Python im algorithmischen Handel

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MQL5 ist eine Programmiersprache, die speziell für die Erstellung von Hochleistungsanwendungen für den Finanzmarkthandel entwickelt wurde.

Sie bietet eine schnellere Ausführung und höhere Leistung als andere spezialisierte Programmiersprachen, die im algorithmischen Handel verwendet werden. Die Syntax der Sprache ist ähnlich wie die von C++.

MQL5 unterstützt OpenCL und bietet sofort einsetzbare Statistik-, Fuzzy-Logik- und ALGLIB-Bibliotheken. Die MetaEditor-Entwicklungsumgebung bietet native Unterstützung für .NET-Bibliotheken mit intelligenten Funktionsimporten, sodass keine speziellen Wrapper mehr erforderlich sind. Sie können bei der Erstellung von MQL5-Programmen C++-DLLs von Drittanbietern verwenden. C++-Quellcode-Dateien (CPP und H) können direkt bearbeitet werden, ähnlich wie MQ5- und MQH-Dateien.


Python ist eine beliebte Hochsprache für allgemeine Zwecke. Es bietet umfangreiche Bibliotheken und Werkzeuge für die Datenanalyse und das wissenschaftliche Rechnen, wie z. B. NumPy, Pandas und Scikit-learn, und ist daher im Bereich des maschinellen Lernens weit verbreitet.

Es unterstützt auch die Frameworks TensorFlow und PyTorch für maschinelles Lernen zum Erstellen und Trainieren komplexer neuronaler Netze. Da Python in der Community für maschinelles Lernen sehr beliebt ist, gibt es viele Online-Ressourcen und Communities, in denen Entwickler lernen und Wissen austauschen können.


Mit dem Python-Integrationspaket können Händler Börsendaten durch Interprozesskommunikation direkt vom MetaTrader 5-Terminal abrufen, Handelsoperationen durchführen und die Daten für statistische Berechnungen und maschinelles Lernen nutzen.

 

Einführung & Einrichtung



Einführung & Einrichtung | Handel mit Python

Die Trading with Python-Serie wird in diesem Video vorgestellt, das die Grundlagen der Einrichtung von Python und der Eröffnung eines Handelskontos bei einem Broker behandelt. Das Tutorial führt Sie durch den Prozess des Herunterladens von Python und der MT5-IDE, der Installation der MetaTrader5-Bibliothek und der Erstellung eines Python-Skripts zur Eröffnung eines Trades. Der Referent erklärt die Verwendung von IOC- und GTC-Methoden zum Ausfüllen von Bestellungen und demonstriert, wie das Skript die Bestellung an den MT5-Server sendet. Das Video endet mit einer erfolgreichen Auftragsausführung und einer Einladung zum Abonnieren des Kanals.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt bietet das Video eine Einführung in die Trading with Python-Serie, in der beschrieben wird, wie man mit Python beginnt, wie man ein Handelskonto bei einem Broker eröffnet und wie man Python-Programme im Meta Editor schreibt ist die MT5-IDE. Das Video führt durch das Herunterladen von Python, stellt sicher, dass es zum Pfad hinzugefügt wird, installiert die MetaTrader5-Bibliothek und öffnet den Meta-Editor, um Ihr erstes Python-Skript zu erstellen. Um den Vorgang zu demonstrieren, bietet das Video ein Beispielskript zum Eröffnen eines Trades, das das Symbol, die Losgröße, den Preis, den Stop-Loss, die Gewinnmitnahme, die Abweichung, die magische Zahl und Kommentare definiert. Das Skript wird auf der MetaTrader5-Plattform ausgeführt, was zur Eröffnung eines Trades führt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Redner die Verwendung der Methoden GTC (Go to Cancel) und IOC (Immediate or Cancel) zum Erfüllen von Aufträgen, wobei IOC ein Auftragstyp ist, der einen Auftrag teilweise ausführt und den Rest storniert, wenn dies nicht möglich ist komplett gefüllt. Sie erklären dann, wie das Skript die Bestellung an den MT5-Server sendet und eine Druckanweisung enthält, um zu bestätigen, ob die Bestellung erfolgreich war oder fehlgeschlagen ist. Die Demonstration des Skripts auf MT5 zeigt, dass eine erfolgreiche Order ausgeführt wurde. Schließlich endet das Video, und der Sprecher dankt den Zuschauern für das Ansehen und lädt sie ein, den Kanal zu abonnieren.
 

Jupyter Notebook & Marktdaten



Jupyter Notebook & Marktdaten | Handel mit Python Nr. 1

Das Video „Jupyter Notebook & Market Data | Trading with Python #1“ stellt Zuschauern Jupyter Notebook und Marktdaten vor. Jupyter Notebook ist eine beliebte webbasierte Programmierumgebung, die für Datenvisualisierung und -analyse, Strategieentwicklung und Backtesting verwendet wird. Zuschauer können auf Marktdaten wie technische Daten und OHLC-Daten zugreifen, indem sie Trail-Symbole aus Metatrader 5 extrahieren und Marktdaten anfordern. Der Erzähler demonstriert, wie man Geld- und Briefkurse mit Python unter Verwendung der datetime-Bibliothek erhält und wie man regelmäßig Daten über eine While-Schleife mit dem Zeitmodul anfordert, was zu Aktualisierungen in Echtzeit führt.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt werden Zuschauern Jupyter Notebook und Marktdaten vorgestellt. Jupyter Notebook ist eine webbasierte Codierungsumgebung, die bei Datenwissenschaftlern und Maschinenspezialisten beliebt ist und als Django für die Datenvisualisierung fungiert. Zu den Vorteilen von Jupyter Notebooks gehören Datenanalyse, Visualisierung, Strategieentwicklung und Backtesting. In der Zwischenzeit können Zuschauer bestimmte Marktdaten wie technische Daten und OHLC-Daten verwenden, indem sie Trail-Symbole aus Metatrader 5 extrahieren und Marktdaten anfordern. Zuschauer können auch Handelsstrategien in der MT5-Umgebung einsetzen, um ihr Risiko zu managen und ihre Trades zu überwachen. Das Video erklärt, wie man Jupiter Notebook mit pip installiert und wie man ein Verzeichnis namens Trading With Python erstellt, bevor man auf den Jupiter-Server wechselt. Um schließlich Preisdaten von einem bestimmten Symbol anzufordern, können Betrachter den Code „leeres Fünf-Punkte-Symbol-Info-Tick“ verwenden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Erzähler, wie man Geld- und Briefkurse mit Python unter Verwendung der datetime-Bibliothek erhält. Sie zeigen zunächst, wie man einen Unix-Zeitstempel in ein datetime-Objekt umwandelt und wie man mit dem time-Modul periodisch Daten über eine while-Schleife anfordert. Die resultierende Ausgabe zeigt die aktualisierten Brief- und Geldkurse in Echtzeit an.
 

Verbinden Sie Python mit MetaTrader 5



Verbinden Sie Python mit MetaTrader5

Das Video-Tutorial zeigt, wie man Python in die MetaTrader5-Plattform integriert, einschließlich des Imports notwendiger Bibliotheken wie Pandas und Plotly, Initialisierung und Anmeldung bei einem Handelskonto, Abrufen von Kontoinformationen und Abrufen von Daten für Symbole, einschließlich aktueller Preise, OHLC-Daten und historischer Daten Ticks und Transaktionen. Das Tutorial behandelt auch die Interaktion mit der Plattform über Python, um Aufträge anzuzeigen, Trades zum Öffnen und Schließen von Positionen zu senden und Positionen mithilfe von Ticket-IDs zu schließen. Der Moderator ermutigt die Zuschauer, Fragen zum Integrationsprozess zu stellen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt das Video-Tutorial die Integration von Python in die MetaTrader5-Plattform vor. Die Plattform verfügt über eine eigene Dokumentation, in der Einzelpersonen Marktdaten anfordern, Daten analysieren und Trades mithilfe einer algorithmischen Strategie ausführen können. Um mit Python zu arbeiten, erklärt das Video die grundlegendsten Befehle durch den Import von MetaTrader5-, Pandas-, Plotly- und Datetime-Bibliotheken. Das Video führt dann durch die Initialisierung und Anmeldung bei einem Handelskonto sowie das Abrufen von Kontoinformationen wie Anmeldenummer, Hebel, Saldo und Eigenkapital. Der Abschnitt endet mit einer Erklärung, wie man mt.symbolstotal verwendet, um die Gesamtzahl der vom Broker angebotenen Symbole zu erhalten, und wie man empty.symbols get verwendet, um Daten wie Margin-Anforderungen und Kontraktgrößen für jedes Symbol abzurufen.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie man mit Python und MetaTrader 5 Daten von einem Symbol erhält. Der Referent erklärt, dass man mit dem Befehl „leerer Punkt Symbole abrufen“ Daten für alle Symbole erhalten kann, während man „leerer Punkt“ verwendet Symbolinformationen mit dem spezifischen Symbolnamen geben nur Daten für dieses Symbol zurück. Der Redner zeigt auch, wie man den aktuellen Preis des Symbols unter Verwendung des Symbol-Info-Ticks erhält und wie man die Open-, High-, Low- und Close-Daten (OHLC) oder Candlestick-Daten unter Verwendung des leeren Dot-Copy-Rate-Bereichs erhält. Durch die Durchführung von Datenanalysen und die Kalibrierung von Indikatoren auf der Grundlage dieser Daten kann man seine eigenen Handelsstrategien entwickeln. Abschließend demonstriert der Redner, wie man die tatsächlichen Ticks und Transaktionen des Symbols mit mt dot copy Ticks Range überprüft, um die Historie aller Geld- und Briefkurse auf der Plattform anzuzeigen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt des Videos liegt der Schwerpunkt auf der Interaktion mit der MetaTrader5-Plattform unter Verwendung von Python. Benutzer können die Gesamtzahl der aktuellen Bestellungen abrufen, weitere Details zu Bestellungen und Positionen überprüfen und historische Bestellungen und Geschäfte anzeigen. Darüber hinaus können Zuschauer lernen, wie man einen Trade von Python an MetaTrader5 sendet, um Positionen zu öffnen und zu schließen.

  • 00:15:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie Trades über Python mit MetaTrader5 geöffnet und geschlossen werden. Die Anfrage in MetaTrader5 muss Parameter wie Aktion, Symbol, Volumen, Typ, Stop-Loss, Take-Profit, Abweichung, Magie, Kommentar, Auftragszeit und Typfüllung haben. Das Video zeigt dann, wie man den Algo-Handel aktiviert und die Order über Python ausführt, was die Eröffnung einer Position über die Plattform bestätigt. Schließlich erklärt das Video, wie man eine Position schließt, indem man die Positionsnummer und das Volumen angibt, und zeigt über Python, dass es möglich ist, eine Position mit einer bestimmten Ticket-ID über MetaTrader5 zu schließen.

  • 00:20:00 In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Moderator, wie man eine Position mit Python mit MetaTrader5 schließt. Er zeigt, dass man durch Kopieren der Ticket-ID der Position diese durch die zu schließende Position ersetzen kann. Mit der erfolgreichen Ersetzung wird die Position geschlossen und die Plattform zeigt null offene Positionen an. Der Moderator lädt die Zuschauer ein, im Kommentarbereich Fragen zur MetaTrader5-Dokumentation oder zur Integration von Python-Skripten in MetaTrader5 zu stellen.
 

Programmieren Sie einen einfachen Handelsroboter



Codieren Sie einen einfachen Handelsroboter | Handel mit Python

Das Video-Tutorial zeigt, wie man einen einfachen Handelsroboter in Python mit der MetaTrader 5-Plattform programmiert. Der Roboter verwendet eine einfache Crossover-Strategie für den gleitenden Durchschnitt, wobei der Kauf erfolgt, wenn eine Kerze über dem gleitenden Durchschnitt schließt, und der Verkauf, wenn die Kerze darunter schließt. Der Referent erklärt den in Python geschriebenen Code für diese Strategie, einschließlich Funktionen für Marktaufträge, Schließaufträge und das Erhalten von Exposition für bestimmte Symbole. Die Signalfunktion generiert Handelssignale basierend auf der Strategie, und die Robotereinstellungen definieren die Parameter für Symbol, Volumen, Zeitrahmen und Abweichung. Das Video behandelt auch die Logik der Handelsstrategie und den Code, der zu ihrer Implementierung benötigt wird, wobei Kauf- und Verkaufssignale zu Kauf- bzw. Verkaufsaufträgen führen. Zuschauer werden ermutigt, Handelsideen oder Strategien für potenzielle Videothemen vorzuschlagen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Video-Tutorials erklärt der Ersteller, wie man einen einfachen Handelsroboter mit Python und der Plattform MetaTrader 5 (MT5) programmiert. Der Handelsroboter verwendet die einfache Crossover-Strategie des gleitenden Durchschnitts, bei der der Kauf erfolgt, wenn die Kerze über dem gleitenden Durchschnitt schließt, und der Verkauf stattfindet, wenn die Kerze darunter schließt. Der Ersteller demonstriert den in Python geschriebenen Code für diese Strategie, der Funktionen enthält, die entwickelt wurden, um die Programmierung einer automatisierten Handelsstrategie zu vereinfachen. Diese Funktionen umfassen Market Order zum Platzieren von Orders, Close Order zum Schließen von Orders und Get Exposure zum Abrufen der Exposure für ein bestimmtes Symbol. Der Schöpfer erklärt auch die Signalfunktion, die verwendet wird, um Handelssignale basierend auf der einfachen Crossover-Strategie des gleitenden Durchschnitts zu generieren. Abschließend erläutert der Ersteller das Symbol, das Volumen, den Zeitrahmen und die Abweichungsparameter, die erforderlich sind, um die Einstellungen der Handelsstrategie für den Roboter zu definieren.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt geht der Präsentator auf die Logik der Handelsstrategie und den für ihre Implementierung erforderlichen Code ein. Die Strategie verwendet Funktionen, die in den vorherigen Abschnitten definiert wurden, um basierend auf einem vom Code generierten Signal zu kaufen oder zu verkaufen. Wenn ein Kaufsignal gegeben wird, prüft der Code, ob es offene Short-Positionen gibt, und schließt sie, bevor er eine Kauforder erstellt, falls keine vorhanden sind. Das Gegenteil passiert bei einem Verkaufssignal. Der Code enthält auch Druckanweisungen, um Informationen über die Strategie bereitzustellen, und verwendet die Sleep-Funktion, um die Strategie jede Sekunde zu aktualisieren. Der Moderator zeigt, wie die Strategie zur MT5-Plattform hinzugefügt und ausgeführt wird. Sie ermutigen die Zuschauer auch, Handelsideen oder -strategien im Kommentarbereich für potenzielle Videothemen zu hinterlassen.
 

So senden Sie Orders an den Markt



So senden Sie Orders an den Markt | Handel mit Python #3

In diesem Video-Tutorial zeigt der Moderator, wie man Marktaufträge mit Python und MetaTrader 5 sendet. Das Tutorial behandelt die Erstellung eines Anforderungswörterbuchs mit Parametern für einen Marktauftrag, einschließlich Handelsaktion, Symbol, Volumen und Auftragstyp sowie zusätzlicher Parameter wie Stop-Loss, Take-Profit, Abweichung und Kommentar. Das Video behandelt auch das Schließen offener Positionen mit der Positions-Get-Methode und das Übergeben der Ticketnummer der Order. Das Tutorial fährt dann mit dem Eröffnen einer Limit- oder Stop-Order mit Spezifikationen für Preis, Volumen und andere Parameter sowie dem Ändern und Löschen von Orders mit den Befehlen mt5.trade action stop loss take profit bzw. mt5.trade action remove fort.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video-Tutorial, wie Sie Market-Orders mit Python und MetaTrader 5 an eine Handelsplattform senden. Das Tutorial erklärt, dass eine Market-Order eine Orderart ist, die sofort eine Kauf- oder Verkaufsposition eröffnet der aktuelle Preis. Der Referent veranschaulicht, wie ein Anforderungswörterbuch mit den Parametern für eine Marktorder erstellt wird, einschließlich der Angabe der Handelsaktion, des Symbols, des Volumens und des Ordertyps. Er behandelt auch zusätzliche Parameter wie Stop-Loss und Take-Profit, Abweichung und Kommentar und erklärt, wie das Wörterbuch an den Auftragsversand übergeben wird. Schließlich zeigt das Tutorial, wie man eine offene Position schließt, indem man positions get bekommt und die Ticketnummer der Order übergibt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt das Video, wie Positionen auf der Plattform geschlossen werden. Die Handelsaktionsfunktion muss die Position und die Art der Order angeben und das Volumen muss im Falle einer teilweisen Schließung angegeben werden. Das Video fährt dann fort, um zu erklären, wie man eine Limit-Order mit dem gewünschten Preis, Volumen, Typ und anderen Spezifikationen wie Stop-Loss, Take-Profit und Kommentar eröffnet. Die gleiche Methode kann für Stop-Orders verwendet werden, und um Orders zu ändern, muss die vorhandene Ticketnummer erfasst und dann die neuen Spezifikationen eingegeben werden.
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  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie man Orders mit Python auf MT5 ändert und löscht. Um eine Order zu ändern, muss der Trader den Befehl mt5.trade action stop loss take profit mit vier Parametern verwenden: Stop Loss, Take Profit, Positions-ID und Werte. Durch die Angabe dieser Eingaben kann der Händler seine Stop-Loss- und Take-Profit-Werte aktualisieren. Zum Löschen von Orders müssen sie den Befehl mt5.trade action remove mit einem Parameter verwenden, der Ordernummer des Tickets, die im Abschnitt Pending Orders zu finden ist. Dabei kann der Händler nach einer bestimmten Zeit nicht ausgeführte Pending Orders löschen.
 

So schließen Sie ALLE Positionen



So schließen Sie ALLE Positionen | Handel mit Python #4

Das Video-Tutorial zeigt, wie man mit Python alle Positionen auf der Handelsplattform MetaTrader 5 schließt. Dazu müssen Sie die MetaTrader5-Bibliothek importieren und die Methode mt5.positions.get verwenden, um die aktuelle Liste der offenen Positionen abzurufen. Dann wird eine „close_position“-Funktion definiert, die die mt5.symbol_info_tick-Methode verwendet, um den aktuellen Preis und ein Anforderungswörterbuch für die Kommunikation mit der Handelsplattform zu erhalten. Das Programm durchläuft die Liste der offenen Positionen und übergibt jede Position an die Funktion „close_position“, um jeden Trade zu schließen. Der Erzähler stellt einen Link zum Code und zur Tutorial-Wiedergabeliste für weitere Python-Schulungen bereit.

 

Daten extrahieren und visualisieren



Daten extrahieren und visualisieren | Handel mit Python #5

Das Video zeigt, wie man tägliche OHLC-Daten für das EURUSD-Symbol aus MetaTrader 5 mit Python extrahiert und visualisiert. Der Prozess beinhaltet den Import von Bibliotheken wie MetaTrader 5, Pandas und Plotly.graph_objects für die Datenvisualisierung. Die extrahierten Daten werden in einen Pandas-Datenrahmen konvertiert und mit der OHLC-Funktion von Plotly visualisiert. Der Moderator zeigt auch, wie man den Bereichsschieberegler auf dem Diagramm ausblendet, und stellt Links zum Herunterladen des Codes und weiterer Trading with Python-Videos bereit.

 

Codieren Sie einen nachlaufenden Stoploss



Codieren Sie einen nachlaufenden Stoploss | Handel mit Python #6

Das Video zeigt, wie man mit Python einen Trailing-Stop-Loss-Roboter erstellt. Der Moderator erklärt, wie Trader von einem Trailing Stop Loss profitieren können, indem sie Verluste begrenzen und Gewinne maximieren. Das Video behandelt die Konfiguration notwendiger Variablen und Verbindungen zur Antriebsplattform sowie das Abrufen von Daten und das Definieren maximaler Abstände zwischen dem aktuellen Kurs und dem Stop-Loss. Der Präsentator demonstriert auch, wie die Stop-Loss-Funktion dem Gewinn folgt, im Falle eines Ausbruchs aktualisiert, um die Gewinnschwelle zu erreichen, und in der Lage ist, basierend auf dem aktuellen Preis zu aktualisieren. Insgesamt dient das Video als hilfreiche Demonstration, wie Python verwendet werden kann, um Positionen zu verfolgen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video, wie man einen Trailing-Stop-Loss-Roboter mit Python programmiert. Das Video beginnt mit der Erklärung, wie ein Trailing Stop Loss Händlern helfen kann, Verluste zu begrenzen und Gewinne zu maximieren. Der Moderator zeigt dann, wie die erforderlichen Konfigurationsvariablen eingerichtet und Python mit der Antriebsplattform verbunden werden, bevor die erforderlichen Daten aus der offenen Position abgerufen werden. Als nächstes zeigt das Video, wie Sie den Abstand zwischen dem aktuellen Preis und dem Stop-Loss berechnen und den maximalen Abstand zwischen ihnen definieren. Abschließend demonstriert der Moderator, wie die codierte Funktion verwendet wird, um mithilfe der MetaTrader 5-Plattform einen Stop-Loss auf offene Positionen anzuwenden.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt zeigt das Video die Konfiguration für den maximalen Stop-Loss, den Füllbetrag und den Standard-Stop-Loss. Das Skript ermöglicht die Aktualisierung des Stop-Loss auf der Grundlage des aktuellen Preises mit einem Limit von sechs Pips vom Stop-Loss und einem Trading-Stop-Loss um drei Pips, wenn es den maximalen Stop-Loss überschreitet. Das Skript wendet auch einen Stop-Loss von 3 Pips unter dem Kaufpreis an, wenn es keinen Stop-Loss für die Position gibt. Das Video zeigt, wie der Stop-Loss dem Gewinn folgt und wie er im Falle eines Ausbruchs aktualisiert wird, um die Gewinnschwelle zu erreichen. Trotz der ereignislosen Handelsposition im Video zeigt die Demonstration, wie Python verwendet werden kann, um Positionen zu verfolgen.
 

Verwalten Sie Ihre Positionen mit Tkinter



Verwalten Sie Ihre Positionen mit Tkinter | Handel mit Python #7

In diesem Abschnitt des Videos demonstriert der Moderator, wie man mit Tkinter eine Python-Anwendung erstellt, die offene Positionen in der MetaTrader 5-Plattform aus der Ferne verwalten und schließen kann. Die Anwendung ermöglicht es Benutzern, Aktualisierungen in Echtzeit zu überwachen und Positionen mit Abweichungen zu schließen, um Slippage zu begrenzen. Es verwendet ein Listenfeld, um offene Positionen anzuzeigen, und verfügt über eine Schaltfläche zum Schließen, die mit einem Befehl zum Schließen von Positionen mit einem Abweichungselement verknüpft ist, das mithilfe einer Bezeichnung und eines Eintrags definiert wird. Der Code für die Anwendung steht zum kostenlosen Download auf der Website des Moderators zur Verfügung, und das Video erklärt Schritt für Schritt, wie man die GUI erstellt, die MetaTrader 5-Plattform initialisiert und Funktionen zum Überwachen und Schließen von Positionen verwendet.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Moderator, wie man mit Tkinter und der MetaTrader 5-Plattform eine Python-Anwendung erstellt, die offene Positionen aus der Ferne überwachen und schließen kann. Die Anwendung verbindet sich mit der MetaTrader 5-Bibliothek, um Echtzeit-Updates zu überwachen, wobei Abweichungen vorhanden sind, um Slippage zu begrenzen. Der Code für die Anwendung kann kostenlos auf der Website des Moderators heruntergeladen werden, und das Video erklärt Schritt für Schritt, wie die GUI erstellt, die MetaTrader 5-Plattform initialisiert und Funktionen zum Überwachen und Schließen von Positionen verwendet werden. Das Video enthält auch eine Demonstration der Anwendung in Aktion.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erläutert der Ersteller die fortgeschrittenere Funktion zur Verwaltung offener Stellen mit Tkinter. Die offenen Positionen werden in einer String-Variablen gespeichert und mit der Funktion „Offene Positionen abrufen“ abgerufen, die mit der Treiberplattform des Benutzers verknüpft ist. Diese Positionen werden mithilfe eines Tkinter-Listenfelds angezeigt, das das gleichzeitige Auswählen und Schließen mehrerer Positionen ermöglicht. Die Schließen-Schaltfläche ist mit einem Schließen-Position-Befehl verknüpft, der sich auf ein Abweichungselement bezieht, das durch eine Bezeichnung und einen Eintrag definiert ist. Schließlich ist das Programm so eingerichtet, dass es Positionen in Echtzeit aktualisiert und mit der Root-Dot-Main-Schleife ausgeführt werden kann. Der Code ist auf der Website des Erstellers verfügbar.

  • 00:10:00 Es tut mir leid, es scheint keinen Transkriptauszug zu geben, den ich zusammenfassen könnte. Der von Ihnen bereitgestellte Text ist der Call-to-Action am Ende des Videos vom Ersteller. Wenn Sie bestimmte Transkriptauszüge haben, stelle ich Ihnen gerne eine Zusammenfassung zur Verfügung.
 

WERDEN SIE BEZAHLT, wenn Sie Ihre Trades offen halten



WERDEN SIE BEZAHLT, wenn Sie Ihre Trades offen halten | Handel mit Python #8

Das Video behandelt den Carry-Handel, bei dem Broker den Händlern jeden Tag einen kleinen Betrag für das Halten offener Positionen auf ihrem Konto zahlen, auch bekannt als positiver Aktienhandel. Der Zweck besteht darin, Symbole zu identifizieren, die positive Swaps bieten, um zu entscheiden, ob es sich lohnt, sie zu handeln oder nicht. Das Video enthält Tabellen, die Symbole mit positiven Swaps auf der langen und kurzen Seite zeigen. Carry-Trading wird für langfristige Trades empfohlen, die Tage oder Wochen dauern, und Trader sollten die Swap-Werte überwachen, da Broker sie jederzeit aktualisieren können.

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