Python para el trading algorítmico - página 6

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Cómo recopilar información detallada sobre símbolos con Python y MetaTrader 5

CÓMO RECOPILAR INFORMACIÓN DETALLADA DE ACTIVOS FINANCIEROS CON PYTHON Y MT5

El video demuestra cómo recopilar información detallada sobre un activo financiero específico utilizando Python y la plataforma MT5. La información recopilada incluye varios detalles sobre el volumen de negociación del activo, los valores de pips y los precios de compra y venta, entre otras cosas. Esta sección del video también cubre la conversión de la información recopilada en formato de diccionario para facilitar el análisis. El video proporciona información sobre cómo recopilar y analizar datos financieros utilizando la programación de Python.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador demuestra cómo recopilar información detallada sobre un activo específico utilizando Python y la plataforma MT5. Anteriormente, el presentador había mostrado cómo usar el comando "obtener símbolos" para recopilar todos los activos disponibles de un corredor, pero en este caso, el enfoque está en recopilar información específica para un activo, las acciones preferenciales de Petrobras. El presentador utiliza la función "E simple" para recopilar esta información y demuestra cómo convertir la variable resultante en un formato de diccionario para facilitar el análisis. La información recopilada incluye detalles sobre el volumen de negociación del activo, los valores de dígitos y pips, y los precios de compra y venta, entre otras cosas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video cubre información detallada que se puede recopilar de los activos financieros, como la última operación, el volumen real, la apertura del día, información del mercado de derivados y más. El orador también demuestra cómo recopilar esta información utilizando Python y la plataforma MT5. También muestran cómo acceder a la información recuperada mediante la creación de un diccionario y el uso de un ciclo for para imprimirlo. En general, esta sección proporciona información sobre cómo recopilar y analizar datos financieros utilizando la programación de Python.

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CÓMO TRANSFORMAR INFORMACIÓN DE ACTIVOS EN PYTHON Y METATRADER 5 DATAFRAMES

CÓMO TRANSFORMAR INFORMACIÓN DE ACTIVOS EN PYTHON Y METATRADER 5 DATAFRAMES

Este video de YouTube destaca el proceso de convertir información de activos de diccionarios en marcos de datos en Python y MT5. El instructor explica cómo usar la declaración de selección para recopilar información y luego convertirla en una lista de tuplas, que luego puede transformarse en un marco de datos usando la biblioteca pandas. Proporcionan una guía paso a paso sobre cómo crear una lista, nombrar las columnas y transformarla en un marco de datos. El tutorial tiene como objetivo alentar a los espectadores a utilizar Python y MQL5 para crear estrategias de inversión y robots al conectar todas estas ideas.

• 00:00:00 En esta sección, el video tutorial explica cómo transformar información sobre activos de diccionarios a marcos de datos en Python y MT5. El instructor demuestra cómo recopilar información usando la declaración de selección y cómo transformar la variable en una lista de tuplas, lo que permite la conversión en un marco de datos. La biblioteca pandas, que está preinstalada en el entorno de Anaconda, se utiliza para transformar la variable en un marco de datos. El instructor muestra los pasos para crear una lista y luego convertirla en un marco de datos con nombres de columna específicos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador demuestra cómo transformar la información de los activos en marcos de datos de Python y MetaTrader 5. Muestran cómo ejecutar el código para establecer las columnas de Neto Femme y cómo trabajar con las películas de Zeta. El ponente anima al espectador a seguir conectando todas sus ideas para crear estrategias de inversión y robots utilizando Python y mql5.

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CÓMO RECOGER LOS PRECIOS DE CIERRE DE VARIOS ACTIVOS EN DATAFRAME - Python y MetaTrader 5

COMO COLETAR OS CLOSES DE VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME - PYTHON E MetaTrader 5

El video enseña cómo automatizar el proceso de recopilación y almacenamiento de los precios de cierre de múltiples activos en un Pandas DataFrame utilizando Python y MetaTrader 5. El proceso implica la creación de una cartera de activos, utilizando un ciclo for para recopilar sus precios de cierre en función de un valor específico. intervalo de fechas y transformando los datos recopilados en un DataFrame. El tutorial proporciona un excelente ejemplo para los comerciantes interesados en automatizar su proceso de recopilación de datos. El presentador también muestra cómo seleccionar solo los valores deseados y abordar los errores durante la recopilación de datos, lo que demuestra un proceso útil de resolución de problemas. El DataFrame resultante contiene la fecha y el precio de cierre de cada activo, lo cual es útil para crear robots de comercio de activos.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo recolectar y almacenar precios de cierre de múltiples activos en un Pandas DataFrame usando Python y MetaTrader 5. El proceso implica crear una cartera de activos y usar un ciclo for para recolectar sus precios de cierre basado en un intervalo de fechas específico. El video también cubre cómo transformar los datos recopilados en un DataFrame y manipular sus columnas. El tutorial proporciona un ejemplo útil para los comerciantes interesados en automatizar su proceso de recopilación de datos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el presentador explica cómo transformar una columna de formato de marca de tiempo a una de formato de fecha y hora utilizando Python y MetaTrader 5. Los datos transformados luego se almacenan en un marco de datos y el presentador muestra cómo para seleccionar solo los valores deseados (en este caso, los valores de cierre) para crear un nuevo marco de datos que contenga solo los datos seleccionados. El presentador encuentra un error durante la recopilación de datos, que luego identifica y soluciona, lo que demuestra un proceso útil de solución de problemas.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el orador demuestra cómo recopilar y organizar los precios de cierre de múltiples activos en un marco de datos de pandas utilizando Python y MetaTrader 5. El orador enfatiza la importancia de comprender la lógica detrás del código y estudiar la librería pandas para poder modificar y manipular los datos. El marco de datos resultante contiene la fecha y el precio de cierre de cada activo, que se utilizará en videos futuros para recopilar datos de precios en tiempo real para los robots de comercio de activos. El orador alienta a los espectadores a que les guste el video y dejen comentarios sobre su progreso y experiencia de aprendizaje.

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CÓMO OBTENER PRECIOS DE ACTIVOS EN TIEMPO REAL CON PYTHON Y METATRADER 5

COMO OBTER PREÇOS DE ACTIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

El video de YouTube demuestra cómo usar Python y MetaTrader 5 para obtener precios de activos en tiempo real mediante la ejecución de un ciclo que recopila datos de forma continua sobre los precios de cierre en intervalos de dos segundos. El orador convierte los datos recopilados en un formato de fecha y hora y muestra cómo extraer los últimos cinco valores de los precios de cierre de un activo. Si bien los valores de cierre del activo no fluctúan mucho en el ejemplo que se muestra, el método se puede utilizar para recopilar datos sobre cualquier activo deseado. Además, el video menciona la disponibilidad de una función similar que recopila datos sobre los precios de compra y venta para cada momento de ejecución en el mercado.

• 00:00:00 En esta sección del video, el orador demuestra cómo recopilar continuamente información en tiempo real sobre los valores de cierre de un activo en particular usando un ciclo interminable en Python. Comienzan convirtiendo los datos recopilados en un marco de datos y luego transforman la columna de tiempo en un formato de fecha y hora. Al ejecutar el código necesario, el orador muestra cómo recopilar los últimos cinco valores de los precios de cierre del activo en intervalos de dos segundos e imprimir el valor actual del último precio de cierre en tiempo real. Aunque los valores de cierre del activo no fluctúan significativamente en este ejemplo debido a la baja liquidez, el orador señala que se puede recopilar cualquier dato que se desee utilizando este método.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente muestra cómo obtener precios de activos en tiempo real usando Python y MT5. Al ejecutar un bucle que recopila datos de la última línea de volumen de apertura, alto, bajo, cierre, la función recopila continuamente datos en tiempo real sobre el precio y el volumen de los activos. Al presionar 'Detener', la función se detiene y los datos se pueden usar para un análisis posterior. El ponente también menciona la disponibilidad de una función similar que puede recopilar datos sobre los precios de compra y venta de activos para cada momento de ejecución dentro del mercado.

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CÓMO GUARDAR CONTINUAMENTE EN ARCHIVO DATOS OBTENIDOS CON METATRADER 5 Y PYTHON

CÓMO GUARDAR CONTINUAMENTE EN ARCHIVO DATOS OBTENIDOS CON METATRADER 5 PYTHON

Este video tutorial demuestra el proceso de recopilación y almacenamiento de datos financieros en tiempo real obtenidos a través de Python de MetaTrader 5 utilizando el método DataFrame de la biblioteca Pandas para crear un archivo CSV. El video cubre cómo modificar el archivo en una estructura de datos basada en filas para una mejor organización y muestra cómo eliminar encabezados e índices. También explica cómo guardar los datos como un archivo de Excel con algunos ajustes.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo guardar información en tiempo real obtenida a través de Python de MetaTrader 5 y guardarla en un archivo CSV. El video muestra cómo recopilar y guardar datos en un archivo CSV y cómo modificar ese archivo para que los datos se almacenen en filas en lugar de columnas, creando así una estructura de datos más adecuada. El proceso implica el uso de la biblioteca Pandas y su método DataFrame, y el video recorre cada paso, incluido cómo nombrar el archivo y especificar el modo de guardado.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video tutorial explica cómo guardar datos obtenidos continuamente de Python en MetaTrader 5 en un archivo mediante transposición. Los datos se transforman de filas a columnas para facilitar la organización y se guardan en un archivo. El tutorial también cubre cómo eliminar encabezados e índices usando un comando y muestra cómo los datos se pueden guardar como un archivo de Excel con algunos ajustes.

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CÓMO AÑADIR SÍMBOLOS EN METATRADER 5 MARKET WATCH CON PYTHON

CÓMO AGREGAR ACTIVOS EN MT5 MARKET WATCH CON PYTHON

Este tutorial de YouTube enseña a los usuarios cómo agregar nuevos activos al Market Watch de MetaTrader 5 usando Python. El tutorial explica cómo recopilar información sobre un activo usando Meta Trader y agregarlo al mercado de observación. Al agregar un activo, los usuarios obtienen acceso a información más detallada, como los precios y el volumen de apertura y cierre. El tutorial enfatiza la importancia de esta función para aquellos que programan sus propios bots comerciales.

• 00:00:00 En esta sección del tutorial de YouTube, el instructor explica cómo agregar un nuevo activo al Market Watch de MetaTrader5 usando Python. Al agregar un activo al mercado de observación, el usuario obtiene acceso a información más precisa, como precios de apertura y cierre, volumen y otros detalles adicionales. El tutorial explica cómo cargar un activo y recopilar su información usando Meta Trader, y muestra cómo agregar el activo al mercado de observación usando un comando. También se destacan los beneficios de agregar un activo y obtener acceso a información más detallada.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video demuestra cómo agregar activos al panel de observación del mercado en MT5 usando Python. El anfitrión muestra a los espectadores cómo agregar y eliminar activos y modificar sus valores en el panel. El anfitrión destaca la importancia de esta característica para aquellos que están programando su propio botiquín comercial.

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CÓMO TRAZAR GRÁFICOS DE VELAS CON PYTHON Y METATRADER5

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE VELAS COM PYTHON E MetaTrader 5

Este video tutorial cubre el proceso de trazar gráficos de velas usando Python y MetaTrader 5. El instructor usa la biblioteca de gemelos para importar y manipular datos de MetaTrader 5, muestra cómo usar pandas para generar gráficos interactivos y personalizados, y explica cómo transformar los datos en un marco de datos para utilizar las funciones de la biblioteca de Pandas para la creación de gráficos. Además, demuestran cómo personalizar gráficos, transformar el índice de datos en fecha y hora, y proporcionar códigos y comandos para que los usuarios creen sus propios gráficos personalizados para el análisis financiero.

• 00:00:00 En esta sección, el video tutorial muestra cómo trazar gráficos de velas japonesas con Python y MetaTrader 5. El instructor explica que los datos de MetaTrader 5 pueden incorporarse a la plataforma Python/Jupyter utilizando varias bibliotecas, como matplotlib o prole , pero en este tutorial usan la biblioteca de gemelos. El instructor recorre los pasos de instalación y configuración necesarios para usar gemelos y demuestra cómo se usa la biblioteca pandas para importar y manipular los datos necesarios para generar gráficos interactivos y personalizados. Finalmente, el instructor muestra cómo transformar los datos en un marco de datos y hacer uso de las funciones de la biblioteca de Pandas para obtener estadísticas descriptivas antes de trazar el gráfico de velas japonesas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video tutorial muestra cómo trazar gráficos de velas utilizando Python y MetaTrader 5. El tutorial utiliza una biblioteca llamada "ai pros" para crear gráficos de velas simples con datos máximos y mínimos y cierre de un marco de datos. El tutorial también muestra cómo personalizar los gráficos y transformar el índice de datos en fecha y hora. Se proporcionan códigos y comandos para ayudar a los usuarios a crear sus propios gráficos personalizados para el análisis financiero.

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Cómo alojar un robot (asesor experto) en un MetaTrader 5 VPS

Como Hospedar um Robô (Asesor Experto) numa VPS de MetaTrader 5

El video brinda orientación sobre cómo alojar un Asesor Experto (robot) en una máquina VPS usando MetaTrader 5.

Los usuarios deben seleccionar y comprar un plan en el sitio web mql5.com después de iniciar sesión en la plataforma, asegurándose de tener una configuración igual o superior a la versión 3063 para usar el servicio.

Esta característica puede ayudar a los usuarios a evitar problemas con cortes de energía y conectividad a Internet cuando se ejecuta el robot.

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CÓMO FILTRAR FECHAS Y HORAS EN DATAFRAMES CON PYTHON

COMO FILTRAR DATOS Y HORAS EN DATAFRAMES COM PYTHON

En este video de YouTube, YouTuber demuestra cómo filtrar datos y extraer información según el tiempo en un marco de datos usando Python. Usan MetaTrader 5 para importar datos y precios y luego muestran cómo usar la biblioteca pandas para trabajar con el marco de datos. El orador explica cómo transformar las columnas de tiempo en cadenas y cómo filtrar el marco de datos en función de horas específicas utilizando una función lambda aplicada fila por fila. Este video es útil para aquellos que desean desarrollar estrategias complejas y trabajar con análisis de datos utilizando Python y MetaTrader 5. Brinda una buena explicación de la función de aplicación y el filtrado de marcos de datos según las condiciones.

• 00:00:00 En esta sección, el YouTuber explica cómo filtrar datos e información según el tiempo en un marco de datos usando Python. El video demuestra el uso de MetaTrader 5 para importar datos y precios y luego muestra cómo usar la biblioteca pandas para trabajar con el marco de datos. YouTuber muestra cómo transformar la instancia de matriz en un marco de datos y cómo filtrar una hora en particular para recopilar información específica del cierre de la carretera abierta. El video es útil para quienes desean trabajar con análisis de datos y desarrollar estrategias complejas utilizando Python y MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente explica cómo filtrar y manipular fechas y horas en un DataFrame usando Python. Demuestran cómo investigar una columna específica en el DataFrame y recuperar información basada en valores coincidentes. También explican cómo transformar las columnas de tiempo en cadenas y formatear el tiempo según el formato deseado. Usan este formato para filtrar y extraer información de cada fila en el DataFrame, lo que permite un análisis de datos más preciso.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo filtrar marcos de datos según fechas y horas específicas usando Python. La función de aplicación se usa para aplicar una función lambda fila por fila a una columna en particular, y la función lambda toma una sola variable (representada como x) para cada fila. El orador demuestra cómo extraer solo las horas de cada fila y darle formato como una cadena, y luego filtrar el marco de datos en función de horas específicas usando la cadena obtenida. Es importante comprender el concepto de la función de aplicación y el filtrado de marcos de datos en función de ciertas condiciones cuando se trabaja con datos en Pytho.

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CÓMO DESCARGAR DATOS DE METATRADER 5 Y ABRIR CON PYTHON

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

El video tutorial explica cómo descargar datos de MetaTrader 5 y abrirlos con Python. El proceso implica identificar los datos necesarios y descargarlos, abrir y manipular los datos en Python utilizando bibliotecas como Pandas y resolver errores comunes, como la separación adecuada de datos mediante separadores de pestañas.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo descargar datos de MetaTrader 5 y abrirlos usando Python. El tutorial comienza identificando los datos necesarios y las especificaciones para la descarga de datos. Una vez que se descargan los datos, el video muestra cómo abrirlos con Jupyter Notebook e importar las bibliotecas necesarias, como Pandas, para manipular los datos. Además, el video destaca errores comunes y brinda soluciones para resolverlos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza el proceso de descargar datos de MetaTrader 5 y abrirlos con Python. Es posible que el archivo de datos capturado de MetaTrader 5 no se separe correctamente, pero se puede abrir con un software gratuito como Notepad++. Los datos están separados por tabulaciones en lugar de comas, por lo que para leer correctamente los datos con pandas, los usuarios deben especificar la tabulación como separador. Una vez que los datos se separan correctamente, se pueden usar en Python para un análisis posterior.
  
  
• 00:10:00 Este extracto de la transcripción no contiene ninguna información relevante para un resumen. Es un mensaje del locutor que promociona su canal de Telegram y alienta a los espectadores a que le den me gusta y se suscriban a sus videos.