Trading algoritmico con Python

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MQL5 è un linguaggio di programmazione specificamente progettato per creare applicazioni ad alte prestazioni per il trading sui mercati finanziari.

Offre un'esecuzione più rapida e prestazioni più elevate rispetto ad altri linguaggi di programmazione specializzati utilizzati nel trading algoritmico. La sintassi del linguaggio è simile a C++.

MQL5 supporta OpenCL e fornisce librerie pronte all'uso come Statistics, Fuzzy Logic e ALGLIB. L'ambiente di sviluppo MetaEditor fornisce il supporto nativo per le librerie .NET con le importazioni di funzioni intelligente, che eliminano la necessità di wrapper speciali. È possibile utilizzare DLL C++ di terze parti quando si creano programmi MQL5. I file del codice sorgente C++ (CPP e H) possono essere modificati direttamente, allo stesso modo i file MQ5 e MQH.

Python è un popolare linguaggio di alto livello per scopi generici. Offre ampie librerie e strumenti per l'analisi dei dati e il calcolo scientifico, come NumPy, Pandas e Scikit-learn, ed è quindi ampiamente utilizzato nel campo dell'apprendimento automatico.

Supporta inoltre i framework per l’apprendimento automatico TensorFlow e PyTorch per la creazione e l'addestramento di reti neurali complesse. Poiché Python è popolare nella comunità dell’apprendimento automatico, esistono molte risorse e comunità online in cui gli sviluppatori possono apprendere e condividere conoscenze.

Con il pacchetto di integrazione Python, i trader possono ottenere dati di scambio attraverso la comunicazione tra processi direttamente dal terminale MetaTrader 5, nonché eseguire operazioni di trading e utilizzare i dati per calcoli statistici e l’apprendimento automatico.

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Introduzione e configurazione

Introduzione e configurazione | Fare trading con Python

La serie Trading with Python è introdotta in questo video, che copre le basi della configurazione di Python e dell'apertura di un conto di trading con un broker. Il tutorial illustra il processo di download di Python e MT5 IDE, installazione della libreria MetaTrader5 e creazione di uno script Python per aprire uno scambio. Il relatore spiega l'utilizzo dei metodi IOC e GTC per l'evasione degli ordini e mostra come lo script invia l'ordine al server MT5. Il video si conclude con un'esecuzione dell'ordine andata a buon fine e un invito a iscriversi al canale.

• 00:00:00 In questa sezione, il video fornisce un'introduzione alla serie Trading with Python, illustrando come iniziare con Python, come aprire un conto di trading con un broker e come scrivere programmi Python in Meta Editor, che è l'IDE MT5. Il video illustra il download di Python, assicurandosi che venga aggiunto al percorso, l'installazione della libreria MetaTrader5 e l'apertura del Meta Editor per creare il tuo primo script Python. Per dimostrare il processo, il video fornisce uno script di esempio per aprire uno scambio, definendo il simbolo, la dimensione del lotto, il prezzo, lo stop loss, il take profit, la deviazione, il numero magico e i commenti. Lo script viene eseguito nella piattaforma MetaTrader5, con conseguente apertura di uno scambio.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute l'utilizzo dei metodi GTC (vai a cancellare) e IOC (immediato o annulla) per l'evasione degli ordini, dove IOC è un tipo di ordine che riempie parzialmente un ordine e annulla il resto se non può essere completamente riempito. Quindi spiegano come lo script invia l'ordine al server MT5 e include una dichiarazione di stampa per confermare se l'ordine è andato a buon fine o meno. La dimostrazione dello script su MT5 mostra che è stato eseguito un ordine riuscito. Infine, il video si conclude e lo speaker ringrazia gli spettatori per la visione e li invita a iscriversi al canale.

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Jupyter Notebook e dati di mercato

Notebook Jupyter e dati di mercato | Fare trading con Python #1

Il video "Jupyter Notebook & Market Data | Trading with Python #1" introduce gli spettatori a Jupyter Notebook e ai dati di mercato. Jupyter Notebook è un popolare ambiente di codifica basato sul Web utilizzato per la visualizzazione e l'analisi dei dati, lo sviluppo di strategie e il backtesting. Gli spettatori possono accedere a dati di mercato come dati tecnici e dati OHLC estraendo i simboli di percorso da Metatrader 5 e richiedendo dati di mercato. Il narratore dimostra come ottenere i prezzi bid e ask con Python utilizzando la libreria datetime e come richiedere dati periodicamente tramite un ciclo while utilizzando il modulo time, ottenendo aggiornamenti in tempo reale.

• 00:00:00 In questa sezione, gli spettatori vengono introdotti a Jupyter Notebook e ai dati di mercato. Jupyter Notebook è un ambiente di codifica basato sul Web popolare tra data scientist e specialisti di macchine e funziona come Django per la visualizzazione dei dati. I vantaggi dei notebook Jupyter includono l'analisi dei dati, la visualizzazione, lo sviluppo della strategia e il backtesting. Nel frattempo, gli spettatori possono utilizzare determinati dati di mercato, come dati tecnici e dati OHLC, estraendo i simboli di percorso da Metatrader 5 e richiedendo dati di mercato. Gli spettatori possono anche implementare strategie di trading nell'ambiente MT5 per gestire il proprio rischio e monitorare le proprie operazioni. Il video spiega come installare Jupiter Notebook usando pip e come creare una directory chiamata Trading With Python prima di passare al server Jupiter. Infine, per richiedere i dati sui prezzi da un simbolo specifico, i visualizzatori possono utilizzare il codice "simbolo info simbolo cinque punti vuoto".
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il narratore mostra come ottenere prezzi bid e ask con Python utilizzando la libreria datetime. Per prima cosa mostrano come convertire un timestamp Unix in un oggetto datetime e come richiedere dati periodicamente tramite un ciclo while utilizzando il modulo time. L'output risultante mostra i prezzi ask e bid aggiornati in tempo reale.

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Collega Python a MetaTrader 5

Collega Python a MetaTrader5

Il video tutorial mostra come integrare Python con la piattaforma MetaTrader 5, inclusa l'importazione delle librerie necessarie come panda e plotly, l'inizializzazione e l'accesso a un conto di trading, il recupero delle informazioni sull'account e l'ottenimento dei dati per i simboli, incluso il prezzo corrente, i dati OHLC e tick storici e transazioni. Il tutorial illustra anche come interagire con la piattaforma tramite Python per visualizzare gli ordini, inviare operazioni per aprire e chiudere posizioni e chiudere posizioni utilizzando gli ID ticket. Il presentatore incoraggia gli spettatori a porre domande sul processo di integrazione.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial introduce l'integrazione di Python nella piattaforma MetaTrader 5. La piattaforma ha una propria documentazione in cui le persone possono richiedere dati di mercato, analizzare i dati ed eseguire operazioni utilizzando la strategia algoritmica. Per lavorare con Python, il video spiega i comandi più basilari importando librerie MetaTrader5, pandas, plotly e datetime. Il video quindi passa attraverso l'inizializzazione e l'accesso a un conto commerciale, nonché il recupero delle informazioni sull'account come il numero di accesso, la leva finanziaria, il saldo e il capitale. La sezione termina con una spiegazione su come utilizzare mt.symbolstotal per ottenere il numero totale di simboli offerti dal broker e su come utilizzare empty.symbols per recuperare dati come il requisito di margine e le dimensioni del contratto per ciascun simbolo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute su come ottenere dati da un simbolo utilizzando Python e MetaTrader 5. Il relatore spiega che utilizzando il comando simbolo punto vuoto get, è possibile ottenere dati per tutti i simboli, mentre si utilizza il punto vuoto le informazioni sul simbolo con il nome del simbolo specifico restituiranno i dati solo per quel simbolo. L'oratore mostra anche come ottenere il prezzo corrente del simbolo utilizzando il segno di spunta delle informazioni sul simbolo e come ottenere i dati di apertura, massimo, minimo e chiusura (OHLC) o i dati del candelabro utilizzando l'intervallo di tassi di copia dei punti vuoti. Eseguendo l'analisi dei dati e calibrando gli indicatori sulla base di questi dati, è possibile sviluppare le proprie strategie di trading. Infine, il relatore dimostra come controllare i tick effettivi e le transazioni del simbolo utilizzando l'intervallo di tick copia punti mt per vedere la cronologia di tutti i prezzi bid e ask nella piattaforma.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il focus è su come interagire con la piattaforma MetaTrader5 utilizzando Python. Gli utenti possono ottenere il numero totale di ordini correnti, controllare maggiori dettagli su ordini e posizioni e visualizzare lo storico degli ordini e delle offerte. Inoltre, gli spettatori possono imparare come inviare uno scambio da Python a MetaTrader 5 per aprire e chiudere posizioni.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il video spiega come aprire e chiudere le negoziazioni tramite Python utilizzando MetaTrader5. La richiesta in MetaTrader5 deve avere parametri come azione, simbolo, volume, tipo, stop loss, take profit, deviazione, magia, commento, tempo dell'ordine e riempimento del tipo. Il video mostra poi come abilitare l'algo trading ed eseguire l'ordine tramite Python, che conferma l'apertura di una posizione attraverso la piattaforma. Infine, il video spiega come chiudere una posizione specificando il numero e il volume della posizione e dimostra tramite Python che è possibile chiudere una posizione con uno specifico ticket ID tramite MetaTrader5.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione del video, il presentatore mostra come chiudere una posizione utilizzando Python con MetaTrader5. Mostra che copiando l'identificativo del ticket della posizione, è possibile sostituirlo con la posizione che deve essere chiusa. Con la sostituzione riuscita, la posizione viene chiusa e la piattaforma mostra zero posizioni aperte. Il presentatore invita gli spettatori a porre qualsiasi domanda sulla documentazione di MetaTrader5 o sull'integrazione dello script Python in MetaTrader5 nella sezione dei commenti.

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Codifica un semplice robot commerciale

Codifica un semplice robot commerciale | Fare trading con Python

Il video tutorial mostra come codificare un semplice robot di trading in Python utilizzando la piattaforma MetaTrader 5. Il robot utilizza una semplice strategia di crossover della media mobile, con l'acquisto che si verifica quando una candela chiude al di sopra della media mobile e la vendita quando la candela chiude al di sotto di essa. Il presentatore spiega il codice scritto in Python per questa strategia, comprese le funzioni per gli ordini di mercato, la chiusura degli ordini e l'esposizione per simboli specifici. La funzione del segnale genera segnali di trading basati sulla strategia e le impostazioni del robot definiscono i parametri per il simbolo, il volume, l'intervallo di tempo e la deviazione. Il video copre anche la logica della strategia di trading e il codice necessario per implementarla, con segnali di acquisto e vendita che portano rispettivamente a comprare o vendere ordini. Gli spettatori sono incoraggiati a suggerire idee o strategie commerciali per potenziali argomenti video.

• 00:00:00 In questa sezione del video tutorial, il creatore spiega come codificare un semplice robot di trading utilizzando Python e la piattaforma MetaTrader 5 (MT5). Il robot di trading utilizza la semplice strategia di crossover della media mobile in cui l'acquisto avviene quando la candela chiude al di sopra della media mobile e la vendita avviene quando la candela chiude al di sotto di essa. Il creatore mostra il codice scritto in Python per questa strategia, che include funzioni sviluppate per semplificare la codifica di una strategia di trading automatizzata. Queste funzioni includono l'ordine di mercato per l'immissione di ordini, l'ordine di chiusura per la chiusura degli ordini e l'esposizione per ottenere l'esposizione per un particolare simbolo. Il creatore spiega anche la funzione del segnale utilizzata per generare segnali di trading basati sulla semplice strategia di crossover della media mobile. Infine, il creatore elabora i parametri di simbolo, volume, intervallo di tempo e deviazione necessari per definire le impostazioni della strategia di trading per il robot.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il presentatore passa attraverso la logica della strategia di trading e il codice necessario per implementarla. La strategia utilizza le funzioni definite nelle sezioni precedenti per acquistare o vendere in base a un segnale generato dal codice. Se viene dato un segnale di acquisto, il codice controlla se ci sono posizioni short aperte e le chiude prima di creare un ordine di acquisto se non ne esiste. Il contrario accade con un segnale di vendita. Il codice include anche istruzioni print per fornire informazioni sulla strategia e utilizza la funzione sleep per aggiornare la strategia ogni secondo. Il presentatore mostra come aggiungere la strategia alla piattaforma MT5 ed eseguirla. Incoraggiano inoltre gli spettatori a lasciare idee o strategie di trading nella sezione dei commenti per potenziali argomenti video.

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Come inviare Ordini al Mercato

Come inviare ordini al mercato | Fare trading con Python #3

In questo tutorial video, il presentatore mostra come inviare ordini di mercato utilizzando Python e MetaTrader 5. Il tutorial copre la creazione di un dizionario delle richieste con parametri per un ordine di mercato, tra cui azione commerciale, simbolo, volume e tipo di ordine, oltre a parametri aggiuntivi come stop loss, take profit, deviazione e commento. Il video copre anche la chiusura delle posizioni aperte utilizzando il metodo position get e passando il numero del ticket dell'ordine. Il tutorial passa quindi all'apertura di un ordine limite o stop con le specifiche per prezzo, volume e altri parametri e alla modifica e all'eliminazione degli ordini utilizzando rispettivamente i comandi mt5.trade stop loss take profit e mt5.trade action remove.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial mostra come inviare ordini di mercato a una piattaforma di trading utilizzando Python e MetaTrader 5. Il tutorial spiega che un ordine di mercato è un tipo di ordine che aprirà istantaneamente una posizione di acquisto o vendita a il prezzo corrente. Il presentatore illustra come creare un dizionario delle richieste con i parametri per un ordine di mercato, inclusa la specifica dell'azione commerciale, il simbolo, il volume e il tipo di ordine. Copre anche parametri aggiuntivi, come stop-loss e take-profit, deviazione e commento, e spiega come passare il dizionario per ordinare l'invio. Infine, il tutorial mostra come chiudere una posizione aperta utilizzando le posizioni get e passando il numero del ticket dell'ordine.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video spiega come chiudere le posizioni nella piattaforma. La funzione di azione di negoziazione deve specificare la posizione e il tipo di ordine e il volume deve essere specificato in caso di chiusura parziale. Il video passa quindi a spiegare come aprire un ordine limite con il prezzo, il volume, il tipo e altre specifiche desiderate come stop loss, take profit e commento. Lo stesso metodo può essere utilizzato per gli ordini stop e per modificare gli ordini è necessario acquisire il numero del biglietto esistente e quindi inserire le nuove specifiche.
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• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega come modificare gli ordini ed eliminarli utilizzando Python su MT5. Per modificare un ordine, il trader deve utilizzare il comando mt5.trade stop loss take profit con quattro parametri: stop loss, take profit, ID posizione e valori. Specificando questi input, il trader può aggiornare i propri valori di stop loss e take profit. Per eliminare gli ordini, devono utilizzare il comando mt5.trade action remove con un parametro, il numero d'ordine del ticket, che si trova nella sezione degli ordini in sospeso. In tal modo, il trader può eliminare tutti gli ordini pendenti che non sono stati eseguiti dopo un certo periodo di tempo.

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Come chiudere TUTTE le posizioni

Come chiudere TUTTE le posizioni | Fare trading con Python #4

Il video tutorial mostra come utilizzare Python per chiudere tutte le posizioni nella piattaforma di trading MetaTrader 5. Ciò comporta l'importazione della libreria MetaTrader5 e l'utilizzo del metodo mt5.positions.get per recuperare l'elenco corrente delle posizioni aperte. Viene quindi definita una funzione 'close_position', utilizzando il metodo mt5.symbol_info_tick per ottenere il prezzo corrente e un dizionario delle richieste per comunicare con la piattaforma di trading. Il programma scorre l'elenco delle posizioni aperte, passando ogni posizione alla funzione 'close_position' per chiudere ogni operazione. Il narratore fornisce un collegamento al codice e alla playlist del tutorial per ulteriore formazione su Python.

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Estrai e visualizza i dati

Estrai e visualizza i dati | Fare trading con Python #5

Il video mostra come estrarre e visualizzare i dati OHLC giornalieri per il simbolo EURUSD da MetaTrader 5 utilizzando Python. Il processo prevede l'importazione di librerie come MetaTrader 5, panda e Plotly.graph_objects per la visualizzazione dei dati. I dati estratti vengono convertiti in un dataframe Pandas e visualizzati utilizzando la funzione OHLC di Plotly. Il presentatore mostra anche come nascondere il dispositivo di scorrimento dell'intervallo sul grafico e fornisce collegamenti per scaricare il codice e altri video di trading con Python.

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Codifica un Trailing Stoploss

Codifica un Trailing Stoploss | Fare trading con Python #6

Il video mostra come creare un robot trailing stop loss, utilizzando Python. Il presentatore spiega come un trailing stop loss può avvantaggiare i trader limitando le perdite e massimizzando i profitti. Il video copre la configurazione delle variabili necessarie e le connessioni alla piattaforma di guida, oltre al recupero dei dati e alla definizione delle distanze massime tra il prezzo corrente e lo stop loss. Il presentatore dimostra anche come la funzione di stop-loss segua il profitto, si aggiorni in pareggio in caso di breakout e sia in grado di aggiornarsi in base al prezzo corrente. Nel complesso, il video funge da utile dimostrazione di come Python può essere utilizzato per seguire le posizioni.

• 00:00:00 In questa sezione, il video mostra come codificare un robot trailing stop loss utilizzando Python. Il video inizia spiegando come un trailing stop loss può aiutare i trader a limitare le perdite e massimizzare i profitti. Il presentatore mostra quindi come impostare le variabili di configurazione necessarie e connettere Python alla piattaforma dell'unità prima di ottenere i dati necessari dalla posizione aperta. Successivamente, il video mostra come calcolare la distanza tra il prezzo corrente e lo stop loss e definire la distanza massima tra di loro. Infine, il presentatore mostra come utilizzare la funzione codificata per applicare uno stop loss sulle posizioni aperte utilizzando la piattaforma MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video mostra la configurazione per lo stop loss massimo, l'importo di riempimento e lo stop loss predefinito. Lo script consente di aggiornare lo stop loss in base al prezzo corrente, con un limite di sei pip di distanza dallo stop loss e uno stop loss di trading di tre pip quando supera lo stop loss massimo. Lo script applica anche uno stop loss di 3 pip al di sotto del prezzo di acquisto se non c'è stop loss per la posizione. Il video mostra come lo stop loss segua il profitto e come si aggiorni per raggiungere il pareggio in caso di breakout. Nonostante la posizione di trading tranquilla nel video, la dimostrazione mostra come Python può essere utilizzato per seguire le posizioni.

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Gestisci le tue posizioni con Tkinter

Gestisci le tue posizioni con Tkinter | Fare trading con Python #7

In questa sezione del video, il presentatore mostra come utilizzare Tkinter per creare un'applicazione Python in grado di gestire e chiudere posizioni aperte da remoto nella piattaforma MetaTrader 5. L'applicazione consente agli utenti di monitorare gli aggiornamenti in tempo reale e chiudere le posizioni con deviazioni in atto per limitare lo slippage. Utilizza una casella di riepilogo per visualizzare le posizioni aperte e dispone di un pulsante di chiusura collegato a un comando di chiusura della posizione con un elemento di deviazione definito mediante un'etichetta e una voce. Il codice per l'applicazione è disponibile per il download gratuito sul sito Web del presentatore e il video fornisce una spiegazione dettagliata di come creare la GUI, inizializzare la piattaforma MetaTrader 5 e utilizzare le funzioni per monitorare e chiudere le posizioni.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega come utilizzare Tkinter e la piattaforma MetaTrader 5 per creare un'applicazione Python in grado di monitorare e chiudere le posizioni aperte da remoto. L'applicazione si collega alla libreria MetaTrader 5 per monitorare gli aggiornamenti in tempo reale, con deviazioni in atto per limitare lo slippage. Il codice per l'applicazione può essere scaricato gratuitamente sul sito Web del presentatore e il video fornisce una spiegazione dettagliata di come creare la GUI, inizializzare la piattaforma MetaTrader 5 e utilizzare le funzioni per monitorare e chiudere le posizioni. Il video include anche una dimostrazione dell'applicazione in azione.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il creatore discute la funzionalità più avanzata della gestione delle posizioni aperte utilizzando Tkinter. Le posizioni aperte vengono salvate in una variabile stringa e ottenute tramite la funzione "ottenere posizioni aperte", che è collegata alla piattaforma driver dell'utente. Queste posizioni vengono visualizzate utilizzando una casella di riepilogo Tkinter che consente di selezionare e chiudere più posizioni contemporaneamente. Il pulsante di chiusura è collegato a un comando di posizione di chiusura che fa riferimento a un elemento di deviazione definito mediante un'etichetta e una voce. Infine, il programma è impostato per aggiornare le posizioni in tempo reale e può essere eseguito utilizzando il ciclo principale root dot. Il codice è disponibile sul sito Web del creatore.
  
  
• 00:10:00 Mi dispiace, non sembra esserci alcun estratto della trascrizione fornito da me per riassumere. Il testo che hai fornito è l'invito all'azione di fine video del creator. Se si dispone di estratti di trascrizione specifici, sarò lieto di fornire un riepilogo.

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OTTIENI PAGATO per tenere aperte le tue Operazioni

OTTIENI PAGATO per tenere aperte le tue operazioni | Fare trading con Python #8

Il video discute il carry trading, che prevede che i broker paghino ai trader una piccola somma ogni giorno per mantenere posizioni aperte sul proprio conto, noto anche come trading azionario positivo. Lo scopo è identificare i simboli che offrono scambi positivi per decidere se vale la pena scambiarli o meno. Il video fornisce tabelle che mostrano simboli con swap positivi sia sul lato lungo che su quello corto. Il carrying trading è consigliato per operazioni a lungo termine che durano giorni o settimane e i trader dovrebbero monitorare i valori di swap in quanto i broker possono aggiornarli in qualsiasi momento.