Python dans le Trading Algorithmique - page 10

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Dollar Mini Index en TEMPS RÉEL avec Python !

Mini-indice et dollar en TEMPO REAL avec Python !

Cette vidéo YouTube montre comment obtenir des cotations en temps réel pour des mini-dollars et des dominions à l'aide de Python. Le présentateur explique le processus d'installation de MetaTrader 5 et de création d'un compte de démonstration. Python peut ensuite être intégré à MetaTrader 5 à l'aide d'un plugin officiel, et un code est fourni pour afficher une liste des actifs disponibles. La vidéo montre également comment Python peut être utilisé pour télécharger et traiter des données en temps réel à des fins d'analyse financière, et le présentateur affiche les offres, les demandes et les derniers prix négociés pour le mini-indice et le dollar, tout en mettant en œuvre un délai d'une demi-seconde pour éviter de submerger le programme. La vidéo mentionne que la prochaine montrera comment exécuter des commandes en utilisant Python.

• 00:00:00 Dans cette section, le présentateur montre comment obtenir des cotations en temps réel à l'aide de Python, en particulier pour les mini-dollars et les dominions. La première étape consiste à installer MetaTrader 5, qui a trois types de comptes : démonstration, effet de levier et position. Le présentateur montre un compte de démonstration en cours de création, qui est envoyé par e-mail avec les identifiants de connexion. Ensuite, le présentateur explique que MetaTrader 5 prend officiellement en charge Python et montre le processus d'installation de MetaTrader 5 avant de montrer comment exécuter la fonction. La dernière étape fournit un code qui affiche une liste des actifs disponibles dans le compte.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment utiliser Python pour télécharger et traiter des données en temps réel pour les contrats à terme Mini Index et US Dollar. Le présentateur utilise une fonction pour télécharger les données et une autre pour les formater dans une dataframe Pandas. De plus, ils montrent comment récupérer les données de tiques les plus récentes et comment les parcourir pendant une certaine période de temps. Le code présenté illustre comment Python peut être utilisé pour extraire des informations utiles pour l'analyse financière en temps réel.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur montre comment utiliser Python pour obtenir des prix en temps réel pour le mini index et le dollar. Il fixe un délai d'une demi-seconde pour éviter de surcharger le programme et affiche les offres, les demandes et les derniers prix négociés. L'orateur conclut en mentionnant que la prochaine vidéo montrera comment exécuter des commandes en utilisant Python.

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Trading Dollar Mini Index avec Python à B3 !

Operando Mini Índice e Dólar avec Python na B3!

La vidéo montre comment utiliser Python pour envoyer des commandes automatisées de contrats à terme sur mini-indices et mini-dollars sur la plate-forme MetaTrader 5, en important des bibliothèques pour les données de marché en temps réel et en définissant une commande avec un dictionnaire d'informations pertinentes. Le présentateur explique les différents paramètres, en utilisant des points stop loss et take profit et en démontrant la fonctionnalité du code par le biais d'une commande test qui entraîne une perte. La vidéo se termine par la promesse d'une exploration plus approfondie dans les prochaines vidéos.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment envoyer des ordres en utilisant Python sur la plate-forme MetaTrader 5 pour les contrats à terme sur mini-indice et mini-dollar. Il commence par importer les bibliothèques nécessaires, puis montre comment obtenir des données de marché en temps réel. Ensuite, il définit l'actif et prépare l'ordre à l'aide d'un dictionnaire avec toutes les informations pertinentes, en choisissant le type d'ordre, les points stop loss et take profit, et en ajoutant un commentaire d'identification. Il explique également les paramètres possibles en cours d'utilisation, y compris le temps de la commande jusqu'à ce qu'elle soit annulée. Enfin, il exécute le code pour tester la commande et montre comment elle apparaît sur le graphique de la plateforme.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo montre comment envoyer des ordres automatisés à l'aide de Python sur la bourse brésilienne (B3). L'intervenant montre le code de création d'un dictionnaire qui servira à envoyer la commande et explique le fonctionnement du bot. Après avoir préparé la commande, l'orateur l'envoie et montre comment le bot l'exécute, ce qui entraîne une perte. La vidéo se termine avec le conférencier mentionnant que d'autres seront explorés dans de futures vidéos.

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Mini livre d'accords sur l'indice du dollar avec Python | Lecture de bande mini index automatique

Book of Ofertas mini dólar com Python | Bande de lecture mini índice automático

La vidéo montre comment utiliser Python et MetaTrader5 pour obtenir des cotations historiques pour le mini future index et les exporter vers un fichier CSV à l'aide de Pandas. La vidéo montre également comment accéder au carnet de commandes à l'aide de Python et récupérer les prix des offres et des demandes dans une trame de données à l'aide d'une méthode appelée Optiqs de la bibliothèque intertemporelle. La vidéo note que la grande quantité de données générées en une seule journée de trading peut poser des problèmes lors de l'utilisation de feuilles de calcul, mais montre comment Python peut être utilisé pour la lecture automatisée des bandes et l'analyse du marché pour aider à identifier les tendances. En fin de compte, la vidéo fournit des informations précieuses pour ceux qui souhaitent utiliser Python pour l'analyse de trading automatisée.

• 00:00:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo montre comment obtenir des cotations historiques et les enregistrer dans un fichier à l'aide de Python et MetaTrader5. Ils montrent comment importer des modules tels que Pandas et MetaTrader5, et utilisent des fonctions pour obtenir les informations souhaitées, telles que l'utilisation de la fonction "hlc" pour obtenir des cotations pour une période d'une minute pour le mini future index. Le créateur note également qu'il existe une limite de 99 999 barres, ce qui peut parfois conduire à un message d'erreur. Ils montrent ensuite comment exporter les informations obtenues dans un fichier CSV et les lire à l'aide de Pandas.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'accès au carnet de commandes à l'aide de Python. Le présentateur fait la démonstration d'une fonction qui extrait les cours acheteur et vendeur du carnet de commandes et enregistre les informations dans un bloc de données. La fonction a utilisé une méthode appelée Optiqs de la bibliothèque intertemporelle pour récupérer les données du carnet de commandes. Le présentateur note également que les données récupérées contiennent une grande quantité d'informations et peuvent se mettre à jour rapidement, ce qui rend problématique l'indexation dans le temps. La vidéo montre un exemple de récupération de 100 000 lignes de données du carnet de commandes.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la grande quantité de données générées en une seule journée de trading, montrant à quel point il peut être difficile de travailler avec des feuilles de calcul de millions de lignes. Cependant, en utilisant Python pour automatiser la lecture des bandes et l'analyse du marché, il devient plus facile de travailler avec ces données et d'identifier les tendances du marché. L'orateur montre comment télécharger et enregistrer ces données dans un fichier CSV, qui peut être utilisé pour une analyse sur une plus longue période, comme une semaine de trading. Dans l'ensemble, la vidéo fournit des informations utiles aux personnes intéressées par l'utilisation de Python pour l'analyse de trading automatisée.

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PRÉVOIR LES COURS DES BOURSES AVEC FACEBOOK PROPHET AVEC PYTHON - COMMENT UTILISER LE SPLIT DE DONNÉES

PRÉVOIR LES COURS DES BOURSES AVEC FACEBOOK PROPHET AVEC PYTHON - COMMENT UTILISER LE SPLIT DE DONNÉES

Le didacticiel vidéo est axé sur l'utilisation de la bibliothèque Prophet de Facebook pour prédire les cours des actions avec Python. Il explique l'importance de diviser les données en ensembles d'apprentissage et de test et explique comment utiliser des fonctions spécifiques pour extraire les données et calculer l'erreur quadratique moyenne afin de déterminer la précision du modèle. La vidéo montre également comment séparer les prix prédits et réels, créer une fonction pour le calcul de l'erreur quadratique moyenne et créer des graphiques comparant les prix prédits et réels. Les performances du modèle ont été relativement réussies, mais les mesures de précision doivent être prises en considération, et l'importance du traitement correct des données est soulignée.

• 00:00:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo se concentre sur l'utilisation de la bibliothèque Prophet fournie par Facebook pour effectuer des prévisions de cours boursiers à l'aide de Python. La bibliothèque aide à déterminer les tendances et les saisonnalités dans les données de séries chronologiques, et la séparation des données en ensembles d'apprentissage et de test est cruciale pour évaluer avec précision la capacité prédictive du modèle. La vidéo montre également comment utiliser des fonctions spécifiques pour extraire des données d'entraînement et de test et calculer l'erreur quadratique moyenne pour déterminer la précision du modèle.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique comment utiliser la fonction de fractionnement des données en Python pour séparer l'ensemble de données en ensembles d'apprentissage et de test. Le but est de permettre à l'utilisateur de manipuler l'ensemble de données et de tester le modèle afin de vérifier qu'il prédit avec précision les cours des actions. La vidéo explique comment utiliser Facebook Prophet avec Python pour analyser les cours des actions et comment configurer un modèle pour les prédictions. La vidéo montre comment ajuster un modèle, faire des prédictions sur l'ensemble de données de test et comparer les valeurs prédites et réelles pour calculer l'erreur du modèle.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo montre comment utiliser une trame de données dans un modèle prédictif et exécuter une prédiction à l'aide de la bibliothèque Prophet avec Python. Le créateur de la vidéo montre comment séparer les prix prédits et les prix réels en variables, créer une fonction pour le calcul de l'erreur quadratique moyenne et comment comparer les prix prédits et réels à l'aide de graphiques. Les performances du modèle ont été relativement réussies, mais les mesures de précision doivent également être prises en considération.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute des modèles prédictifs et présente un modèle fourni par Facebook via une bibliothèque appelée Prophet. L'orateur mentionne l'importance du traitement correct des données et encourage les téléspectateurs à lui faire savoir s'ils ont apprécié le contenu pour s'assurer que des documents similaires seront publiés à l'avenir.

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Robot de trading Python FOREX

TOUT NOUVEAU - Le robot de trading Python Forex

Le Python Forex Trading Robot est un système de couverture automatique utilisé pour détecter les mouvements importants du marché sans se soucier du timing. Le robot dessine une boîte, prend des transactions dans cette boîte et ferme une fois que le prix éclate. Les utilisateurs peuvent ajuster la taille du lot, la distance cible et la distance de couverture. Les résultats du backtest montrent des transactions rentables avec un pire prélèvement de seulement 218 $ sur un compte de 10 000 $. Bien que le système fonctionne bien sur les paires de devises en tendance, il est conseillé aux utilisateurs de s'en tenir à ces paires. Dans l'ensemble, le Python Forex Trading Robot est hautement adaptatif, cohérent et agréable à regarder. Divers outils et systèmes de robots sont disponibles, et les utilisateurs sont encouragés à consulter les liens fournis et à s'abonner à la chaîne YouTube pour plus de contenu lié au trading.

• 00:00:00 Dans cette section, nous discuterons du robot de trading Python, qui est un système de couverture automatique avancé qui tire parti des grands mouvements du marché. Le robot dessine une boîte, effectue des transactions jusqu'à ce que le prix sorte de cette boîte et en tire profit une fois qu'il le fait. Le système n'est pas préoccupé par le timing ; il attrape juste le mouvement. Le robot exécute des transactions jusqu'à ce qu'un grand mouvement soit généré par le marché. La vidéo montre un backtest en cours d'exécution et comment le robot exécute des transactions pour générer un profit. Le trading comporte des risques et ne convient pas à tous les investisseurs.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le présentateur fait la démonstration du robot de trading Python Forex, qui semble plus compliqué qu'il ne l'est en réalité. Le robot est conçu pour rejoindre la tendance et capturer des transactions rentables, sans combattre le marché ni prédire chaque mouvement. Le système prend de nombreuses transactions, mais tous les paramètres sont configurables, de sorte que les utilisateurs peuvent ajuster la taille du lot, la distance cible et la distance de couverture en fonction de leurs préférences. Les résultats du backtest montrent des transactions constantes exécutées et fermées pour un profit, avec un pire tirage de seulement 218 $ sur un compte de 10 000 $. Bien que le système fonctionne bien sur les paires de devises qui ont tendance à suivre une tendance, le présentateur conseille aux utilisateurs de s'en tenir aux paires qui suivent une tendance pour éviter d'avoir des ennuis. Dans l'ensemble, le Python Forex Trading Robot est hautement adaptatif, cohérent et amusant à regarder, ce qui en fait l'un des systèmes préférés de tous les temps du présentateur.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur mentionne qu'il existe divers outils et systèmes de robots disponibles pour les commerçants pour les aider dans leur parcours commercial. Les utilisateurs sont encouragés à consulter les liens fournis et à s'abonner à la chaîne YouTube pour plus de contenu lié au trading. La vidéo se termine par un message de remerciement pour les téléspectateurs.

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DÉMARRER METATRADER 5 EN UTILISANT PYTHON

INICIANDO OU METATRADER 5 USANDO PYTHON

La vidéo explique comment utiliser la bibliothèque MetaTrader avec Python, montrant comment importer MetaTrader 5 avec mt5 et mt5.initialize après avoir installé MetaTrader 5 et s'être connecté à ses données. L'instructeur vérifie ensuite le chemin pour s'assurer que MetaTrader 5 est installé et prêt à être utilisé dans Visual Studio Code à l'aide du projet Surf.

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Travailler avec Python et MetaTrader 5 Live

Operando avec Python et Metatrader ao vivo

La vidéo "Operando com Python e Metatrader ao vivo" fournit aux téléspectateurs un tutoriel détaillé sur la façon d'opérer sur le marché boursier en utilisant Python et MetaTrader 5. Les hôtes montrent comment connecter les plates-formes pour automatiser les stratégies, obtenir des données en temps réel, et actifs d'écran. Ils montrent comment créer une liste d'actifs, utiliser l'horodatage et les données pour obtenir des données de cotation, et comment créer une règle simple pour identifier les opportunités d'achat sur le marché. La vidéo montre également comment négocier sur un écran en direct et explique les stratégies de gestion des risques, y compris l'utilisation des mains en fonction des risques financiers. Les conférenciers soulignent les avantages d'utiliser les outils statistiques de Python pour l'analyse et soulignent l'importance de l'intégration entre Python et MetaTrader 5 pour les stratégies de backtesting afin de gagner en confiance. Dans l'ensemble, la vidéo illustre les vastes possibilités d'utilisation de Python et MetaTrader 5 pour automatiser les stratégies de trading et se connecter avec les courtiers du monde entier.

• 00:00:00 Dans cette section, les hôtes présentent leur session en direct sur le fonctionnement avec Python et MetaTrader 5 sur le marché boursier. Ils expliquent qu'ils montreront comment connecter Python et MetaTrader 5 pour automatiser les stratégies, obtenir des données en temps réel et filtrer les actifs. Les hôtes précisent que la démonstration n'est pas une recommandation à des fins d'investissement mais pour montrer le potentiel d'intégration de la programmation et du financement. Ils mentionnent également que le code peut être exécuté localement à l'aide de n'importe quel IDE qui s'intègre au logiciel MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section vidéo, le présentateur discute de l'utilisation du logiciel MetaTrader 5 avec Python et comment il offre l'avantage de pouvoir s'intégrer avec divers courtiers de différents pays. Le présentateur note également que le logiciel MetaTrader 5 peut être utilisé pour automatiser les stratégies et offre une excellente source de données, en particulier pour les délais plus courts. La section se termine par une démonstration par le présentateur de l'utilisation du logiciel et des diverses bibliothèques utilisées pour manipuler les données et les séries chronologiques.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, la vidéo explique comment créer une liste d'actifs à utiliser pour le trading avec Python et MetaTrader 5. La liste comprend tous les tickers avec leurs poids et peut être parcourue en boucle pour déterminer s'ils sont disponibles pour le trading ou non. La vidéo explique ensuite comment créer un écran d'actifs qui remplissent certaines conditions, telles que la présentation d'un motif ou d'un mouvement spécifique, plutôt que de dépendre du ticker lui-même. Enfin, la vidéo explique comment utiliser l'horodatage et les données pour obtenir 500 jours de données de cotation pour chaque actif et les stocker dans une trame de données pour y accéder ultérieurement. Dans l'ensemble, cette section fournit un tutoriel détaillé sur la façon de sélectionner et d'utiliser des actifs pour le trading avec Python et MetaTrader 5.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section de la vidéo, l'animateur explique la création d'une règle simple pour identifier une opportunité d'achat sur le marché en utilisant deux moyennes mobiles et le cours de clôture. La règle est que si la moyenne mobile sur 20 périodes est supérieure à la moyenne mobile sur 200 périodes et que le cours de clôture est supérieur à la moyenne mobile sur 20 périodes, alors le marché est potentiellement dans une tendance haussière. L'hôte mentionne également que le cours enseigne comment créer des robots à l'aide de Meta Trader et fournit une base pour créer des indicateurs et des stratégies personnalisés. Ils expliquent en outre qu'un robot est simplement un système de trading automatisé et que le cours ne vend pas de stratégies rentables mais enseigne comment les créer. Enfin, l'hôte présente un exemple de la façon dont la règle créée peut être utilisée pour identifier les opportunités d'achat dans des actifs spécifiques.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, la vidéo montre la préparation du code pour générer des données à partir d'un actif particulier, en utilisant Python et MetaTrader 5. La vidéo montre un exemple avec des actifs Ambev et Alpha 4, qui ne respectaient pas les règles définies par l'écran, mais un troisième (atout BBAS3) l'a fait. La vidéo explique également comment automatiser le processus et mentionne l'utilisation d'une boucle pour analyser en continu les données avec un laps de temps minimum d'une minute. Le code calcule également les moyennes mobiles pour les médias rapides et lents et les compare au cours de clôture - si le média rapide est au-dessus du média lent et que le cours de clôture est au-dessus du média rapide, le code effectuera une transaction.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, le conférencier explique certains des paramètres utilisés dans MetaTrader 5 pour empêcher les acheteurs de répéter des commandes sans raison. Ils expliquent également que le minimum de lot est une caractéristique standard et que le minimum de tick calcule le stop loss et le take profit sur chaque actif. Les ordres sont des ordres au marché et précisent le nombre et le prix de l'ordre, ainsi qu'un stop loss et un take profit de 10 cents de moins et 10 cents de plus, respectivement. Cependant, l'orateur note également que ce n'est pas une excellente stratégie et ne sert qu'à montrer comment cela fonctionne, avec des commentaires supplémentaires permettant d'appliquer différentes stratégies de trading.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur montre comment trader en utilisant Python et Metatrader sur un écran en direct. La démonstration consiste à acheter et à observer les mouvements de Carrefour et d'options Carrefour. L'orateur explique comment ils sont entrés dans une transaction lorsque le cours de clôture était supérieur à la moyenne mobile de 20 jours et à la moyenne mobile de 10 jours. La démonstration comporte également un stop loss de 10 cents et un take profit de 10 cents. L'orateur suggère qu'un robot idéal devrait gérer les risques en choisissant des mains en fonction des risques financiers. La section se termine avec l'orateur anticipant les bénéfices des fluctuations du marché boursier.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, les hôtes de la vidéo montrent Python et MetaTrader en action. Ils montrent comment accéder aux données historiques et comment configurer le code pour acheter ou vendre des actifs. Ils répondent également aux questions des téléspectateurs, y compris comment utiliser MetaTrader pour les CFD, comment créer des indicateurs personnalisés et comment configurer le code pour scanner uniquement des chandeliers spécifiques. Dans l'ensemble, les hébergeurs démontrent les vastes possibilités d'utilisation de Python et MetaTrader pour automatiser les stratégies de trading et se connecter avec les courtiers du monde entier.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, les conférenciers abordent les possibilités d'intégration de Python et MetaTrader 5, en particulier les avantages de l'utilisation des vastes outils statistiques de Python pour l'analyse. Ils mentionnent qu'avec Python, on peut créer des codes complexes et automatiser presque tout, y compris les signaux de trading. De plus, ils notent que l'utilisation de Python peut aider à réduire les préjugés humains et à combattre les préjugés causés par des facteurs externes, tels que les actualités. Ils recommandent également à leurs téléspectateurs de consulter les modules de PMF sur l'intégration MetaTrader 5 et Python et comment tirer le meilleur parti de cet outil pour le trading.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur parle de l'importance de l'intégration entre Python et MetaTrader 5, même pour ceux qui ne veulent pas fonctionner automatiquement mais veulent faire le backtesting de leur stratégie pour gagner en confiance. En utilisant l'intégration, les commerçants peuvent extraire des données fiables du marché, les apporter à Python pour des analyses statistiques et des tests, puis opérer en fonction des résultats. Le conférencier souligne également l'importance de fusionner différents domaines, tels que l'analyse quantitative et les balises, pour créer des stratégies de trading efficaces.

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1. Bibliothèque Python de MetaTrader 5 et connexion de Python à MetaTrader 5

1. Bibliothèque Python de MetaTrader 5 et connexion de Python à MetaTrader

La vidéo présente des instructions étape par étape pour installer la bibliothèque MetaTrader 5 Python et configurer une connexion entre MetaTrader 5 et Python à l'aide des détails du compte. Le présentateur explique le processus en détail, y compris comment rechercher et installer le package Metatrader5, comment importer la bibliothèque et comment établir une connexion réussie avec un compte de trading. Dans l'ensemble, la vidéo sert de guide utile pour ceux qui cherchent à intégrer MetaTrader 5 avec Python.

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2 Placer des ordres d'achat à cours limité et de vente à cours limité avec Python

2 Placer des ordres d'achat à cours limité et de vente à cours limité avec Python

Cette vidéo montre le processus de placement d'ordres limités d'achat et de vente à l'aide de la fonction `empty_file.order_send()` de Python et des paires clé-valeur. L'utilisateur peut fournir le symbole monétaire, le volume et le type d'ordre en tant qu'entrées à la fonction pour passer un ordre d'achat à cours limité. La vidéo montre également comment créer des fonctions personnalisées pour passer des ordres limités et capturer la sortie à l'aide de variables. Le même processus s'applique aux ordres de vente à cours limité, avec un type et un prix spécifiés différemment.

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3 Passer des ordres au marché

3 Passer des ordres au marché

L'orateur explique comment passer des ordres de marché dans le trading. Un ordre au marché peut être placé en spécifiant le symbole, le volume et le type d'ordre. Le haut-parleur fournit toutes les fonctions nécessaires dans la section des ressources. Ils montrent comment passer un ordre au marché pour EURUSD et GBPUSD. Le type d'ordre peut être achat ou vente, et le volume est spécifié en lots. L'orateur exécute les ordres et affiche les résultats sur la plateforme.