Python dans le Trading Algorithmique - page 3

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L'importance des données dans le trading - Garbage in, Garbage out ! (un courtier MT5 contre Yahoo finance)

L'importance des données dans le trading - Garbage in, Garbage out ! (un courtier MT5 contre Yahoo finance)

L'importance d'utiliser la même source de données pour former et déployer un algorithme de trading est soulignée dans cette vidéo. En comparant les rendements générés par le même signal de trading à l'aide de différentes sources de données, telles que Yahoo Finance et les données d'un courtier, le conférencier souligne l'importance de la qualité et de la pertinence des données utilisées. La vidéo conseille aux traders de mener leurs propres expériences et d'utiliser les sources de données pertinentes du courtier sur lequel ils négocient pour former leurs algorithmes afin d'obtenir de meilleurs rendements.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 1 : importer les données du courtier

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 1 : importer les données du courtier

Dans cette vidéo, Lucas montre comment utiliser Python et MetaTrader 5 pour importer les données d'un courtier en extrayant les données de la bougie et en les transformant en un format de trame de données lisible. Il note que la plate-forme MetaTrader 5 ne fonctionne que sur les appareils Windows et non sur les systèmes Mac sans applications supplémentaires. Il crée une fonction appelée "get_rate" qui permet une automatisation facile en modifiant ses paramètres, et en utilisant la fonction set index, il définit la colonne de temps comme index de la trame de données, permettant aux données historiques d'être importées dans Python.

• 00:00:00 Dans cette section, Lucas de Control montre comment importer les données d'un courtier à l'aide de Python et MetaTrader 5. Tout d'abord, il importe les bibliothèques nécessaires, notamment MetaTrader 5, pandas, numpy et datetime. Ensuite, il connecte la feuille Python à la plateforme MetaTrader 5 en utilisant la fonction d'initialisation de mt5. Lucas montre comment extraire les données de la bougie, y compris l'ouverture, le haut, le bas, la fermeture et le volume, en utilisant les taux de copie de la fonction, et transforme les données extraites en un format de trame de données lisible. Lucas note que la plate-forme MetaTrader 5 ne fonctionne que sur Windows et non sur les appareils Mac sans applications supplémentaires telles que le bureau parallèle ou VPS.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo présente comment importer des données de votre courtier à l'aide de la plateforme MetaTrader5 vers Python. Le code est utilisé pour créer une fonction appelée "get_rate" et la fonction prend "symbole" et "nombre de données" en entrée. La fonction facilite la modification de ses paramètres, tels que la sélection du délai, et permet une automatisation facile du processus. En utilisant la fonction set index et en définissant la colonne time comme index de la trame de données, les données historiques peuvent être importées dans Python.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 en utilisant Python - partie 2 : Passer une commande sur MetaTrader 5 en utilisant Python

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 en utilisant Python - partie 2 : Passer une commande sur MetaTrader 5 en utilisant Python

Lucas de explique le processus d'envoi d'ordres sur MetaTrader 5 en utilisant Python. Cela implique d'initialiser le symbole et l'écart en pip, de choisir le mode de remplissage, de créer une requête à envoyer à MetaTrader 5, de spécifier l'action souhaitée et d'exécuter les ordres. Il souligne l'importance d'extraire toutes les informations nécessaires telles que l'ID de position dans des variables, car elles ne seraient pas disponibles après la fermeture de la feuille Python. La vidéo détaille également le processus impliqué dans la fermeture d'une position ouverte pour laquelle un code similaire mais inversé d'ordres d'achat et de vente doit être appliqué tout en utilisant le prix acheteur au lieu du prix vendeur.

• 00:00:00 Dans cette section, Lucas explique comment envoyer des ordres sur MetaTrader 5 en utilisant Python, ce qui peut être très utile pour créer des bots de trading. Avant de commencer sur le code, cependant, il est essentiel d'activer le trading algorithmique sur la plateforme MetaTrader 5 en l'autorisant d'abord sous 'Expert Adviser' dans l'option 'Tools'. Ensuite, les utilisateurs peuvent commencer par initialiser le symbole et l'écart en pip. Après avoir choisi le mode de remplissage, qui est crucial pour créer un algorithme de trading robuste, les utilisateurs peuvent créer une demande à envoyer à MT5, spécifier l'action qu'ils souhaitent et utiliser la fonction d'envoi de commande pour exécuter les commandes.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur montre comment fermer une position ouverte sur MetaTrader5 en utilisant Python. Pour clôturer une position, le même code utilisé pour ouvrir serait appliqué, mais avec les ordres d'achat et de vente inversés et le prix acheteur utilisé à la place du prix vendeur. L'orateur souligne l'importance d'extraire toutes les informations pertinentes, y compris l'ID de position, dans des variables car elles ne seront pas disponibles en mémoire après la fermeture de la feuille Python. La détermination du mode de remplissage est également abordée, l'orateur soulignant la nécessité de rechercher le mode de remplissage de chaque actif car il peut varier selon le courtier et l'actif.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 3 : Gestion de l'argent avec MetaTrader 5/Python

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 3 : Gestion de l'argent avec MetaTrader 5 / Python

Lucas montre comment utiliser MetaTrader5 et Python pour créer une fonction de gestion de l'argent qui place un ordre de prise de profit et d'arrêt de perte dans une demande. La fonction prend en compte la gestion des risques pour déterminer les valeurs optimales de stop loss et de take profit. Il montre comment utiliser une fonction appelée "tradeSize" pour ajuster le risque d'une position longue en EUR/USD et déterminer le meilleur volume en fonction du capital du compte et de l'effet de levier. Lucas souligne l'importance d'être prudent dans l'ajustement du volume des commandes afin de maintenir une exposition au risque appropriée.

• 00:00:00 Dans cette section, Lucas montre comment créer une fonction de gestion de l'argent en utilisant MetaTrader5 et Python. Il montre comment placer un take profit et un stop loss dans un ordre de demande et explique comment trouver des valeurs optimales pour le stop loss et le take profit en fonction de la gestion des risques. Lucas introduit également une fonction de seuil de récompense de risque qui prend le symbole, le type de position et les niveaux de risque et de récompense, ce qui aide à trouver le profit optimal et le stop loss. La fonction extrait l'effet de levier et le prix pour trouver le nombre de décimales, calcule la variation du pourcentage actualisé par l'effet de levier, et enfin arrondit le prix au nombre de décimales de l'actif.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier explique comment utiliser une fonction de gestion de l'argent dans MetaTrader 5 lors du trading avec Python. Le conférencier montre comment ajuster le risque d'une position longue en EUR/USD en fonction de l'effet de levier et comment trouver le meilleur volume à prendre en fonction du capital et de l'effet de levier du compte. La fonction nommée "tradeSize" se trouve dans la description du tutoriel MetaTrader 5 que mentionne l'orateur. Le conférencier souligne également l'importance d'ajuster le volume des commandes à passer avec soin pour s'assurer que l'exposition au risque est appropriée.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 4 : Création de signaux de trading

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 4 : Création de signaux de trading

Le YouTuber a démontré la création d'un signal de trading à l'aide de MetaTrader 5 et Python en initialisant la connexion entre les deux plates-formes, en créant une classe "mt5" qui est utilisée pour mettre la stratégie en trading en direct et en important des données à l'aide de la fonction "get rate" . Ils ont ensuite créé un signal SMA de base sur 30 et 60 jours en utilisant la fonction de roulement et ont basé les conditions d'achat et de vente sur la moyenne mobile rapide supérieure ou inférieure à la moyenne mobile lente. Ce processus a présenté un moyen simple de créer un signal de trading pour le trading en direct en utilisant MetaTrader 5 et Python.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 5 : Modèle de trading en direct (MetaTrader 5/Python)

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 5 : Modèle de trading en direct (MetaTrader5/Python)

La vidéo "Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 5 : Modèle de trading en direct (MetaTrader5/Python)" montre comment utiliser le modèle de trading en direct pour exécuter une stratégie de trading. Les utilisateurs peuvent sélectionner une heure spécifique pour exécuter l'algorithme et choisir une liste de symboles avec une stratégie par défaut d'un signal aléatoire. Les commandes peuvent être passées à l'aide du modèle et les utilisateurs peuvent modifier le signal aléatoire. La vidéo avertit que les pourcentages d'arrêt de perte et de profit ne tiennent pas compte de l'écart et conseille d'utiliser un glissement de temps d'une seconde pour éviter de traiter plusieurs signaux dans la même seconde. Les téléspectateurs sont invités à aimer et à s'abonner à la chaîne et à rejoindre la communauté Discord.

• 00:00:00 Nous allons de l'avant et exécutons la stratégie de trading. Il est important de choisir soigneusement la mesure du temps afin de ne pas finir par ouvrir et fermer trop de positions trop rapidement et perdre de l'argent sur les transactions. Ce modèle particulier permet aux utilisateurs de choisir un moment précis pour exécuter l'algorithme et de sélectionner la liste des symboles, avec une stratégie par défaut d'un signal aléatoire. Dans l'ensemble, il s'agit d'une excellente introduction à la mise en place de votre stratégie de trading dans le trading en direct en utilisant MetaTrader 5 et Python.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur montre comment passer des commandes à l'aide du modèle de trading en direct. Le modèle a un signal aléatoire, qui peut être modifié selon les préférences de l'utilisateur. Il est important de noter que les pourcentages de stop loss et de take profit ne tiennent pas compte de l'écart, ce qui pourrait entraîner des résultats indésirables si les utilisateurs prennent un effet de levier excessif. Le présentateur conseille de mettre un décalage temporel d'une seconde pour s'assurer que plusieurs signaux ne sont pas traités dans la même seconde. Enfin, le présentateur invite les téléspectateurs à aimer et à s'abonner à la chaîne et à rejoindre la communauté Discord.

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Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 6 : Apprentissage automatique (MetaTrader 5/Python)

Modèles de trading en direct MetaTrader 5 avec Python - partie 6 : Apprentissage automatique (MetaTrader5/Python)

Lucas montre comment mettre une stratégie de trading basée sur l'apprentissage automatique dans le trading en direct. Le processus implique l'importation de bibliothèques, l'utilisation de l'ingénierie des fonctionnalités pour transformer les données ouvertes, élevées, faibles, fermées et volumiques afin de comprendre la relation entre les fonctionnalités afin de créer un algorithme d'apprentissage automatique, la normalisation des données, la conversion des données à l'aide de l'analyse en composantes principales (ACP), l'ajustement et prévoir les variations et finalement décider d'acheter ou de vendre des actifs. Il fournit également une condition horaire et une condition diurne pour choisir le meilleur moment pour trader. Le code fonctionne pendant les heures de marché et signale quand acheter ou vendre des actifs.

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Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 : Partie 1

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

Créez votre propre bot de trading MetaTrader 5

Le didacticiel vidéo décrit les composants nécessaires et les exigences pour créer un bot de trading automatisé à l'aide de MetaTrader 5, y compris Windows 10, Python 3.10, un IDE comme PyCharm ou Visual Studio Code, un téléchargement de MetaTrader 5 et un compte de trading. Le présentateur souligne l'importance d'un fichier settings.json pour stocker des informations sensibles et montre comment créer un exemple de fichier de paramètres à l'aide des bibliothèques Json et OS. Il met également l'accent sur les commentaires de code et déconseille d'ouvrir trop de descripteurs de fichiers à la fois. La vidéo se termine en montrant comment importer des informations sensibles et la gestion des erreurs avant de promettre de démontrer la connexion à MetaTrader dans le prochain épisode.

• 00: 00: 00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur discute des exigences pour créer un bot de trading automatisé à l'aide de MetaTrader 5. Les composants nécessaires incluent Windows 10, Python 3.10, un environnement de développement intégré (IDE) tel que PyCharm ou Visual Studio Code, un téléchargement MetaTrader 5 d'un courtier et un compte de trading. Ensuite, le présentateur présente le premier morceau de code, "main.py", qui agit comme la fonction principale du code Python, permettant une itération et une amélioration faciles du code. Le présentateur explique également l'importance d'un fichier settings.json pour stocker des informations sensibles, telles que les identifiants de connexion et les informations sur le serveur, et comment il peut être utilisé pour éviter de mettre ces informations directement dans le code. Enfin, le présentateur inclut une liste de symboles à échanger, avec USDJPY comme exemple.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la création d'un exemple de fichier de paramètres qui se transformera en un fichier settings.json à utiliser dans le programme. Il note l'importance d'importer les bibliothèques Json et OS pour lire et localiser les fichiers, respectivement. Il insiste également sur l'importance de commenter son code pour en comprendre le but et les paramètres lorsqu'on y reviendra plus tard. L'orateur décrit ensuite sa fonction pour obtenir les paramètres du projet, ce qui inclut de vérifier si le chemin du fichier existe et de fermer le fichier une fois qu'il est terminé. Il met en garde contre l'ouverture d'un trop grand nombre de descripteurs de fichiers à la fois et fournit une méthode pour éviter ce problème. Enfin, il configure le chemin du fichier d'importation pour le fichier settings.json, permettant une flexibilité dans l'emplacement du fichier tout en garantissant que le programme peut trouver le bon fichier.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, le didacticiel vidéo montre comment importer des informations sensibles telles que le nom d'utilisateur et le mot de passe dans le fichier settings.json. Le narrateur souligne l'importance d'importer ces informations en toute sécurité et démontre la gestion des erreurs en créant intentionnellement une erreur dans le fichier settings2.json. Enfin, la vidéo se termine en promettant de montrer aux téléspectateurs comment se connecter à MetaTrader 5 dans le prochain épisode.

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Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 - Partie 2

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

Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 - Partie 2

Cette vidéo poursuit le processus de création d'un bot de trading automatisé à l'aide de MetaTrader 5, en se concentrant sur la gestion des erreurs et la refactorisation du code pour simplifier son apparence. L'instructeur souligne l'importance d'utiliser un compte d'entraînement pour éviter toute perte financière inutile et guide les téléspectateurs tout au long du processus d'initialisation et de connexion à MetaTrader 5 tout en commentant le code et en définissant les paramètres. Ils illustrent l'utilisation des instructions try et except pour gérer les erreurs qui peuvent survenir et montrent comment imprimer des exceptions à l'écran pour résoudre les problèmes à l'avenir. De plus, ils créent une fonction distincte appelée "start_up" pour simplifier le code et gérer le processus de démarrage plus efficacement. Enfin, ils importent la nouvelle fonction dans main.py et impriment le résultat à l'écran.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'instructeur recommande de terminer l'épisode de configuration 101 avant de plonger dans le processus de création d'un bot de trading automatisé à l'aide de MetaTrader 5. Les outils nécessaires pour cet épisode incluent le programme d'installation du package Python appelé pip et le Metatrader5 Python officiel. bibliothèque. Il est crucial d'avoir un compte de trading, et l'instructeur recommande fortement d'utiliser un compte d'entraînement pour éviter de perdre de l'argent. L'instructeur guide les téléspectateurs tout au long de l'initialisation et de la connexion à Metatrader5 à l'aide d'une fonction appelée start_mt5, en commentant le code et en définissant les paramètres. Le code utilise une instruction try et except pour gérer les erreurs qui peuvent survenir, garantissant ainsi que le code reste robuste.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le créateur de la vidéo discute de la gestion des erreurs dans son programme de bot de trading. Ils expliquent que si une erreur se produit, le programme lèvera une exception et l'imprimera à l'écran, ce qui aidera les utilisateurs à résoudre tout problème qui surviendrait à l'avenir. En outre, ils illustrent l'utilisation des instructions try et accept conjointement avec les instructions if pour gérer séparément les erreurs d'initialisation et de connexion. Enfin, ils renvoient une valeur booléenne pour indiquer le succès ou l'échec des fonctions. La vidéo se termine ensuite par une démonstration du programme exécuté dans main.pi.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'instructeur explique comment simplifier le code en créant une fonction distincte pour extraire la fonctionnalité d'une procédure de démarrage. Cela se fait en créant une nouvelle fonction appelée "start_up", qui reçoit les paramètres de projet variables. La nouvelle fonction répétera la même fonctionnalité qui a été placée dans main mais avec quelques fonctionnalités supplémentaires telles qu'un message pour l'utilisateur si le démarrage a réussi. La nouvelle fonction peut également renvoyer un message d'erreur si quelque chose s'est mal passé pendant le processus de démarrage. Enfin, l'instructeur montre comment importer la nouvelle fonction dans main.pi et afficher le résultat à l'écran.

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Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 - Obtenez 50 000 chandeliers

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

Construisez votre propre bot de trading MetaTrader 5 - Obtenez 50 000 chandeliers

La vidéo fournit un guide étape par étape pour créer un bot de trading automatisé MetaTrader5. La première étape cruciale consiste à vous assurer que vous avez terminé l'épisode MetaTrader Connect et installé la bibliothèque python pandas. Le didacticiel montre comment initialiser le symbole et développer la fonction de démarrage pour inclure les symboles d'initialisation. Il montre comment récupérer jusqu'à 50 000 chandeliers à l'aide de la fonction "obtenir des chandeliers", qui nécessite des entrées de symbole, de période et de nombre de chandeliers. La vidéo insiste sur la présence de toutes les colonnes nécessaires dans les données du graphique en chandeliers et montre comment récupérer les données de volume de ticks. Le créateur promet de montrer comment calculer un indicateur EMA dans le prochain épisode.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment créer votre propre bot de trading automatisé MetaTrader5. La première étape consiste à vous assurer que vous avez terminé l'épisode MetaTrader Connect qui montre comment se connecter et récupérer des données à partir de MetaTrader, et installé la bibliothèque python pandas. L'initialisation du symbole est cruciale, ce qui se fait en ajoutant la fonction d'initialisation du symbole dans votre fichier mt5_lib.py. La fonction vérifie si le symbole existe pour gagner du temps de dépannage, et s'il existe, il tentera de l'initialiser avec une approche d'essai et d'acceptation pour la tolérance aux pannes. Il est essentiel de noter que les noms de symboles diffèrent d'un courtier à l'autre, il est donc nécessaire de vérifier auprès de votre courtier comment ils désignent leurs différents types de symboles.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'extension de la fonction de démarrage pour inclure les symboles d'initialisation. La fonction permet à une fonction de démarrage distincte d'extraire les choses qui doivent se produire au démarrage dans leur propre fonction. La fonction est mise à jour pour se conformer à settings.py et inclut l'itération dans une liste de symboles et leur activation individuellement tout en informant l'utilisateur de toute erreur ou exception. Enfin, le double trait de soulignement principal est mis à jour pour supprimer la complexité et le rendre plus simple.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, le didacticiel montre comment récupérer 50 000 chandeliers à l'aide d'une nouvelle fonction appelée "obtenir des chandeliers". Cette fonction nécessite trois informations : le symbole, le délai et le nombre de bougies à récupérer. Le didacticiel explique comment définir les limites de cette fonction à 50 000 chandeliers, bien qu'il soit possible d'obtenir des millions de lignes de données via Metatrader5. La fonction vérifie qu'il n'y a pas plus de 50 000 chandeliers et, si ce n'est pas le cas, continue à récupérer les données souhaitées. Une fonction est également fournie pour convertir les délais en un objet Metatrader5 afin de faciliter le processus. La trame de données renvoyée sera utilisée pour obtenir la moyenne mobile exponentielle dans le prochain épisode.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, le créateur de la vidéo note que pour les utilisateurs ayant plus d'expérience en programmation, ils ont peut-être remarqué qu'il utilisait des instructions if et else au lieu d'instructions switch afin de maintenir la rétrocompatibilité pour Python 3.9. Il fournit également le code pour les différentes périodes utilisées par MetaTrader 5. Ensuite, la vidéo explique comment récupérer des chandeliers à l'aide de l'API python MetaTrader5 et comment convertir les données en une base de données Pandas pour l'analyse des données. La vidéo montre ensuite comment intégrer toutes les fonctions décrites précédemment dans "Main" et utiliser le tableau de symboles pour récupérer des chandeliers pour chaque symbole répertorié. Enfin, la vidéo montre comment récupérer initialement 1 000 chandeliers et fournit un "meilleur conseil" pour augmenter ce nombre à 50 000.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur souligne l'importance de s'assurer que toutes les colonnes sont présentes dans les données du graphique en chandeliers pour la mise en œuvre de stratégies de trading telles que les croisements EMA. Ils utilisent un appel pandas pour afficher toutes les colonnes et montrer que les données de volume de ticks sont également présentes. Ils expliquent ensuite que l'obtention de 50 000 bougies est aussi simple que d'ajuster la variable des bougies avant de promettre de démontrer comment calculer un indicateur EMA dans le prochain épisode.