一个快速绘制相关矩阵的例子。
from MetaTrader5 import * from datetime import date import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Initializing MT5 connection MT5Initialize() MT5WaitForTerminal() print(MT5TerminalInfo()) print(MT5Version()) # Create currency watchlist for which correlation matrix is to be plotted sym = ['EURUSD','GBPUSD','USDJPY','USDCHF','AUDUSD','GBPJPY'] # Copying data to dataframe d = pd.DataFrame() for i in sym: rates = MT5CopyRatesFromPos(i, MT5_TIMEFRAME_M1, 0, 1000) d[i] = [y.close for y in rates] # Deinitializing MT5 connection MT5Shutdown() # Compute Percentage Change rets = d.pct_change() # Compute Correlation corr = rets.corr() # Plot correlation matrix plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(corr, cmap='RdYlGn', interpolation='none', aspect='auto') plt.colorbar() plt.xticks(range(len(corr)), corr.columns, rotation='vertical') plt.yticks(range(len(corr)), corr.columns); plt.suptitle('FOREX Correlations Heat Map', fontsize=15, fontweight='bold') plt.show()
附加的文件:
currency_heatmap.zip
1 kb
当一个历史请求来自Python时,相应的hst和tkc是否在终端生成?
我想了解如何能够同时处理一千种符号(AMPGlobalUSA-Demo),对每一种符号都要加载一百兆字节的刻度。
如果有人知道,请告诉我如何用Python从历史数据快速创建一个类似的MT5图表。也就是说,是互动的,而不是静态的图片。
fxsaber:
如果有人知道,请告诉我如何在Python中根据历史数据快速创建一个类似于MT5的图表。也就是说,是互动的,而不是静态的图片。
如果有人知道,请告诉我如何在Python中根据历史数据快速创建一个类似于MT5的图表。也就是说,是互动的,而不是静态的图片。
https://plot.ly/~pari/67/stock-chart-for-netflix-inc/#//
https://plot.ly/python/candlestick-charts/
plot.ly一般情况下
Maxim Dmitrievsky:
https://plot.ly/~pari/67/stock-chart-for-netflix-inc/#//
https://plot.ly/python/candlestick-charts/
plot.ly一般来说。
我在Python方面完全是个零。我希望得到一个激励的推动,这表明MT5-Python的简单性和实用性。会有这样一个连接的例子,请分享代码。
它看起来非常酷。希望能看到MT5的工作代码。fxsaber:
我在Python方面完全是个零。希望得到一个激励的推动,看到MT5-Python的简单性和实用性。会有这样一个连接的例子,请分享代码。
我主要是为了MO,几乎没有设想过什么。现代MO的东西要自然重写是不现实的,只能用现成的。也就是说,对我来说,明显的动机是这样的。
fxsaber:
它看起来非常酷。我希望看到MT5的工作代码。
可以稍后进行编码......事实上,在链接中已经有现成的例子。
有时我需要以一种或多或少方便的形式快速查看点位,为此我使用ZoomPrice指标。但在链接上,可视化的效果要好得多。如果从MT5转移到Python非常容易,并得到一个很酷的tick图表--这对很多人来说不是一个坏的动机。
fxsaber:
有时我需要快速查看或多或少方便的刻度线,我为此使用ZoomPrice指标。但可视化在链接上要好得多。如果从MT5转移到Python非常简单,并得到一个很酷的ticks图表--这对很多人来说不是一个坏的动机。
有时我需要快速查看或多或少方便的刻度线,我为此使用ZoomPrice指标。但可视化在链接上要好得多。如果从MT5转移到Python非常简单,并得到一个很酷的ticks图表--这对很多人来说不是一个坏的动机。
目前,任何信息(除报价外)都可以通过实时插座发送/返回。唯一的限制是,它们还不能在测试器中工作。
Maxim Dmitrievsky:
目前,任何信息(除报价外)都可以通过实时插座发送/返回。唯一的限制是,它在测试器中还不能工作。
不幸的是,没有源代码,这个功能对我来说只是空话。很我不知道,自学的开始可能应该是一些实用的东西,可以马上就能转起来。
我们正在为Python准备MetaTrader 5模块。
与R包 一样,我们目前在简单的函数上进行测试,从终端的运行副本中提取数据。
你如何能测试操作。
测试代码。
我们将在以后添加更多的功能,并将该包放在公共的Python包库中,这样它就可以开箱即用地安装。