Python dans le Trading Algorithmique - page 5

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Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 Python : gestion avancée des commandes

Obtenez le code sur GitHub : https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 Python : gestion avancée des commandes

Cette section de la vidéo couvre la gestion avancée des ordres dans un bot de trading MetaTrader 5 Python en utilisant des filtres sur les symboles et les commentaires. En ajoutant une fonction au fichier MT5 lib, le bot peut récupérer une liste filtrée d'ordres basée sur le commentaire et le symbole pour chaque stratégie, permettant une gestion efficace du drawdown et l'identification des trades. La vidéo traite également de la gestion des annulations de commandes en vérifiant si des commandes existent avant de les annuler à l'aide d'une valeur booléenne et en soulignant l'importance de la gestion des annulations de commandes dans le cadre de la gestion des risques. Enfin, la vidéo se termine en démontrant le fonctionnement du bot de trading et en offrant aux téléspectateurs des mises à jour sur sa progression via Discord.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le conférencier parle de la gestion de plusieurs stratégies sur le même compte MetaTrader 5. Pour ce faire, l'orateur choisit de distinguer les stratégies à l'aide d'un filtre sur le symbole et le commentaire, ce qui permet de gérer le total drawdown et d'identifier quels trades appartiennent à quelle stratégie. Pour créer cette capacité de filtrage, le spectateur est invité à ajouter une fonction au fichier lib mt5 qui récupère une liste filtrée de commandes en fonction du symbole et du commentaire. L'orateur souligne l'importance de commenter le code et fournit un lien vers son référentiel GitHub où les téléspectateurs peuvent accéder au code.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment transformer un symbole en bloc de données pour filtrer plus facilement les commandes actives. Une fois que les commandes sont dans un bloc de données, elles peuvent être filtrées par commentaire, et les numéros de commande ouverts sont ajoutés à une variable appelée "commandes ouvertes". La vidéo montre également comment créer une fonction qui combine la fonction de filtrage de commande avec la fonction précédente "annuler la commande", résultant en une valeur booléenne indiquant si la commande peut être annulée ou non.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment gérer les annulations de commandes dans un bot de trading. Ils reçoivent une liste filtrée de commandes et vérifient si des commandes existent avant de les annuler à l'aide de la fonction "annuler la commande". S'il n'y a pas de commandes à annuler, elles renvoient simplement "faux". Ils utilisent un "booléen" pour le résultat d'annulation afin de s'assurer que l'exécution aboutit à un résultat définitif. Ils montrent également comment obtenir la chaîne de commentaire de la stratégie et s'assurer qu'elle est nommée correctement dans la fonction. Le présentateur souligne l'importance de la gestion des annulations de commandes en tant qu'élément essentiel d'une stratégie de gestion des risques.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'auteur conclut la série de vidéos et démontre le fonctionnement du bot de trading en montrant qu'il n'y a pas de transactions pour l'USDJPY et pas de bougie endormie. L'auteur propose également d'envoyer des mises à jour sur la progression du bot aux téléspectateurs via Discord sur demande.

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Construisez votre propre stratégie MACD Zero Cross : Python Trading Bot

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Construisez votre propre stratégie MACD Zero Cross : Python Trading Bot

Dans ce didacticiel vidéo, le présentateur montre comment créer un signal de stratégie de croisement zéro MACD à l'aide du bot de trading Python. Le présentateur explique comment la ligne MACD est générée et comment elle oscille autour d'une valeur nulle pour former la base de la stratégie du passage par zéro. Ils guident le spectateur à travers les étapes de création d'un fichier pour la stratégie de croisement zéro MACD, l'importation des bibliothèques nécessaires, la structuration du code et la transmission de paramètres tels que le symbole et la période. La vidéo souligne l'importance de tester la stratégie avant de mettre en œuvre des transactions d'achat et de vente et fournit un code pour la configuration des ordres stop-loss et take-profit basés sur la croix zéro MACD.

• 00: 00: 00 Dans cette section, le didacticiel vidéo explique comment générer un signal de stratégie de croisement zéro MACD à l'aide du bot de trading Python. Pour ce faire, l'utilisateur doit avoir accès aux données du chandelier (données d'ouverture-haut-bas-fermeture) à partir d'un échange de son choix et générer son propre indicateur MACD composé de la ligne MACD, de la ligne de signal MACD et de l'histogramme. La vidéo donne un aperçu de la façon dont la ligne MACD est générée et de la façon dont elle oscille autour d'une valeur nulle, qui est la base de la stratégie de passage par zéro. Le didacticiel passe ensuite en revue les étapes de création d'un fichier pour la stratégie de croisement zéro MACD, l'importation des bibliothèques nécessaires, la structuration du code et la transmission de paramètres tels que le symbole et la période. La vidéo souligne l'importance de tester la stratégie avant de mettre en œuvre des transactions d'achat et de vente.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la stratégie MACD zéro cross et donne un aperçu de la structure du code. L'indicateur MACD nécessite plusieurs informations, et les valeurs par défaut sont fournies, mais il est recommandé de tester différentes valeurs spécifiques aux symboles individuels. L'orateur souligne l'importance de commenter le code pour référence future et inclut un lien vers son GitHub. Le pseudo-code de la stratégie comprend l'obtention des données nécessaires, le calcul des indicateurs et la génération des signaux à partir des passages à zéro. Des espaces réservés pour chaque fonction sont inclus, et le code peut être étendu pour inclure d'autres paramètres tels que les ratios de prise de profit et d'arrêt de perte pour le backtesting.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'accent est mis sur la fonction getData, qui récupère les données d'un échange à utiliser dans la stratégie. Cette fonction est similaire à celle utilisée dans l'épisode précédent sur la fonction de croisement MACD, et on fait valoir qu'elle peut dépendre de la stratégie, elle est donc laissée dans le même fichier. Cependant, il est crucial de récupérer suffisamment de chandeliers, car des moyennes mobiles exponentielles sont utilisées, et une règle empirique consiste à avoir au moins cinq fois plus de chandeliers que la taille de l'EMA calculée. Ceci est important pour les échanges comme Binance, qui peuvent limiter le nombre de chandeliers récupérés à un moment donné. Une fois les données récupérées, la deuxième étape consiste à calculer les deux indicateurs nécessaires à la stratégie, à savoir le MACD et le MACD zero cross, qui est généré après avoir défini la fonction.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment calculer l'indicateur MACD (Moving Average Convergence Divergence) et le zéro cross à l'aide de Python. Pour calculer le MACD, le locuteur se réfère à la bibliothèque d'indicateurs et utilise la fonction "calc_macd". Pour calculer la croix zéro, il faut créer deux colonnes supplémentaires sur la trame de données, la position et la préposition, et les comparer à zéro à l'aide d'une instruction booléenne vrai/faux. Une fonction lambda est utilisée pour supprimer toutes les valeurs N/A, et les valeurs de position et de préposition sont supprimées pour quitter la colonne de passage par zéro.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur ajoute un indicateur de croix zéro MACD au code en utilisant une bibliothèque réutilisable pour gagner du temps à l'avenir. Ils expliquent que les valeurs qu'ils utilisent pour acheter et vendre des arrêts et prendre des bénéfices sont arbitraires et non testées, les utilisateurs doivent donc générer les leurs. Le présentateur ajoute ensuite des colonnes vides pour les types d'ordres, le prix, le stop loss et le profit à la trame de données, et itère pour générer des signaux basés sur une croix zéro. Le code vérifie si un passage par zéro est vrai et continue uniquement si c'est le cas, permettant de tester la direction du MACD.
  
  
• 00: 25: 00 stratégie pour inclure des ordres stop loss et take profit basés sur la croix zéro MACD. Dans cette section, l'orateur explique le processus de configuration des ordres stop de vente et d'achat stop, y compris la détermination du prix stop et la distance de profit. Pour les ordres stop de vente, le prix stop est fixé au plus bas de la bougie précédente, tandis que le prix stop pour les ordres stop d'achat est fixé au plus haut de la bougie précédente. La distance de prise de profit est calculée sur la base de la différence entre le prix stop et le stop loss et ajoutée au prix correspondant. L'orateur inclut également des commentaires pour guider les utilisateurs dans la mise à jour de leurs propres informations pour calculer leurs valeurs de prix d'arrêt et de perte d'arrêt.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, la vidéo se concentre sur la mise à jour de la fonction principale pour la rendre plus stable. La trame de données avec les valeurs calculées est maintenant renvoyée à la fonction, mais une erreur peut se produire si la fonction essaie d'appeler la première ligne car les valeurs de prise de profit et de stop loss sont basées sur la valeur de la ligne précédente. Pour résoudre ce problème, quelques lignes de code sont ajoutées à la boucle for, lui indiquant de ne fonctionner qu'après avoir passé la ligne zéro, ce qui rend le code plus stable. La vidéo met ensuite à jour la fonction principale pour extraire les lignes de la trame de données uniquement là où la croix zéro est égale à vrai pour rendre les résultats plus utiles.
  

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Construisez votre propre stratégie de croisement MACD avec MetaTrader 5 et Python

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Construisez votre propre stratégie de croisement MACD avec MetaTrader 5 et Python

Cette vidéo fournit un guide complet sur la façon de créer une stratégie de croisement MACD à l'aide de Python et MetaTrader 5. Le processus implique l'obtention de données OHLC, le calcul d'indicateurs, la génération de signaux et le développement d'une fonction pour les croisements pouvant être utilisée avec différents indicateurs techniques. Le présentateur souligne l'importance du backtesting avant d'utiliser la stratégie dans le trading en direct et fournit du code et des ressources pour une mise en œuvre rapide. La vidéo couvre également le calcul des valeurs des signaux de vente, la mise à jour des valeurs des trames de données et le filtrage des résultats pour un backtesting plus facile. Dans l'ensemble, la vidéo est une excellente ressource pour les commerçants intéressés par le développement et la mise en œuvre d'une stratégie de croisement MACD.

• 00: 00: 00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur décrit les outils nécessaires pour créer une stratégie de croisement MACD à l'aide de Python et MetaTrader 5. L'indicateur MACD est composé de trois informations distinctes : la ligne MACD, la ligne MACD ligne de signal et l'histogramme MACD. Pour cette stratégie, l'accent est mis sur la ligne MACD et la ligne de signal MACD, se croisant pour générer des signaux d'achat et de vente. Le présentateur explique comment créer une stratégie, en définissant une fonction qui rassemble tous les éléments nécessaires et en spécifiant les entrées telles que le symbole, la période et les entrées MACD. Le présentateur souligne également l'importance des commentaires comme moyen de faire un investissement qui fera gagner du temps inutilement à l'avenir.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'instructeur discute des étapes impliquées dans le développement d'une stratégie de croisement MACD sur MetaTrader 5 en utilisant Python. La première étape consiste à obtenir les données OHLC (open, high, low, close) pour le symbole, la période et l'échange choisis. Ensuite, l'indicateur MACD et un autre indicateur (non spécifié) sont calculés sur la base des valeurs d'entrée pour le MACD rapide, lent et le signal. Ensuite, les signaux sont générés à l'aide des indicateurs et des valeurs arbitraires des règles. L'instructeur déconseille d'utiliser ces valeurs pour le trading en direct sans backtesting. Enfin, si vous le souhaitez, un bot de trading automatique peut être créé pour exécuter des transactions basées sur les signaux générés.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur explique l'importance de récupérer un nombre adéquat de chandeliers lors de l'utilisation des EMA dans une stratégie de trading. Une règle empirique consiste à récupérer au moins cinq fois le nombre d'EMA en cours de calcul. Si l'échange utilisé a une limite sur le nombre de chandeliers qui peuvent être récupérés, cela peut avoir un impact sur l'utilisation de certaines valeurs EMA dans le backtesting. De plus, l'orateur parcourt le processus de calcul de l'indicateur MACD à l'aide de ta-lib et explique qu'un simple indicateur de croisement doit être intégré à la stratégie pour identifier le moment où la ligne MACD et la ligne de signal se croisent.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment créer une fonction de croisement générique qui prend deux colonnes quelconques d'un bloc de données et indique quand elles se croisent. En utilisant cette fonction, les traders peuvent facilement utiliser différents indicateurs techniques avec des mécanismes de croisement. La fonction crée deux colonnes supplémentaires sur le bloc de données qui les compare. Une fois qu'une croix a été identifiée, une troisième colonne est ajoutée, ne laissant que la nouvelle colonne de croix. Le présentateur met l'accent sur l'importance de supprimer les valeurs NA et d'utiliser les égaux sur place pour s'assurer que la fonction est rapide lors du trading algorithmique. Les commerçants peuvent accéder au code sur la page Github de Algorithmic Trading Bot https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot .
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, la vidéo couvre le calcul des signaux pour la stratégie de croisement MACD. La fonction prend en compte une trame de données et permet aux utilisateurs de personnaliser les prix de prise de profit, d'arrêt de perte et d'achat/vente. La fonction commence par ajouter des colonnes pour le type d'ordre, le prix stop, le stop loss et le take profit, qui servent d'espace réservé pour les transactions qui n'ont pas été effectuées. La fonction parcourt ensuite chaque ligne de la trame de données et vérifie s'il y a un croisement, indiquant qu'un échange doit avoir lieu. S'il y a un croisement, la fonction vérifie si la ligne MACD est au-dessus ou en dessous de la ligne de signal pour déterminer la direction du commerce, qui est indiquée par une valeur de signal de 1 ou -1. La fonction renvoie ensuite une trame de données avec les signaux d'achat et de vente pour un backtesting et un examen faciles.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, le conférencier explique comment calculer les valeurs d'un signal de vente dans la stratégie de croisement MACD en utilisant Python et MetaTrader 5. Une fois que le croisement se produit et que MACD passe en dessous du signal, c'est une indication de vente, qui signifie que le prix est sur le point de baisser ou est déjà en train de baisser. Par conséquent, le type d'ordre est défini pour acheter un stop, stopper le prix au plus haut de la bougie précédente et stopper la perte au plus bas de la bougie précédente. Le take profit est fixé à un ratio de un pour un. Pour un signal de vente, les valeurs de paramètre opposées sont utilisées, c'est-à-dire que le stop loss est fixé au plus haut de la bougie précédente, le stop de vente au plus bas de la bougie précédente et le profit à un ratio de un pour un.
  
  
• 00: 30: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de la mise à jour des valeurs dans la trame de données de la stratégie de croisement MACD. Ils notent que si le code précédent prenait en charge le moment où le signal était égal à 1 ou négatif, la grande majorité du temps, il sera égal à zéro, ce qui entraînera des erreurs potentielles. Pour éviter toute erreur, ils rajoutent des valeurs par défaut lorsqu'il n'y a pas de type d'ordre, de prix stop, de stop loss ou de valeur de profit. De plus, l'orateur note que si la toute première ligne de la trame de données est celle qui génère une valeur vraie, alors il n'y a pas de moins à faire pour y arriver, ce qui pourrait entraîner d'autres erreurs. Pour résoudre ce problème, une fonction simple est écrite pour ignorer la toute première ligne de la trame de données.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le présentateur explique que le code existant dans la fonction principale du script Python appelle quelques fonctions de démarrage et importe la stratégie de croisement MACD. Il procède à la mise à jour de la fonction principale pour utiliser la paire de devises ETH/USD avec un délai d'une heure et l'imprime à l'écran. Cependant, comme il y a beaucoup de cas où rien ne se passe, il suggère de filtrer les résultats pour n'imprimer que les valeurs vraies afin de faciliter le backtest de la stratégie. La vidéo montre ensuite comment le code peut être modifié pour y parvenir.

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Comment installer TA Lib sur Windows

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Comment installer TA Lib sur Windows

Ce didacticiel YouTube fournit des instructions détaillées sur l'installation de TA Lib, une bibliothèque d'analyse technique, sur Windows 10. Les étapes comprennent le téléchargement et l'installation des outils de construction de Microsoft Visual Studio et de TA Lib, l'utilisation de Microsoft Powershell pour décompresser le fichier TA Lib, la compilation du programme en utilisant l'invite de commande du développeur et en exécutant "pip install ta lib" pour installer le programme. Le didacticiel avertit que l'installation de TA Lib sur Windows peut être difficile, mais fournit un guide clair pour les utilisateurs disposant d'un accès administrateur.

• 00:00:00 Dans cette section, le YouTuber fournit des instructions sur la façon d'installer TA Lib sur une machine Windows 10 avec un accès administrateur. Ils expliquent que TA Lib est une bibliothèque d'analyse technique avec plus de 150 indicateurs utilisés par les sociétés commerciales et les commerçants. Ils avertissent que l'installer sur Windows peut être difficile et expliquent les trois téléchargements nécessaires, y compris les outils de construction Microsoft Visual Studio et TA Lib lui-même. Ils détaillent ensuite les étapes de téléchargement et d'installation de ces outils et d'utilisation de Microsoft Powershell pour décompresser le fichier TA Lib.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la transcription explique comment compiler TA Lib sous Windows après avoir installé les outils Visual Studio. La vidéo met en évidence une modification qui nécessite désormais l'utilisation de l'invite de commande du développeur et la saisie de l'emplacement du fichier avant d'exécuter la commande end make pour compiler le programme. Enfin, il est conseillé aux utilisateurs d'exécuter "pip install ta lib" pour installer le programme.

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Comment trader avec MetaTrader 5 en utilisant Python ?

✅¿Cómo Operar con Metatrader5 en utilisant Python?✅

La vidéo explique comment utiliser Python pour se connecter à MetaTrader 5 afin de programmer des robots d'investissement et d'automatiser les stratégies du marché des changes. Diverses bibliothèques sont présentées et les fonctions de la bibliothèque MetaTrader 5 pour l'initialisation et la récupération des données sont expliquées. Le présentateur montre également comment extraire des données financières de MetaTrader 5 à l'aide de Python, en spécifiant des plages de dates et des symboles et en traçant les données à l'aide d'une fonction de tracé pour afficher la demande et l'offre, le dernier et le volume. La vidéo fournit des exemples de code et offre la possibilité de créer un cours sur la création d'un robot d'investissement à l'aide de la fonction d'envoi de commande.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment connecter Python à MetaTrader 5 pour programmer des robots d'investissement et automatiser les stratégies du marché forex. L'hébergeur introduit des bibliothèques telles que DateTime, une bibliothèque de dates, des pandas, une bibliothèque de visualisation de données et la bibliothèque star, MetaTrader 5. La bibliothèque MetaTrader 5 a des fonctions d'initialisation et de récupération de données, qui sont expliquées. La vidéo comprend des exemples de code et montre comment faire des requêtes en utilisant les fonctions de la bibliothèque pour programmer des robots d'investissement.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le présentateur montre comment extraire des données financières de MetaTrader 5 à l'aide de Python. La démo comprend la spécification de la plage de dates et de symboles à extraire et la conversion des données en un bloc de données. Les données sont ensuite tracées à l'aide d'une fonction de tracé pour afficher la demande et l'offre, le dernier et le volume. Le présentateur suggère que l'on pourrait utiliser ces trames de données pour créer des stratégies ou des robots, à l'aide de la fonction d'envoi d'ordre. Le présentateur offre également la possibilité de créer un cours sur la façon de créer un robot d'investissement.

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Robot de trading RSI avec Python et MetaTrader 5

Obtenez le code sur GitHub : https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

RSI TRADING BOT AVEC PYTHON ET METATRADER 5 !!!

La vidéo explique comment créer un bot de trading en utilisant Python, MetaTrader 5 et l'indicateur RSI. Il couvre différents threads et fonctions de trading, tels que le thread de bougie et la fonction de chargement des bougies précédentes, et souligne l'importance de gérer les exceptions tout en traitant les valeurs de tick. La vidéo couvre également la définition d'un stop loss et d'un profit appropriés, ainsi que le processus d'envoi et de vérification des commandes. Le présentateur démontre le fonctionnement du bot en ouvrant une position de cellule dans l'EVP et conclut en encourageant les téléspectateurs à aimer, partager et s'abonner à leur chaîne.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur explique comment créer un bot Python en utilisant Metatrader 5 et l'indicateur RSI. La vidéo passe en revue la fonction principale du bot, les threads utilisés et le constructeur de classe de bot où le lotage, la période et le marché sont définis. De plus, le présentateur fournit une ventilation des différents threads et fonctions de trading, y compris le thread de bougie et la fonction de chargement des bougies précédentes. Le code de ce bot est également disponible sur le GitHub du présentateur.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment le fichier bougie et les fonctions RSI fonctionnent ensemble dans le bot de trading. Le fichier de bougie crée des bougies en fonction des données de tick reçues et vérifie pour chaque période s'il faut créer une nouvelle bougie ou mettre à jour la bougie actuelle. Le fichier RSI attend que le thread de bougie signale qu'il est prêt à calculer l'indicateur RSI, crée une trame de données et utilise la bibliothèque TA pour calculer la valeur RSI. La vidéo met l'accent sur l'utilisation de la trame de données pandas pour stocker et traiter les valeurs, et souligne l'importance de gérer les exceptions tout en traitant les valeurs de tick.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, la vidéo explique comment charger l'indicateur RSI à l'aide de l'objet RSI et créer un bloc de données avec la colonne de fermeture à partir du fichier de bougie. Le RSI calcule ensuite la valeur en fonction de la colonne de fermeture avec un paramètre défini de 14. Les deux dernières valeurs non mobiles du RSI sont stockées dans le dictionnaire de données partagé par tous les threads. Les ordres de fil sont ensuite appelés pour ouvrir une position d'achat ou de vente, selon l'argument donné pour le type. La fonction de position ouverte prend les arguments du marché, de la taille du lot et du type, et définit les points stop loss et take profit. Le thread principal attend ensuite que le RSI se charge avant de vérifier si les conditions avec l'indicateur sont remplies et si c'est le cas, il ouvrira une position, en vérifiant que suffisamment de temps s'est écoulé entre la dernière opération.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de la définition d'un stop loss et d'un profit appropriés, du calcul du nombre de points au-dessus ou en dessous du prix souhaité et de la création d'un dictionnaire comprenant les informations nécessaires telles que l'action, le marché , la taille du lot, le type, le prix actuel, le stop loss et le take profit. L'orateur explique également le processus d'envoi de la commande et de vérification des erreurs qui peuvent survenir. De plus, la vidéo montre comment tuer les threads et fermer le logiciel Metatrader 5, et comprend un test d'ouverture d'une position sur les paires EUR/USD et AUD/USD.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, le présentateur montre comment le bot de trading RSI avec Python et MetaTrader 5 fonctionne en ouvrant une position de cellule dans l'EVP et en vérifiant si le stop loss et le take profit sont corrects. Le take profit est fixé à 500 points et le stop loss à 100 points. Le présentateur conclut la vidéo en réitérant que la création d'un bot avec la bibliothèque TA et RSI dans MetaTrader5 est facile et encourage les téléspectateurs à aimer, partager, s'abonner et regarder la vidéo suivante.

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Comment connecter Python à MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

Cette vidéo présente une série sur la façon de connecter Python à MQL5, ce qui permet le développement de robots capables d'effectuer des analyses quantitatives et multiformes à l'aide des bibliothèques Python pour les plateformes de trading MetaTrader 5. L'orateur explique le processus de téléchargement d'Anaconda et de MetaTrader 5 et souligne l'importance d'utiliser le système d'exploitation Windows pour obtenir les meilleurs résultats. La vidéo montre le téléchargement de la bibliothèque MetaTrader 5 dans Anaconda et la connexion de Python à MetaTrader 5 via MQL5. De plus, le présentateur montre comment vérifier si une connexion fonctionne et comment utiliser la fonction de saisie semi-automatique pour faciliter la programmation.

• 00:00:00 Dans cette section, le conférencier présente un ensemble de vidéos qui connecteront le puissant langage de programmation Python au langage MQL5, qui développe des robots pour la plateforme de trading MetaTrader 5. Grâce à cette connexion, la puissance de calcul de Python et la mise en œuvre d'idées dans le langage MQL5 peuvent être combinées pour créer des robots pour des analyses quantitatives et à multiples facettes à l'aide de bibliothèques Python, conduisant finalement à la production de robots pour acheter et vendre sur la base de ces analyses. L'orateur guide le spectateur à travers le processus de téléchargement de deux outils importants, Anaconda et MetaTrader 5, et explique l'importance d'utiliser le système d'exploitation Windows pour une utilisation plus efficace de ces outils.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo montre le téléchargement et l'installation d'Anaconda, une plate-forme où l'on peut développer des applications, des algorithmes et des scripts pour l'exploration de données, l'intelligence artificielle, etc. Au sein d'Anaconda, il existe divers outils tels que Spider, Jupyter Notebooks et Navigator, mais l'accent est mis sur Jupyter Notebook. La vidéo décrit l'installation d'une bibliothèque via l'invite d'Anaconda qui connecte Python au langage MQL5, ce qui permet l'intégration de la fonctionnalité de trading avec MetaTrader 5. L'importation de la bibliothèque MetaTrader 5 installée avec succès et sa syntaxe Python sont également démontrées.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment connecter Python à MQL5. La première étape consiste à initialiser la plateforme en saisissant une commande en deux clics rapides. Ils ont enregistré le fichier dans le dossier MQL5 et vérifié si la connexion fonctionnait en exécutant une commande qui affichait les valeurs des informations du terminal. Le présentateur note également l'importance d'utiliser la fonction de saisie semi-automatique pour aider à la programmation et qu'il publiera plusieurs vidéos sur la façon d'utiliser la fonctionnalité du meta trader avec le langage MQL5.

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Comment collecter les prix des ticks MetaTrader 5 pour Python

COMMENT COLLECTER LES PRIX DES TIQUES METATRADER 5 POUR PYTHON

Dans la vidéo "COMMENT COLLECTER LES PRIX DES TIQUES METATRADER 5 POUR PYTHON", le présentateur explique comment connecter MetaTrader 5 à Python et collecter les données de prix pour un symbole spécifique. Ils utilisent un objet dictionnaire pour manipuler et analyser les données, ainsi que pour importer les bibliothèques nécessaires pour transformer les données d'horodatage et les afficher à l'aide de la bibliothèque pandas. Les données collectées incluent des informations telles que le temps en millisecondes, le volume et le volume réel, qui peuvent être utiles pour analyser les tendances des prix. Enfin, ils transforment les données en une structure Data Frame pour une analyse plus efficace, visualisent les données et effectuent une analyse descriptive rapide avant de fermer la connexion avec le terminal MetaTrader 5.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment connecter MetaTrader 5 à Python et comment acquérir des prix au sein de la plateforme MetaTrader en utilisant Python. Tout d'abord, le présentateur importe les bibliothèques nécessaires et initialise le terminal. Ensuite, l'objet du terminal est changé en un objet dictionnaire pour faciliter sa manipulation. Ensuite, le présentateur montre comment utiliser un dictionnaire pour analyser les données et renvoyer toutes les clés et valeurs associées. Enfin, le présentateur montre comment collecter et enregistrer des données de MetaTrader dans une variable nommée "data" en Python.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur explique comment collecter des informations sur les prix pour un symbole spécifique à l'aide du langage de programmation Python. L'utilisateur spécifie le symbole, la date de début et le nombre de points de données à collecter. Le locuteur importe ensuite les bibliothèques nécessaires pour transformer les données d'horodatage et affiche les données collectées à l'aide de la bibliothèque pandas. Les données collectées incluent des informations telles que le temps en millisecondes, le volume et le volume réel, qui peuvent être utiles pour analyser les tendances des prix.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur montre comment transformer des données en une structure de trame de données, similaire à une feuille de calcul, pour permettre une analyse des données plus rapide et plus efficace. Ils importent plusieurs bibliothèques Python, y compris Pandas, et exécutent le code pour créer une nouvelle variable Data Frame. Ils montrent ensuite comment rendre le format plus lisible et visualiser les données pour une analyse plus facile. L'orateur montre également comment fermer la connexion avec le terminal MetaTrader et effectue une analyse descriptive rapide des données collectées. La vidéo fait partie d'une série sur la connexion d'une plateforme MetaTrader avec Python pour l'analyse de données et l'IA.

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Comment travailler avec Python et MetaTrader 5 dans MetaEditor

Comme trabalhar com Python et MT5 sans MetaEditor

Le didacticiel vidéo "Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor" explique comment utiliser Python et MT5 dans le programme MetaEditor. Il couvre l'accès au terminal, la création d'un nouveau fichier Python et les bibliothèques Python populaires. Il est possible d'installer un compilateur Python dans la plateforme MetaEditor, mais l'intervenant conseille d'utiliser des environnements alternatifs tels que Spider ou Jupyter Notebook. La vidéo suggère d'autres options pour le développement Python, y compris des plates-formes basées sur le cloud comme Google Colab.

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Comment échanger des comptes démo, réels, B3 MARKET et FOREX dans MetaTrader 5 et Python

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

Dans la vidéo, le présentateur fournit un tutoriel sur la façon de connecter MetaTrader 5 à Python afin de changer les types de compte, tels que démo en réel, ainsi que d'accéder à divers comptes de marché pour différents courtiers. Le didacticiel couvre l'initialisation et l'accès aux comptes en saisissant les informations de connexion, les détails du serveur et les mots de passe. Les instructions sont simples et faciles à suivre.