Python dans le Trading Algorithmique

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MQL5 est un langage de programmation spécialement conçu pour créer des applications performantes pour le trading sur les marchés financiers.

Il offre une exécution plus rapide et des performances supérieures à celles d'autres langages de programmation spécialisés habituellement utilisés dans le trading algorithmique. La syntaxe du langage est similaire à celle du C++.

MQL5 supporte OpenCL et fournit des bibliothèques statistiques, de logique floue et ALGLIB prêtes à l'emploi. L'environnement de développement MetaEditor offre un support natif pour les bibliothèques .NET avec des imports intelligents de fonctions, qui éliminent le besoin de wrappers spéciaux. Vous pouvez utiliser des DLL C++ tierces lors de la création de programmes MQL5. Les fichiers de code source C++ (CPP et H) peuvent être édités directement, de la même manière que les fichiers MQ5 et MQH.

Python est un langage populaire de haut niveau à usage général. Il propose de nombreuses bibliothèques et outils pour l'analyse des données et le calcul scientifique, tels que NumPy, Pandas et Scikit-learn, et est donc largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique (machine learning).

Il prend également en charge les frameworks d'apprentissage automatique TensorFlow et PyTorch pour la création et l'entraînement de réseaux neuronaux complexes. Comme Python est populaire dans la communauté de l'apprentissage automatique, il existe de nombreuses ressources et communautés en ligne où les développeurs peuvent apprendre et partager leurs connaissances.

Avec package d'intégration Pythonles traders peuvent obtenir les données boursières par le biais d'une communication inter-process directement depuis le terminal MetaTrader 5. Ils peuvent également exécuter des opérations de trading et utiliser les données pour des calculs statistiques et l'apprentissage automatique.

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Présentation et configuration

Présentation et configuration | Négocier avec Python

La série Trading with Python est présentée dans cette vidéo, qui couvre les bases de la configuration de Python et de l'ouverture d'un compte de trading avec un courtier. Le didacticiel décrit le processus de téléchargement de Python et de l'IDE MT5, d'installation de la bibliothèque MetaTrader5 et de création d'un script Python pour ouvrir une transaction. L'orateur explique comment utiliser les méthodes IOC et GTC pour remplir les commandes et montre comment le script envoie la commande au serveur MT5. La vidéo se termine par une exécution réussie de la commande et une invitation à s'abonner à la chaîne.

• 00: 00: 00 Dans cette section, la vidéo fournit une introduction à la série Trading with Python, expliquant comment démarrer avec python, comment ouvrir un compte de trading avec un courtier et comment écrire des programmes Python dans Meta Editor, qui est l'IDE MT5. La vidéo explique comment télécharger Python, s'assurer qu'il est ajouté au chemin, installer la bibliothèque MetaTrader5 et ouvrir l'éditeur Meta pour créer votre premier script Python. Pour illustrer le processus, la vidéo fournit un exemple de script pour ouvrir une transaction, définissant le symbole, la taille du lot, le prix, le stop loss, le take profit, la déviation, le nombre magique et les commentaires. Le script est exécuté dans la plate-forme MetaTrader5, ce qui entraîne l'ouverture d'une transaction.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation des méthodes GTC (aller à annuler) et IOC (immédiat ou annuler) pour remplir les commandes, IOC étant un type de commande qui remplit partiellement une commande et annule le reste s'il ne peut pas être complètement rempli. Ils expliquent ensuite comment le script envoie la commande au serveur MT5 et inclut une déclaration d'impression pour confirmer si la commande a réussi ou échoué. La démonstration du script sur MT5 montre qu'une commande a été exécutée avec succès. Enfin, la vidéo se termine et l'orateur remercie les téléspectateurs d'avoir regardé et les invite à s'abonner à la chaîne.

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Bloc-notes Jupyter et données de marché

Bloc-notes Jupyter et données de marché | Négocier avec Python #1

La vidéo "Jupyter Notebook & Market Data | Trading with Python #1" présente aux spectateurs Jupyter Notebook et les données du marché. Jupyter Notebook est un environnement de codage Web populaire utilisé pour la visualisation et l'analyse de données, le développement de stratégies et le backtesting. Les téléspectateurs peuvent accéder aux données du marché telles que les données techniques et les données OHLC en extrayant les symboles de piste de Metatrader 5 et en demandant des données sur le marché. Le narrateur montre comment obtenir des prix d'offre et de demande avec Python à l'aide de la bibliothèque datetime et comment demander des données périodiquement via une boucle while à l'aide du module time, ce qui entraîne des mises à jour en temps réel.

• 00:00:00 Dans cette section, les spectateurs découvrent Jupyter Notebook et les données du marché. Jupyter Notebook est un environnement de codage basé sur le Web populaire parmi les scientifiques des données et les spécialistes des machines, et fonctionne comme Django pour la visualisation des données. Les avantages des notebooks Jupyter incluent l'analyse des données, la visualisation, le développement de stratégies et le backtesting. Pendant ce temps, les téléspectateurs peuvent utiliser certaines données de marché, telles que les données techniques et les données OHLC en extrayant les symboles de piste de Metatrader 5 et en demandant des données de marché. Les téléspectateurs peuvent également déployer des stratégies de trading dans l'environnement MT5 pour gérer leurs risques et surveiller leurs transactions. La vidéo explique comment installer Jupiter Notebook à l'aide de pip et comment créer un répertoire appelé Trading With Python avant de passer au serveur Jupiter. Enfin, pour demander des données de prix à partir d'un symbole spécifique, les téléspectateurs peuvent utiliser le code "coche vide d'informations sur le symbole à cinq points".
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le narrateur montre comment obtenir des prix d'offre et de demande avec Python à l'aide de la bibliothèque datetime. Ils montrent d'abord comment convertir un horodatage Unix en un objet datetime et comment demander périodiquement des données via une boucle while à l'aide du module time. La sortie qui en résulte affiche les prix vendeur et acheteur mis à jour en temps réel.

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Connectez Python à MetaTrader 5

Connectez Python à MetaTrader5

Le didacticiel vidéo montre comment intégrer Python à la plate-forme MetaTrader 5, y compris l'importation des bibliothèques nécessaires telles que pandas et plotly, l'initialisation et la connexion à un compte de trading, la récupération des informations de compte et l'obtention de données pour les symboles, y compris le prix actuel, les données OHLC et ticks et transactions historiques. Le didacticiel explique également comment interagir avec la plate-forme via Python pour afficher les commandes, envoyer des transactions pour ouvrir et fermer des positions et fermer des positions à l'aide d'ID de ticket. Le présentateur encourage les téléspectateurs à poser des questions sur le processus d'intégration.

• 00:00:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo présente l'intégration de Python dans la plateforme MetaTrader 5. La plate-forme dispose de sa propre documentation où les individus peuvent demander des données de marché, analyser des données et exécuter des transactions en utilisant une stratégie algorithmique. Pour travailler avec Python, la vidéo explique les commandes les plus élémentaires en important les bibliothèques MetaTrader5, pandas, plotly et datetime. La vidéo décrit ensuite l'initialisation et la connexion à un compte commercial, ainsi que la récupération des informations du compte telles que le numéro de connexion, l'effet de levier, le solde et l'équité. La section se termine par une explication de la façon d'utiliser mt.symbolstotal pour obtenir le nombre total de symboles offerts par le courtier et comment utiliser empty.symbols get pour récupérer des données telles que l'exigence de marge et la taille des contrats pour chaque symbole.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment obtenir des données à partir d'un symbole à l'aide de Python et MetaTrader 5. L'orateur explique qu'en utilisant la commande d'obtention de symboles à points vides, on peut obtenir des données pour tous les symboles, tout en utilisant des points vides. les informations de symbole avec le nom de symbole spécifique renverront des données uniquement pour ce symbole. L'orateur montre également comment obtenir le prix actuel du symbole à l'aide de la coche d'informations sur le symbole, et comment obtenir les données d'ouverture, de haut, de bas et de clôture (OHLC) ou les données de chandelier en utilisant une plage de taux de copie de points vides. En effectuant une analyse des données et en calibrant des indicateurs basés sur ces données, on peut développer ses propres stratégies de trading. Enfin, l'orateur montre comment vérifier les ticks et les transactions réels du symbole à l'aide de la plage de ticks de copie de points mt pour voir l'historique de tous les cours acheteurs et vendeurs sur la plate-forme.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, l'accent est mis sur la façon d'interagir avec la plateforme MetaTrader5 en utilisant Python. Les utilisateurs peuvent obtenir le nombre total de commandes en cours, vérifier plus de détails sur les commandes et les positions, et afficher l'historique des commandes et des transactions. De plus, les téléspectateurs peuvent apprendre à envoyer une transaction de Python à MetaTrader 5 pour ouvrir et fermer des positions.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, la vidéo explique comment ouvrir et fermer des transactions via Python à l'aide de MetaTrader5. La demande dans MetaTrader5 doit avoir des paramètres tels qu'une action, un symbole, un volume, un type, un stop loss, un profit, une déviation, une magie, un commentaire, une heure de commande et un remplissage de type. La vidéo montre ensuite comment activer le trading algo et exécuter l'ordre via Python, ce qui confirme l'ouverture d'une position via la plateforme. Enfin, la vidéo explique comment fermer une position en spécifiant le numéro de position et le volume et démontre via Python qu'il est possible de fermer une position avec un identifiant de ticket spécifique via MetaTrader5.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment fermer une position en utilisant Python avec MetaTrader5. Il montre qu'en copiant l'identifiant du ticket du poste, on peut le remplacer par le poste qui doit être fermé. Avec le remplacement réussi, la position est fermée et la plateforme n'affiche aucune position ouverte. Le présentateur invite les téléspectateurs à poser des questions sur la documentation MetaTrader5 ou l'intégration de scripts Python dans MetaTrader5 dans la section des commentaires.

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Coder un robot de trading simple

Coder un robot de trading simple | Négocier avec Python

Le didacticiel vidéo montre comment coder un robot de trading simple en Python à l'aide de la plateforme MetaTrader 5. Le robot utilise une stratégie de croisement de moyenne mobile simple, l'achat se produisant lorsqu'une bougie se ferme au-dessus de la moyenne mobile et la vente lorsque la bougie se ferme en dessous. Le présentateur explique le code écrit en Python pour cette stratégie, y compris les fonctions pour les ordres au marché, les ordres de clôture et l'obtention d'une exposition pour des symboles spécifiques. La fonction de signal génère des signaux de trading basés sur la stratégie, et les paramètres du robot définissent les paramètres pour le symbole, le volume, la période et l'écart. La vidéo couvre également la logique de la stratégie de trading et le code nécessaire pour la mettre en œuvre, avec des signaux d'achat et de vente conduisant respectivement à des ordres d'achat ou de vente. Les téléspectateurs sont encouragés à suggérer des idées ou des stratégies de trading pour des sujets vidéo potentiels.

• 00:00:00 Dans cette section du didacticiel vidéo, le créateur explique comment coder un robot de trading simple à l'aide de Python et de la plateforme MetaTrader 5 (MT5). Le robot de trading utilise la stratégie de croisement de moyenne mobile simple où l'achat a lieu lorsque la bougie se ferme au-dessus de la moyenne mobile et la vente a lieu lorsque la bougie se ferme en dessous. Le créateur présente le code écrit en Python pour cette stratégie, qui comprend des fonctions développées pour faciliter le codage d'une stratégie de trading automatisée. Ces fonctions incluent l'ordre du marché pour passer des ordres, fermer l'ordre pour clôturer les ordres et obtenir une exposition pour obtenir l'exposition d'un symbole particulier. Le créateur explique également la fonction de signal utilisée pour générer des signaux de trading basés sur la stratégie de croisement de moyenne mobile simple. Enfin, le créateur élabore sur les paramètres de symbole, de volume, de délai et d'écart nécessaires pour définir les paramètres de la stratégie de trading pour le robot.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le présentateur passe en revue la logique de la stratégie de trading et le code nécessaire pour la mettre en œuvre. La stratégie utilise des fonctions définies dans les sections précédentes pour acheter ou vendre en fonction d'un signal généré par le code. Si un signal d'achat est donné, le code vérifie s'il existe des positions courtes ouvertes et les ferme avant de créer un ordre d'achat s'il n'en existe pas. L'inverse se produit avec un signal de vente. Le code comprend également des instructions d'impression pour fournir des informations sur la stratégie et utilise la fonction sleep pour mettre à jour la stratégie toutes les secondes. Le présentateur montre comment ajouter la stratégie à la plate-forme MT5 et l'exécuter. Ils encouragent également les téléspectateurs à laisser des idées ou des stratégies de trading dans la section des commentaires pour des sujets vidéo potentiels.

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How to send Orders to the Market

How to send Orders to the Market | Trading with Python #3

In this video tutorial, the presenter demonstrates how to send market orders using Python and MetaTrader 5. The tutorial covers creating a request dictionary with parameters for a market order, including trade action, symbol, volume, and order type, as well as additional parameters such as stop loss, take profit, deviation, and comment. The video also covers closing open positions using the positions get method and passing the ticket number of the order. The tutorial then moves on to opening a limit or stop order with specifications for price, volume, and other parameters, and modifying and deleting orders using the mt5.trade action stop loss take profit and mt5.trade action remove commands, respectively.

• 00:00:00 In this section, the video tutorial demonstrates how to send market orders to a trading platform using Python and MetaTrader 5. The tutorial explains that a market order is a type of order that will instantly open a buy or sell position at the current price. The presenter illustrates how to create a request dictionary with the parameters for a market order, including specifying the trade action, symbol, volume, and order type. He also covers additional parameters, such as stop-loss and take-profit, deviation, and comment, and explains how to pass the dictionary to order send. Finally, the tutorial shows how to close an open position using positions get and passing the ticket number of the order.
  
  
• 00:05:00 In this section, the video explains how to close positions in the platform. The trading action function must specify the position and the type of order and the volume must be specified in case of a partial close. The video then moves on to explain how to open a limit order with the desired price, volume, type, and other specifications such as stop loss, take profit, and comment. The same method can be used for stop orders, and to modify orders, the existing ticket number must be grabbed and then the new specifications must be entered.
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• 00:10:00 In this section, the speaker explains how to modify orders and delete them using Python on MT5. To modify an order, the trader needs to use the mt5.trade action stop loss take profit command with four parameters: stop loss, take profit, position id, and values. By specifying these inputs, the trader can update their stop loss and take profit values. For deleting orders, they need to use the mt5.trade action remove command with one parameter, the order number of the ticket, which can be found in the pending orders section. In doing so, the trader can delete any pending orders that have not been executed after a certain amount of time.

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Comment fermer TOUTES les positions

Comment fermer TOUTES les positions | Négocier avec Python #4

Le didacticiel vidéo montre comment utiliser Python pour fermer toutes les positions sur la plateforme de trading MetaTrader 5. Cela implique d'importer la bibliothèque MetaTrader5 et d'utiliser la méthode mt5.positions.get pour récupérer la liste actuelle des positions ouvertes. Une fonction 'close_position' est ensuite définie, utilisant la méthode mt5.symbol_info_tick pour obtenir le prix actuel et un dictionnaire de requêtes pour communiquer avec la plateforme de trading. Le programme parcourt la liste des positions ouvertes, transmettant chaque position à la fonction 'close_position' pour clôturer chaque transaction. Le narrateur fournit un lien vers le code et la liste de lecture du didacticiel pour une formation Python plus approfondie.

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Extraire et visualiser des données

Extraire et visualiser des données | Négocier avec Python #5

La vidéo montre comment extraire et visualiser les données OHLC quotidiennes pour le symbole EURUSD de MetaTrader 5 à l'aide de Python. Le processus implique l'importation de bibliothèques telles que MetaTrader 5, pandas et Plotly.graph_objects pour la visualisation des données. Les données extraites sont converties en une trame de données Pandas et visualisées à l'aide de la fonction OHLC de Plotly. Le présentateur montre également comment masquer le curseur de plage sur le tracé et fournit des liens pour télécharger le code et plus de vidéos Trading with Python.

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Coder un stoploss suiveur

Coder un stoploss suiveur | Négocier avec Python #6

La vidéo montre comment créer un robot stop loss à l'aide de Python. Le présentateur explique comment un stop loss suiveur peut profiter aux traders en limitant les pertes et en maximisant les profits. La vidéo couvre la configuration des variables et des connexions nécessaires à la plate-forme d'entraînement, en plus de récupérer les données et de définir les distances maximales entre le prix actuel et le stop loss. Le présentateur montre également comment la fonction stop-loss suit les bénéfices, se met à jour pour atteindre le seuil de rentabilité en cas de cassure et est capable de se mettre à jour en fonction du prix actuel. Dans l'ensemble, la vidéo sert de démonstration utile de la façon dont Python peut être utilisé pour suivre les positions.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo montre comment coder un robot stop loss à l'aide de Python. La vidéo commence par expliquer comment un stop loss suiveur peut aider les traders à limiter les pertes et à maximiser les profits. Le présentateur montre ensuite comment configurer les variables de configuration nécessaires et connecter Python à la plate-forme du lecteur avant d'obtenir les données nécessaires à partir de la position ouverte. Ensuite, la vidéo montre comment calculer la distance entre le prix actuel et le stop loss et définir la distance maximale entre eux. Enfin, le présentateur montre comment utiliser la fonction codée pour appliquer un stop loss sur des positions ouvertes à l'aide de la plateforme MetaTrader 5.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, la vidéo montre la configuration du stop loss maximum, du montant de remplissage et du stop loss par défaut. Le script permet de mettre à jour le stop loss en fonction du prix actuel, avec une limite de six pips loin du stop loss, et un stop loss commercial de trois pips lorsqu'il dépasse le stop loss maximum. Le script applique également un stop loss de 3 pips en dessous du prix d'achat s'il n'y a pas de stop loss pour la position. La vidéo montre comment le stop loss suit le profit, ainsi que la façon dont il se met à jour pour atteindre le seuil de rentabilité en cas de cassure. Malgré la position de trading sans incident dans la vidéo, la démonstration montre comment Python peut être utilisé pour suivre les positions.

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Gérez vos positions avec Tkinter

Gérez vos positions avec Tkinter | Négocier avec Python #7

Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment utiliser Tkinter pour créer une application Python capable de gérer et de fermer des positions ouvertes à distance sur la plateforme MetaTrader 5. L'application permet aux utilisateurs de surveiller les mises à jour en temps réel et de fermer les positions avec des déviations en place pour limiter le glissement. Il utilise une zone de liste pour afficher les positions ouvertes et dispose d'un bouton de fermeture qui est lié à une commande de position de fermeture avec un élément de déviation défini à l'aide d'une étiquette et d'une entrée. Le code de l'application est disponible en téléchargement gratuit sur le site Web du présentateur, et la vidéo explique étape par étape comment créer l'interface graphique, initialiser la plate-forme MetaTrader 5 et utiliser les fonctions pour surveiller et fermer les positions.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment utiliser Tkinter et la plateforme MetaTrader 5 pour créer une application Python capable de surveiller et de fermer des positions ouvertes à distance. L'application se connecte à la bibliothèque MetaTrader 5 pour surveiller les mises à jour en temps réel, avec des déviations en place pour limiter le glissement. Le code de l'application peut être téléchargé gratuitement sur le site Web du présentateur, et la vidéo explique étape par étape comment créer l'interface graphique, initialiser la plate-forme MetaTrader 5 et utiliser les fonctions pour surveiller et fermer les positions. La vidéo comprend également une démonstration de l'application en action.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le créateur discute de la fonctionnalité plus avancée de gestion des positions ouvertes à l'aide de Tkinter. Les positions ouvertes sont enregistrées dans une variable de chaîne et obtenues à l'aide de la fonction "obtenir les positions ouvertes", qui est liée à la plate-forme de conducteur de l'utilisateur. Ces positions sont affichées à l'aide d'une zone de liste Tkinter qui permet de sélectionner et de fermer plusieurs positions simultanément. Le bouton de fermeture est lié à une commande de position de fermeture qui fait référence à un élément de déviation défini à l'aide d'une étiquette et d'une entrée. Enfin, le programme est configuré pour mettre à jour les positions en temps réel et peut être exécuté à l'aide de la boucle principale du point racine. Le code est disponible sur le site Web du créateur.
  
  
• 00:10:00 Je suis désolé, il semble qu'il n'y ait pas d'extrait de transcription fourni pour que je puisse résumer. Le texte que vous avez fourni est l'appel à l'action de fin de vidéo du créateur. Si vous avez des extraits de transcription spécifiques, je serai heureux de fournir un résumé.

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GET PAID pour maintenir vos Trades ouverts

GET PAID pour la tenue de vos métiers ouverts | Négocier avec Python #8

La vidéo traite du carry trading, qui implique que les courtiers paient chaque jour un petit montant aux traders pour détenir des positions ouvertes sur leur compte, également connu sous le nom de trading positif d'actions. Le but est d'identifier les symboles qui offrent des swaps positifs afin de décider s'il vaut la peine ou non de les échanger. La vidéo fournit des tableaux montrant des symboles avec des échanges positifs sur les côtés long et court. Le portage est recommandé pour les transactions à long terme qui durent des jours ou des semaines, et les traders doivent surveiller les valeurs d'échange car les courtiers peuvent les mettre à jour à tout moment.