算法交易中的Python - 页 5

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构建您自己的 MetaTrader 5 Python 交易机器人：高级订单管理

在 GitHub 获取代码： https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

构建您自己的 MetaTrader 5 Python 交易机器人：高级订单管理

视频的这一部分介绍了在 MetaTrader 5 Python 交易机器人中使用符号和评论过滤器进行高级订单管理。通过向 MT5 lib 文件添加一个函数，该机器人可以根据每个策略的评论和代码检索过滤后的订单列表，从而有效管理回撤和识别交易。该视频还讨论了通过在使用布尔值取消订单之前检查订单是否存在来管理订单取消，并强调了管理订单取消作为风险管理的一部分的重要性。最后，视频最后展示了交易机器人的功能，并通过 Discord 向观众提供有关其进展的最新信息。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演讲者谈到了在同一个 MetaTrader 5 账户上管理多个策略。为此，演讲者选择使用符号和评论过滤器来区分策略，这允许管理总回撤并识别哪些交易属于哪个策略。要创建此过滤功能，指示查看器向 mt5 lib 文件添加一个函数，该函数可根据符号和评论检索过滤后的订单列表。演讲者强调了评论代码的重要性，并提供了指向其 GitHub 存储库的链接，观众可以在其中访问代码。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频讨论了如何将交易品种转换为数据框以便更轻松地过滤活动订单。一旦订单进入数据框，就可以通过评论对其进行过滤，并将未结订单编号添加到名为“未结订单”的变量中。该视频还展示了如何创建一个函数，将订单过滤功能与之前的“取消订单”功能结合起来，产生一个布尔值，指示订单是否可以取消。
  
  
• 00:10:00 在视频的这一部分，演示者讨论了如何在交易机器人中管理订单取消。他们收到经过过滤的订单列表，并在使用“取消订单”功能取消订单之前检查是否存在任何订单。如果没有要取消的订单，他们只会返回“false”。他们对取消结果使用“布尔值”，以确保执行产生明确的结果。他们还演示了从策略中获取注释字符串并确保它在函数中正确命名。演示者强调了管理订单取消作为风险管理策略的关键部分的重要性。
  
  
• 00:15:00 在本节中，作者总结了视频系列并通过显示没有 USDJPY 交易和没有睡眠蜡烛来演示交易机器人的功能。作者还提议根据要求通过 Discord 向观众发送机器人进度的更新。

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构建您自己的 MACD 零交叉策略：Python 交易机器人

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构建您自己的 MACD 零交叉策略：Python 交易机器人

在本视频教程中，演示者演示了如何使用 Python 交易机器人创建 MACD 零交叉策略信号。演示者解释了 MACD 线是如何生成的以及它如何围绕零值振荡以形成零交叉策略的基础。它们引导查看者完成为 MACD 零交叉策略创建文件、导入必要的库、构建代码以及传递符号和时间框架等参数的步骤。该视频强调了在执行任何买卖交易之前测试策略的重要性，并提供了用于根据 MACD 零交叉设置止损和止盈订单的代码。

• 00:00:00 在本节中，视频教程讨论了如何使用 Python 交易机器人生成 MACD 零交叉策略信号。为此，用户必须能够从他们选择的交易所访问烛台数据（开盘-高-低-收盘数据），并生成自己的 MACD 指标，包括 MACD 线、MACD 信号线和直方图。该视频概述了 MACD 线的生成方式以及它如何围绕零值振荡，这是零交叉策略的基础。然后，本教程将逐步介绍为 MACD 零交叉策略创建文件、导入必要的库、构建代码以及传递符号和时间范围等参数的步骤。该视频强调了在执行任何买卖交易之前测试策略的重要性。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 MACD 零交叉策略并提供了代码结构的概述。 MACD 指标需要几条信息，并提供了默认值，但建议回测个别交易品种特定的不同值。演讲者强调了对代码进行评论以供将来参考的重要性，并提供了指向其 GitHub 的链接。该策略的伪代码包括获取必要的数据、计算指标以及从零线交叉生成信号。包含每个函数的占位符，并且可以扩展代码以包含其他参数，例如用于回溯测试的获利和止损比率。
  
  
• 00:10:00 在本节中，重点是 getData 函数，该函数从交易所检索数据以用于策略。这个函数和上一期MACD交叉函数用的类似，争论可能是策略依赖，所以留在同一个文件里。然而，检索足够的烛台至关重要，因为使用了指数移动平均线，经验法则是拥有至少五倍于正在计算的 EMA 大小的烛台。这对于像 Binance 这样的交易所很重要，它可能会限制在任何给定时间检索的烛台数量。检索数据后，第二步涉及计算策略所需的两个指标，即 MACD 和 MACD 零交叉，它们在定义函数后生成。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了如何使用 Python 计算 MACD（移动平均收敛发散）指标和零交叉。为了计算 MACD，演讲者参考指标库并使用“calc_macd”函数。要计算零交叉，需要在数据框、位置和前置位置上创建两个额外的列，并使用布尔 true/false 语句将它们与零进行比较。 lambda 函数用于删除任何 N/A 值，并且删除位置和前置值以留下零交叉列。
  
  
• 00:20:00 在视频的这一部分中，演示者使用可重复使用的库将 MACD 零交叉指标添加到代码中，以节省日后的时间。他们解释说，他们用于买卖止损和获利的值是任意的且未经测试，因此用户应自行生成。然后演示者将订单类型、价格、止损和获利的空白列添加到数据框，并迭代以生成基于零交叉的信号。该代码检查零交叉是否为真，只有在为真时才继续，从而允许测试 MACD 的方向。
  
  
• 00:25:00 策略包括基于 MACD 零交叉的止损和获利订单。在本节中，演讲者解释了设置止损卖单和止损买单的过程，包括确定止损价和获利距离。对于卖出止损订单，止损价格设置为前一根蜡烛的低点，而买入止损订单的止损价格设置为前一根蜡烛的高点。止盈距离是根据止损价和止损价之间的差值计算并加回相关价位。演讲者还包括评论，以指导用户更新自己的信息以计算他们的止损价和止损值。
  
  
• 00:30:00 本节视频重点更新主要功能，使其更加稳定。具有计算值的数据框现在传回函数，但如果函数尝试调用第一行，则可能会发生错误，因为获利和止损值基于前一行的值。为了解决这个问题，在 for 循环中添加了几行代码，告诉它只有在第 0 行通过后才工作，这使得代码更稳定。视频随后更新主函数，仅提取零交叉等于 true 的数据帧行，以使结果更有用。
  

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使用 MetaTrader 5 和 Python 构建您自己的 MACD 交叉策略

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使用 MetaTrader 5 和 Python 构建您自己的 MACD 交叉策略

该视频提供了有关如何使用 Python 和 MetaTrader 5 创建 MACD 交叉策略的综合指南。该过程涉及获取 OHLC 数据、计算指标、生成信号以及开发可与不同技术指标一起使用的交叉功能。演示者强调了在实时交易中使用该策略之前进行回测的重要性，并提供了用于快速实施的代码和资源。该视频还介绍了卖出信号的计算值、更新数据帧值以及过滤结果以便于回溯测试。总的来说，对于有兴趣开发和实施 MACD 交叉策略的交易者来说，该视频是一个很好的资源。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者概述了使用 Python 和 MetaTrader 5 创建 MACD 交叉策略所需的必要工具。MACD 指标由三个独立的信息组成：MACD 线、MACD信号线和 MACD 直方图。对于这个策略，重点是 MACD 线和 MACD 信号线，相互交叉产生买入和卖出信号。演示者概述了如何创建策略、定义将所有必要部分组合在一起的函数并指定输入，例如交易品种、时间范围和 MACD 输入。主持人还强调了评论作为一种投资方式的重要性，可以在未来节省不必要的时间。
  
  
• 00:05:00 在本节中，讲师讨论了使用 Python 在 MetaTrader 5 上开发 MACD 交叉策略所涉及的步骤。第一步是获取所选交易品种、时间框架和交易所的 OHLC（开盘价、最高价、最低价、收盘价）数据。然后，根据 MACD 快速、慢速和信号的输入值计算 MACD 指标和另一个指标（未指定）。接下来，使用指标和任意规则值生成信号。讲师建议不要在没有回测的情况下将这些值用于实时交易。最后，如果需要，可以创建一个自动交易机器人来根据生成的信号执行交易。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了在交易策略中使用 EMA 时检索足够数量的烛台的重要性。经验法则是检索至少五倍于正在计算的 EMA 的数量。如果所使用的交易所对可检索的烛条数量有限制，这可能会影响回溯测试中某些 EMA 值的使用。此外，演讲者还介绍了使用 ta-lib 计算 MACD 指标的过程，并解释说需要在策略中构建一个简单的交叉指标，以识别 MACD 线和信号线何时相互交叉。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分，演示者解释了如何创建一个通用交叉函数，该函数采用数据帧的任意两列并告知它们何时相互交叉。通过使用此功能，交易者可以轻松地使用具有交叉机制的不同技术指标。该函数在数据框上创建了两个额外的列，将它们放在一起进行比较。一旦确定了交叉，就添加第三列，只留下新的交叉列。演示者强调了降低 NA 值和使用就地等于真值的重要性，以确保在进行算法交易时该功能是快速的。交易者可以访问 Algorithmic Trading Bot Github 页面上的代码https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot 。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频介绍了 MACD 交叉策略的信号计算。该函数接受一个数据框，并允许用户自定义止盈、止损和买入/卖出价格。该函数首先为订单类型、止损价、止损和获利添加列，这些列用作尚未进行的交易的占位符。然后该函数遍历数据框的每一行并检查是否存在交叉，表明需要进行交易。如果存在交叉，该函数将检查 MACD 线是高于还是低于信号线以确定交易方向，由信号值 1 或 -1 指示。然后该函数返回一个包含买入和卖出信号的数据框，以便于回溯测试和审查。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 在 MACD 交叉策略中计算卖出信号的值。交叉发生后，MACD 低于信号，这是卖出的迹象，这表示价格即将或已经下跌。因此，订单类型设置为买入止损，止损价至前一根蜡烛的高点，止损至前一根蜡烛的低点。止盈设置为一对一的比例。对于卖出信号，使用相反的参数值，即止损设置为前一根蜡烛的高点，卖出止损设置为前一根蜡烛的低点，并以一比一的比例获利。
  
  
• 00:30:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了更新 MACD 交叉策略数据框中的值。他们注意到，虽然之前的代码处理了信号等于 1 或负 1 的情况，但在绝大多数情况下，它会等于 0，从而导致潜在的错误。为避免任何错误，当没有订单类型、止损价、止损或获利值时，他们会重新添加默认值。此外，演讲者指出，如果数据框的第一行是生成真值的那一行，那么到达那里就没有负数可做，这可能会导致进一步的错误。为了解决这个问题，编写了一个简单的函数来跳过数据帧的第一行。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演示者解释了 Python 脚本的主要函数中的现有代码调用了一些启动函数并导入了 MACD 交叉策略。他继续更新主要功能以使用具有一小时时间范围的 ETH/USD 货币对并将其打印到屏幕上。然而，由于有很多情况没有任何反应，他建议过滤结果以仅打印真实的值，以便更容易回测策略。然后视频显示了如何修改代码以实现此目的。

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如何在 Windows 上安装 TA Lib

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如何在 Windows 上安装 TA Lib

这个YouTube教程详细介绍了如何在Windows 10上安装技术分析库TA Lib。步骤包括下载并安装Microsoft Visual Studio构建工具和TA Lib，使用Microsoft Powershell解压TA Lib文件，编译程序使用开发人员命令提示符并运行“pip install ta lib”来安装程序。该教程警告说在 Windows 上安装 TA Lib 可能具有挑战性，但为具有管理员访问权限的用户提供了清晰的指南。

• 00:00:00 在本节中，YouTuber 提供了有关如何在具有管理员访问权限的 Windows 10 计算机上安装 TA Lib 的说明。他们解释说，TA Lib 是一个技术分析库，其中包含贸易公司和交易员使用的 150 多种指标。他们警告说在 Windows 上安装它可能具有挑战性，并解释了所需的三个下载，包括 Microsoft Visual Studio 构建工具和 TA Lib 本身。然后他们详细介绍了下载和安装这些工具以及使用 Microsoft Powershell 解压 TA Lib 文件的步骤。
  
  
• 00:05:00 在本节中，文字记录解释了如何在安装 Visual Studio 工具后在 Windows 上编译 TA Lib。该视频突出显示了一项更改，即现在需要使用开发人员命令提示符并在运行 end make 命令编译程序之前输入文件的位置。最后，建议用户运行“pip install ta lib”来安装程序。

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如何使用 Python 使用 MetaTrader 5 进行交易？

✅ 与 Metatrader5 和 Python 一起使用 Operar？✅

该视频介绍了如何使用 Python 与 MetaTrader 5 连接，以便对投资机器人进行编程和自动化外汇市场策略。介绍了各种库，并解释了 MetaTrader 5 库的初始化和检索数据函数。演示者还演示了如何使用 Python 从 MetaTrader 5 中提取财务数据，指定日期范围和符号，并使用绘图函数绘制数据以显示询价和出价、最后交易量和交易量。该视频提供了代码示例，并提供了在订单发送功能的帮助下创建投资机器人课程的可能性。

• 00:00:00 在本节中，视频讨论了如何将 Python 与 MetaTrader 5 连接起来以对投资机器人进行编程并自动执行外汇市场策略。楼主介绍的库有日期库DateTime、数据可视化库pandas、星库MetaTrader 5。MetaTrader 5库有初始化和获取数据的函数，有说明。该视频包含代码示例，并展示了如何使用库函数发出请求以对投资机器人进行编程。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演示者演示了如何使用 Python 从 MetaTrader 5 中提取财务数据。该演示包括指定要提取的日期和符号的范围，并将数据转换为数据框。然后使用绘图函数绘制数据，以显示询价和出价、最后成交量和成交量。演示者建议，在订单发送功能的帮助下，可以使用这些数据框来创建策略或机器人。演示者还提供了创建有关如何创建投资机器人的课程的可能性。

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使用 Python 和 MetaTrader 5 的 RSI 交易机器人

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使用 Python 和 METATRADER 5 的 RSI 交易机器人！！！

该视频介绍了如何使用 Python、MetaTrader 5 和 RSI 指标创建交易机器人。它涵盖了不同的交易线程和函数，例如蜡烛线程和加载先前蜡烛的函数，并强调了在处理分时值时处理异常的重要性。该视频还介绍了设置适当的止损和获利以及发送和检查订单的过程。演示者通过在 EVP 中打开一个单元格位置来演示机器人的工作原理，并通过鼓励观众喜欢、分享和订阅他们的频道来结束。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者解释了如何使用 Metatrader 5 和 RSI 指标创建 Python 机器人。该视频介绍了机器人的主要功能、使用的线程以及设置手数、时间段和市场的机器人类构造函数。此外，演示者还提供了不同交易线程和功能的细分，包括蜡烛线程和加载先前蜡烛的功能。该机器人的代码也可以在演示者的 GitHub 上找到。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频解释了蜡烛文件和 RSI 函数如何在交易机器人中协同工作。蜡烛文件根据收到的报价数据创建蜡烛，并检查每个周期是创建新蜡烛还是更新当前蜡烛。 RSI 文件会一直等待，直到蜡烛线程发出信号表明它已准备好计算 RSI 指标，创建一个数据框，并使用 TA 库来计算 RSI 值。该视频强调使用 pandas 数据框架来存储和处理值，并强调在处理 tick 值时处理异常的重要性。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频介绍了如何使用 RSI 对象加载 RSI 指标，以及如何使用蜡烛文件中的收盘列创建数据框。 RSI 然后根据设置参数为 14 的关闭列计算该值。RSI 的最后两个非移动值存储在所有线程共享的数据字典中。然后根据为类型指定的参数调用线程订单来打开买入或卖出头寸。开仓函数采用市场、手数和类型参数，并定义止损点和获利点。然后主线程等待 RSI 加载，然后检查指标的条件是否满足，如果满足，将开仓，检查上次操作之间是否经过了足够的时间。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了设置适当的止损和获利、计算高于或低于所需价格的点数，以及创建一个包含必要信息（例如行动、市场）的字典、手数、类型、当前价格、止损和获利。演讲者还解释了发送订单和检查可能发生的任何错误的过程。此外，该视频演示了终止线程和关闭 Metatrader 5 软件，并包括在 EUR/USD 和 AUD/USD 对中开仓的测试。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演示者演示了使用 Python 和 MetaTrader 5 的 RSI 交易机器人如何工作，方法是在 EVP 中打开一个单元格位置并检查止损和获利是否合适。止盈设置在500点，止损设置在100点。演示者在结束视频时重申，在 MetaTrader5 中使用 TA 库和 RSI 创建机器人很容易，并鼓励观众点赞、分享、订阅和观看下一个视频。

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如何将 Python 连接到 MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

该视频介绍了一系列关于如何将 Python 连接到 MQL5 的系列，这允许开发可以使用用于 MetaTrader 5 交易平台的 Python 库执行定量和多方面分析的机器人。演讲者解释了下载 Anaconda 和 MetaTrader 5 的过程，并强调了使用 Windows 操作系统以获得最佳结果的重要性。该视频演示了将 MetaTrader 5 库下载到 Anaconda 并通过 MQL5 将 Python 连接到 MetaTrader 5。此外，演示者还演示了如何检查连接是否有效以及如何使用自动完成功能来帮助编程。

• 00:00:00 在本节中，演讲者介绍了一组视频，将强大的 Python 编程语言连接到 MQL5 语言，后者为 MetaTrader 5 交易平台开发机器人。通过这种连接，可以结合 Python 的计算能力和 MQL5 语言中的思想实现，使用 Python 库创建用于定量和多方面分析的机器人，最终导致生产基于这些分析的买卖机器人。演讲者引导观众完成下载两个重要工具 Anaconda 和 MetaTrader 5 的过程，并解释了利用 Windows 操作系统以最有效地使用这些工具的重要性。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频展示了 Anaconda 的下载和安装，Anaconda 是一个可以为数据挖掘、人工智能等开发应用程序、算法和脚本的平台。 Anaconda内部有Spider、Jupyter Notebooks、Navigator等多种工具，但重点是Jupyter Notebook。该视频演示了通过 Anaconda 的提示安装库，将 Python 连接到 MQL5 语言，这允许将交易功能与 MetaTrader 5 集成。还演示了成功安装的 MetaTrader 5 库的导入及其 Python 语法。
  
  
• 00:10:00 在视频的这一部分，演示者演示了如何将 Python 与 MQL5 连接起来。第一步是通过快速单击两次输入命令来初始化平台。他们将文件保存在 MQL5 文件夹中，并通过执行显示终端信息值的命令来检查连接是否有效。演示者还指出使用自动完成功能帮助编程的重要性，他们将发布几个视频，介绍如何使用 MQL5 语言使用元交易者的功能。

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如何为 Python 收集 MetaTrader 5 分时报价

如何为 Python 收集 METATRADER 5 报价

在视频“如何为 PYTHON 收集 METATRADER 5 报价”中，演示者解释了如何将 MetaTrader 5 与 Python 连接并收集特定交易品种的价格数据。他们使用字典对象来操作和解析数据，并导入必要的库来转换时间戳数据并使用 pandas 库显示它。收集的数据包括时间（以毫秒为单位）、交易量和实际交易量等信息，这些信息可用于分析价格趋势。最后，他们将数据转换为数据帧结构以进行更有效的分析、可视化数据并执行快速描述性分析，然后关闭与 MetaTrader 5 终端的连接。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者展示了如何将 MetaTrader 5 与 Python 连接以及如何使用 Python 在 MetaTrader 平台内获取价格。首先，演示者导入必要的库并初始化终端。然后，将终端的对象改为字典对象，使其更易于操作。接下来，演示者演示了如何使用字典来解析数据并返回所有关联的键和值。最后，演示者展示了如何从 MetaTrader 收集数据并将其保存到 Python 中名为“数据”的变量中。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 Python 编程语言收集特定交易品种的价格信息。用户指定符号、开始日期和要收集的数据点数。然后演讲者导入必要的库来转换时间戳数据，并使用 pandas 库显示收集到的数据。收集的数据包括时间（以毫秒为单位）、交易量和实际交易量等信息，这些信息可用于分析价格趋势。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者演示了如何将数据转换为类似于电子表格的 Data Frame 结构，以便更快、更高效地进行数据分析。他们导入了几个 Python 库，包括 Pandas，并运行代码来创建一个新的 Data Frame 变量。然后，他们展示了如何使格式更具可读性和可视化数据以便于分析。演讲者还演示了如何关闭与 MetaTrader 终端的连接并对收集到的数据进行快速描述性分析。该视频是有关将 MetaTrader 平台与 Python 连接以进行数据分析和人工智能的系列视频的一部分。

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如何在 MetaEditor 中使用 Python 和 MetaTrader 5

在 Python 和 MT5 上安装 MetaEditor

视频教程“Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor”解释了如何在 MetaEditor 程序中使用 Python 和 MT5。它涵盖了访问终端、创建新的 Python 文件和流行的 Python 库。可以在 MetaEditor 平台中安装 Python 编译器，但演讲者建议使用替代环境，例如 Spider 或 Jupyter Notebook。该视频建议了 Python 开发的其他选项，包括基于云的平台，如 Google Colab。

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如何在 MetaTrader 5 和 Python 中交易模拟、真实、B3 市场和外汇账户

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

在视频中，演示者提供了有关如何将 MetaTrader 5 与 Python 连接以更改账户类型（例如模拟账户为真实账户）以及访问不同经纪商的各种市场账户的教程。本教程介绍了通过输入登录详细信息、服务器详细信息和密码来初始化和访问帐户。说明简单易懂。