarla bağlantı kurmak için Python ve MetaTrader 5 kullanmanın geniş olasılıklarını göstermektedir.

  • 00:00:00 Bu bölümde toplantı sahipleri, borsada Python ve MetaTrader 5 ile çalışma konusundaki canlı oturumlarını tanıtıyor. Stratejileri otomatikleştirmek, gerçek zamanlı veriler elde etmek ve varlıkları görüntülemek için Python ve MetaTrader 5'i nasıl bağlayacaklarını göstereceklerini açıklıyorlar. Ev sahipleri, gösterinin yatırım amaçlı bir öneri olmadığını, programlama ve finansı entegre etme potansiyelini göstermek için olduğunu açıklıyor. Ayrıca kodun, MetaTrader 5 yazılımıyla entegre olan herhangi bir IDE kullanılarak yerel olarak yürütülebileceğini de belirtiyorlar.

  • 00:05:00 Videonun bu bölümünde sunum yapan kişi MetaTrader 5 yazılımının Python ile kullanımını ve farklı ülkelerden çeşitli aracı kurumlarla entegrasyon avantajını nasıl sunduğunu tartışıyor. Sunucu ayrıca, MetaTrader 5 yazılımının stratejileri otomatikleştirmek için kullanılabileceğini ve özellikle daha küçük zaman dilimleri için harika bir veri kaynağı sunduğunu belirtiyor. Bölüm, sunum yapan kişinin verileri ve zaman serilerini değiştirmek için kullanılan yazılımın ve çeşitli kitaplıkların kullanımını göstermesiyle sona erer.

  • 00:10:00 Bu bölümde video, Python ve MetaTrader 5 ile ticaret yapmak için kullanılacak bir varlık listesinin nasıl oluşturulacağını tartışıyor. Liste, ağırlıklarıyla birlikte tüm hisse senetlerini içerir ve ticaret için uygun olup olmadıklarını belirlemek için tekrarlanabilir. ya da değil. Video, kayan yazının kendisine bağımlı olmak yerine, belirli bir model veya hareket sunmak gibi belirli koşulları karşılayan varlıklardan oluşan bir ekranın nasıl oluşturulacağını açıklayarak devam ediyor. Son olarak video, her varlık için 500 günlük fiyat teklifi verisi elde etmek ve daha sonra erişmek üzere bir veri çerçevesinde depolamak için zaman damgası ve verilerin nasıl kullanılacağını açıklar. Genel olarak, bu bölüm, Python ve MetaTrader 5 ile ticaret yapmak için varlıkların nasıl seçileceği ve kullanılacağı hakkında ayrıntılı bir eğitim sağlar.

  • 00:15:00 Videonun bu bölümünde sunucu, iki hareketli ortalama ve kapanış fiyatı kullanarak piyasada bir satın alma fırsatı belirlemek için basit bir kuralın oluşturulmasını açıklıyor. Kural şu ki, 20 dönemlik hareketli ortalama 200 dönemlik hareketli ortalamanın üzerindeyse ve kapanış fiyatı 20 dönemlik hareketli ortalamanın üzerindeyse, o zaman piyasa potansiyel olarak yükseliş trendindedir. Toplantı sahibi ayrıca kursun Meta Trader kullanarak nasıl robot oluşturulacağını öğrettiğinden ve özel göstergeler ve stratejiler oluşturmak için bir temel sağladığından bahseder. Ayrıca, bir robotun yalnızca otomatikleştirilmiş bir ticaret sistemi olduğunu ve kursun karlı stratejiler satmadığını, ancak bunların nasıl oluşturulacağını öğrettiğini açıklıyorlar. Son olarak toplantı sahibi, oluşturulan kuralın belirli varlıklardaki satın alma fırsatlarını belirlemek için nasıl kullanılabileceğinin bir örneğini inceliyor.

  • 00:20:00 Bu bölümde video, Python ve MetaTrader 5 kullanılarak belirli bir varlıktan veri oluşturmak için kodun hazırlanmasını göstermektedir. Video, belirlenen kurallara uymayan Ambev ve Alpha 4 varlıkları ile bir örnek göstermektedir. ancak üçüncüsü (BBAS3 varlığı) yaptı. Video ayrıca sürecin nasıl otomatikleştirileceğini tartışıyor ve verileri en az bir dakikalık bir zaman dilimiyle sürekli olarak analiz etmek için bir döngünün kullanılmasından bahsediyor. Kod ayrıca hızlı ve yavaş medya için hareketli ortalamaları hesaplar ve bunları kapanış fiyatıyla karşılaştırır - hızlı medya yavaş medyanın üzerindeyse ve kapanış fiyatı hızlı medyanın üzerindeyse, kod bir ticaret yapacaktır.

  • 00:25:00 Bu bölümde, konuşmacı MetaTrader 5'te alıcıların sebepsiz yere emirlerini tekrar etmelerini önlemek için kullanılan bazı parametreleri açıklıyor. Ayrıca lot minimumunun standart bir özellik olduğunu ve minimum tik değerinin her varlıkta zararı durdur ve karı al hesapladığını açıklarlar. Emirler piyasa emirleridir ve emrin sayısını ve fiyatını, ayrıca sırasıyla 10 sent daha az ve 10 sent daha fazla zararı durdur ve karı al'ı belirtir. Bununla birlikte, konuşmacı ayrıca bunun harika bir strateji olmadığını ve yalnızca farklı ticaret stratejilerinin uygulanmasına izin veren ek yorumlarla nasıl çalıştığını göstermeye hizmet ettiğini belirtiyor.

  • 00:30:00 Bu bölümde, konuşmacı canlı bir ekranda Python ve Metatrader kullanarak nasıl ticaret yapılacağını gösterir. Gösteri, Carrefour ve Carrefour seçeneklerinin satın alınmasını ve hareketlerinin gözlemlenmesini içerir. Konuşmacı, kapanış fiyatı 20 günlük hareketli ortalamanın ve 10 günlük hareketli ortalamanın üzerindeyken bir işleme nasıl girdiklerini açıklıyor. Gösteride ayrıca 10 sentlik bir zararı durdur ve 10 sentlik bir kar al da bulunuyor. Konuşmacı, ideal bir robotun finansal risklere göre el seçerek riskleri yönetmesi gerektiğini öne sürüyor. Bölüm, konuşmacının borsadaki dalgalanmalardan kar öngörmesiyle sona eriyor.

  • 00:35:00 Bu bölümde, videonun sunucuları Python ve MetaTrader'ı çalışırken gösteriyor. Geçmiş verilere nasıl erişileceğini ve varlıkların satın alınması veya satılması için kodun nasıl yapılandırılacağını gösterirler. Ayrıca CFD'ler için MetaTrader'ın nasıl kullanılacağı, özel göstergelerin nasıl oluşturulacağı ve kodun yalnızca belirli mum çubuklarını tarayacak şekilde nasıl yapılandırılacağı dahil olmak üzere izleyici sorularını yanıtlıyorlar. Genel olarak, ana bilgisayarlar, ticaret stratejilerini otomatikleştirmek ve küresel olarak aracılarla bağlantı kurmak için Python ve MetaTrader kullanmanın geniş olanaklarını gösterir.

  • 00:40:00 Bu bölümde, konuşmacılar Python ve MetaTrader 5 entegrasyonunun olasılıklarına, özellikle de analiz için Python'un geniş istatistiksel araçlarını kullanmanın avantajlarına değiniyor. Python ile kişinin karmaşık kodlar oluşturabileceğinden ve ticaret sinyalleri dahil hemen hemen her şeyi otomatikleştirebileceğinden bahsediyorlar. Ek olarak, Python kullanmanın insan önyargılarını azaltmaya ve haberler gibi dış faktörlerin neden olduğu önyargılarla mücadele etmeye yardımcı olabileceğini belirtiyorlar. Ayrıca izleyicilerine, PMF'nin MetaTrader 5 ve Python entegrasyonu hakkındaki modüllerini ve ticaret için bu araçtan en iyi şekilde nasıl yararlanılacağını incelemelerini tavsiye ediyorlar.

  • 00:45:00 Bu bölümde konuşmacı, Python ile MetaTrader 5 arasındaki entegrasyonun öneminden bahsediyor, hatta otomatik olarak çalışmak istemeyen ancak stratejilerini güven kazanmak için geriye dönük olarak test etmek isteyenler için bile. Tüccarlar, entegrasyonu kullanarak piyasadan güvenilir veriler çıkarabilir, istatistiksel analiz ve testler için Python'a götürebilir ve ardından sonuçlara göre işlem yapabilir. Konuşmacı ayrıca verimli ticaret stratejileri oluşturmak için kantitatif analiz ve etiketler gibi farklı alanları birleştirmenin önemini vurguluyor.
 

1. MetaTrader 5 Python Kitaplığı ve Python'u MetaTrader 5 ile Bağlama



1. MetaTrader 5 Python Kitaplığı ve Python'u MetaTrader ile Bağlama

Video, MetaTrader 5 Python kütüphanesini kurmak ve hesap ayrıntılarını kullanarak MetaTrader 5 ile Python arasında bir bağlantı kurmak için adım adım talimatları gösterir. Sunucu, Metatrader5 paketinin nasıl aranacağı ve kurulacağı, kitaplığın nasıl içe aktarılacağı ve bir ticaret hesabıyla nasıl başarılı bir bağlantı kurulacağı dahil olmak üzere süreci ayrıntılı olarak açıklar. Genel olarak video, MetaTrader 5'i Python ile entegre etmek isteyenler için faydalı bir rehber görevi görüyor.

 

2 Python ile Alış Limiti ve Satış Limiti Emirleri Verme



2 Python ile Alış Limiti ve Satış Limiti Emirleri Verme

Bu video, Python'un "empty_file.order_send()" işlevini ve anahtar/değer çiftlerini kullanarak alış ve satış limit emirleri verme sürecini gösterir. Kullanıcı, satın alma limiti emri vermek için para birimi sembolünü, hacmi ve emir tipini fonksiyona giriş olarak sağlayabilir. Video ayrıca, limit siparişleri vermek ve değişkenleri kullanarak çıktı almak için özel işlevlerin nasıl oluşturulacağını gösterir. Aynı süreç, türü ve fiyatı farklı belirtilen satış limiti emirleri için de geçerlidir.

 

3 Piyasa Emirleri Verme



3 Piyasa Emirleri Verme

Konuşmacı, ticarette piyasa emirlerinin nasıl verileceğini açıklar. Sembol, hacim ve emir türü belirtilerek bir piyasa emri verilebilir. Hoparlör, kaynaklar bölümünde gerekli tüm işlevleri sağlar. EURUSD ve GBPUSD için nasıl piyasa emri verileceğini gösterirler. Emir tipi al veya sat olabilir ve miktar Lot olarak belirtilir. Konuşmacı emirleri yerine getirir ve sonuçları platformda gösterir.

1...34567891011121314151617...24
Yeni yorum