Trading algoritmico con Python - pagina 6

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Come raccogliere informazioni dettagliate sui simboli con Python e MetaTrader 5

COME RACCOGLIERE INFORMAZIONI DETTAGLIATE SUGLI ASSETTI FINANZIARI CON PYTHON E MT5

Il video mostra come raccogliere informazioni dettagliate su uno specifico asset finanziario utilizzando Python e la piattaforma MT5. Le informazioni raccolte includono vari dettagli sul volume di trading dell'asset, i valori pip e i prezzi bid/ask, tra le altre cose. Questa sezione del video copre anche la conversione delle informazioni raccolte in formato dizionario per un'analisi più semplice. Il video fornisce approfondimenti su come raccogliere e analizzare i dati finanziari utilizzando la programmazione Python.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore mostra come raccogliere informazioni dettagliate su un asset specifico utilizzando Python e la piattaforma MT5. In precedenza, il presentatore aveva mostrato come utilizzare il comando "ottieni simboli" per raccogliere tutti gli asset disponibili da un broker, ma in questo caso l'attenzione si concentra sulla raccolta di informazioni specifiche per un asset, le azioni privilegiate di Petrobras. Il presentatore utilizza la funzione "Simple E" per raccogliere queste informazioni e dimostra come convertire la variabile risultante in un formato dizionario per un'analisi più semplice. Le informazioni raccolte includono dettagli sul volume di trading dell'asset, valori di cifre e pip e prezzi bid/ask, tra le altre cose.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video copre informazioni dettagliate che possono essere raccolte da attività finanziarie, come l'ultimo scambio, il volume reale, l'apertura della giornata, le informazioni sul mercato dei derivati e altro ancora. Il relatore dimostra anche come raccogliere queste informazioni utilizzando la piattaforma Python e MT5. Mostrano anche come accedere alle informazioni recuperate creando un dizionario e utilizzando un ciclo for per stamparlo. Nel complesso, questa sezione fornisce approfondimenti su come raccogliere e analizzare i dati finanziari utilizzando la programmazione Python.

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COME TRASFORMARE LE INFORMAZIONI SUGLI ASSET IN DATAFRAME PYTHON E MT5

COME TRASFORMARE LE INFORMAZIONI SUGLI ASSET IN DATAFRAME PYTHON E MT5

Questo video di YouTube evidenzia il processo di conversione delle informazioni sulle risorse dai dizionari in frame di dati in Python e MT5. L'istruttore spiega come utilizzare l'istruzione select per raccogliere informazioni e quindi convertirle in un elenco di tuple, che possono successivamente trasformarsi in un frame di dati utilizzando la libreria Pandas. Forniscono indicazioni dettagliate sulla creazione di un elenco, la denominazione delle colonne e la trasformazione in un frame di dati. Il tutorial mira a incoraggiare gli spettatori a utilizzare Python e MQL5 per creare strategie di investimento e robot collegando tutte queste idee.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial spiega come trasformare le informazioni sugli asset dai dizionari ai data frame in Python e MT5. L'istruttore dimostra come raccogliere informazioni utilizzando l'istruzione select e come trasformare la variabile in un elenco di tuple, che consente la conversione in un frame di dati. La libreria pandas, preinstallata nell'ambiente Anaconda, viene utilizzata per trasformare la variabile in un frame di dati. L'istruttore mostra i passaggi per creare un elenco e quindi convertirlo in un frame di dati con nomi di colonna specifici.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore dimostra come trasformare le informazioni sugli asset in dataframe Python e MetaTrader 5. Mostrano come eseguire il codice per stabilire le colonne del Neto Femme e come lavorare con i film Zeta. Il relatore incoraggia lo spettatore a continuare a collegare tutte le proprie idee per la creazione di strategie di investimento e robot utilizzando Python e mql5.

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COME RACCOGLIERE I PREZZI DI CHIUSURA DI VARI ASSET IN DATAFRAME - Python e MetaTrader 5

COMO COLETAR OS CHIUDE DI VARI ATTIVI EM DATAFRAME - PYTHON E MetaTrader 5

Il video insegna come automatizzare il processo di raccolta e archiviazione dei prezzi di chiusura di più asset in un DataFrame Pandas utilizzando Python e MetaTrader 5. Il processo prevede la creazione di un portafoglio di asset, utilizzando un ciclo for per raccogliere i loro prezzi di chiusura in base a uno specifico intervallo di date e trasformando i dati raccolti in un DataFrame. Il tutorial fornisce un eccellente esempio per i trader interessati ad automatizzare il loro processo di raccolta dati. Il presentatore mostra anche come selezionare solo i valori desiderati e risolvere gli errori durante la raccolta dei dati, dimostrando un utile processo di risoluzione dei problemi. Il DataFrame risultante contiene la data e il prezzo di chiusura di ogni asset, utile per creare robot per il trading di asset.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come raccogliere e archiviare i prezzi di chiusura di più asset in un DataFrame Pandas utilizzando Python e MetaTrader 5. Il processo prevede la creazione di un portafoglio di asset e l'utilizzo di un ciclo for per raccogliere i loro prezzi di chiusura in base a un intervallo di date specifico. Il video spiega anche come trasformare i dati raccolti in un DataFrame e manipolarne le colonne. Il tutorial fornisce un utile esempio per i trader interessati ad automatizzare il loro processo di raccolta dati.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il presentatore spiega come trasformare una colonna in formato timestamp in un formato data-ora utilizzando Python e MetaTrader 5. I dati trasformati vengono quindi archiviati in un dataframe e il presentatore mostra come per selezionare solo i valori desiderati (in questo caso, i valori di chiusura) per creare un nuovo dataframe contenente solo i dati selezionati. Il relatore riscontra un errore durante la raccolta dei dati, che poi identifica e risolve, dimostrando un utile processo di risoluzione dei problemi.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il relatore mostra come raccogliere e organizzare i prezzi di chiusura per più asset in un dataframe panda utilizzando Python e MetaTrader 5. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere la logica alla base del codice e studiare la libreria dei panda per poter modificare e manipolare i dati. Il dataframe risultante contiene la data e il prezzo di chiusura di ciascun asset, che verranno utilizzati nei video futuri per raccogliere dati sui prezzi in tempo reale per i robot di trading di asset. L'oratore incoraggia gli spettatori ad apprezzare il video e a lasciare commenti sui loro progressi e sull'esperienza di apprendimento.

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COME OTTENERE I PREZZI DELLE ATTIVITÀ IN TEMPO REALE CON PYTHON E METATRADER 5

COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

Il video di YouTube mostra come utilizzare Python e MetaTrader 5 per ottenere prezzi degli asset in tempo reale eseguendo un ciclo che raccoglie continuamente dati sui prezzi di chiusura a intervalli di due secondi. L'oratore converte i dati raccolti in un formato di data e ora e mostra come estrarre gli ultimi cinque valori dei prezzi di chiusura di un asset. Mentre i valori di chiusura dell'asset non oscillano molto nell'esempio mostrato, il metodo può essere utilizzato per raccogliere dati su qualsiasi asset desiderato. Inoltre, il video menziona la disponibilità di una funzione simile che raccoglie dati sui prezzi di acquisto e vendita per ogni momento di esecuzione nel mercato.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il relatore dimostra come raccogliere continuamente informazioni in tempo reale sui valori di chiusura di un particolare asset utilizzando un ciclo infinito in Python. Iniziano convertendo i dati raccolti in un frame di dati e quindi trasformano la colonna dell'ora in un formato di data e ora. Eseguendo il codice necessario, l'oratore mostra quindi come raccogliere gli ultimi cinque valori dei prezzi di chiusura dell'asset a intervalli di due secondi e stampare il valore corrente dell'ultimo prezzo di chiusura in tempo reale. Anche se i valori di chiusura dell'asset non fluttuano in modo significativo in questo esempio a causa della scarsa liquidità, il relatore osserva che è possibile raccogliere tutti i dati desiderati utilizzando questo metodo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore mostra come ottenere i prezzi degli asset in tempo reale utilizzando Python e MT5. Eseguendo un ciclo che raccoglie i dati dall'ultima riga del volume Open High low Close, la funzione raccoglie continuamente dati in tempo reale sul prezzo e sul volume degli asset. Premendo 'Stop', la funzione viene messa in pausa ei dati possono quindi essere utilizzati per ulteriori analisi. Il relatore menziona anche la disponibilità di una funzione simile in grado di raccogliere dati sui prezzi di acquisto e vendita degli asset per ogni momento di esecuzione all'interno del mercato.

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COME SALVARE CONTINUAMENTE IN FILE I DATI OTTENUTI CON METATRADER 5 E PYTHON

COME SALVARE CONTINUAMENTE IN FILE I DATI OTTENUTI CON METATRADER 5 PYTHON

Questo video tutorial mostra il processo di raccolta e salvataggio dei dati finanziari in tempo reale ottenuti tramite Python da MetaTrader 5 utilizzando il metodo DataFrame della libreria Pandas per creare un file CSV. Il video illustra come modificare il file in una struttura di dati basata su righe per una migliore organizzazione e mostra come eliminare intestazioni e indici. Spiega anche come salvare i dati come file Excel con alcune modifiche.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come salvare le informazioni in tempo reale ottenute tramite Python da MetaTrader 5 e salvarle in un file CSV. Il video mostra come raccogliere e salvare i dati in un file CSV e come modificare tale file per archiviare i dati in righe anziché in colonne, creando così una struttura dati più adatta. Il processo prevede l'utilizzo della libreria Pandas e del suo metodo DataFrame e il video illustra ogni passaggio, incluso come assegnare un nome al file e specificare la modalità di salvataggio.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video tutorial spiega come salvare i dati ottenuti continuamente da Python su MetaTrader 5 in un file utilizzando la trasposizione. I dati vengono trasformati da righe a colonne per una più facile organizzazione e salvati in un file. Il tutorial illustra anche come eliminare intestazioni e indici utilizzando un comando e mostra come i dati possono essere salvati come file Excel con alcune modifiche.

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COME AGGIUNGERE SIMBOLI IN METATRADER 5 MARKET WATCH CON PYTHON

COME AGGIUNGERE ASSET IN MT5 MARKET WATCH CON PYTHON

Questo tutorial di YouTube insegna agli utenti come aggiungere nuovi asset all'orologio di mercato MetaTrader 5 utilizzando Python. Il tutorial spiega come raccogliere informazioni su un asset utilizzando Meta Trader e aggiungerlo al mercato di osservazione. Aggiungendo un asset, gli utenti ottengono l'accesso a informazioni più dettagliate come i prezzi di apertura e chiusura e il volume. Il tutorial sottolinea l'importanza di questa funzione per coloro che programmano i propri bot di trading.

• 00:00:00 In questa sezione del tutorial di YouTube, l'istruttore spiega come aggiungere un nuovo asset all'orologio di mercato MetaTrader5 utilizzando Python. Aggiungendo un asset al mercato di osservazione, l'utente ottiene l'accesso a informazioni più precise come prezzi di apertura e chiusura, volume e altri dettagli aggiuntivi. Il tutorial illustra come caricare un asset e raccogliere le sue informazioni utilizzando Meta Trader e mostra come aggiungere l'asset al mercato di osservazione utilizzando un comando. Vengono inoltre evidenziati i vantaggi dell'aggiunta di una risorsa e dell'accesso a informazioni più dettagliate.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video mostra come aggiungere risorse al pannello di osservazione del mercato in MT5 utilizzando Python. L'host mostra agli spettatori come aggiungere e rimuovere asset e modificarne i valori nel pannello. L'host sottolinea l'importanza di questa funzione per coloro che stanno programmando il proprio trading bo

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COME TRATTARE I GRAFICI DELLE CANDELE CON PYTHON E METATRADER5

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

Questo video tutorial illustra il processo di creazione di grafici a candela utilizzando Python e MetaTrader 5. L'istruttore utilizza la libreria dei gemelli per importare e manipolare i dati da MetaTrader 5, mostra come utilizzare i panda per generare grafici interattivi e personalizzati e spiega come trasformare i dati in un dataframe per utilizzare le funzioni della libreria Pandas per la creazione di grafici. Inoltre, dimostrano come personalizzare i grafici, trasformare l'indice dei dati in data e ora e fornire codice e comandi agli utenti per creare i propri grafici personalizzati per l'analisi finanziaria.

• 00:00:00 In questa sezione, il video tutorial mostra come tracciare grafici a candele con Python e MetaTrader 5. L'istruttore spiega che i dati di MetaTrader 5 possono essere portati nella piattaforma Python/Jupyter utilizzando varie librerie come matplotlib o prole , ma in questo tutorial usano la libreria dei gemelli. L'istruttore illustra i passaggi di installazione e configurazione necessari per utilizzare i gemelli e dimostra come la libreria pandas viene utilizzata per importare e manipolare i dati necessari per la generazione di grafici interattivi e personalizzati. Infine, l'istruttore mostra come trasformare i dati in un dataframe e utilizzare le funzioni della libreria Pandas per le statistiche descrittive prima di tracciare il grafico a candele.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video tutorial mostra come tracciare grafici a candele usando Python e MetaTrader 5. Il tutorial utilizza una libreria chiamata "ai pros" per creare semplici grafici a candele con dati massimo-minimo e chiusura da un dataframe. Il tutorial mostra anche come personalizzare i grafici e trasformare l'indice dei dati in data e ora. Vengono forniti codice e comandi per aiutare gli utenti a creare i propri grafici personalizzati per l'analisi finanziaria.

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Come ospitare un robot (consulente esperto) su un MetaTrader 5 VPS

Como Hospedar um Robô (Expert Advisor) numa VPS do MetaTrader 5

Il video fornisce indicazioni su come ospitare un Expert Advisor (robot) su una macchina VPS utilizzando MetaTrader 5. Gli utenti devono selezionare e acquistare un piano sul sito Web mql5.com dopo aver effettuato l'accesso alla piattaforma, assicurandosi di avere una configurazione che sia uguale o superiore alla versione 3063 per utilizzare il servizio. Questa funzione può aiutare gli utenti a evitare problemi con interruzioni di corrente e connettività Internet durante l'esecuzione del robot.

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COME FILTRARE DATE E ORARI NEI DATAFRAMES CON PYTHON

COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

In questo video di YouTube, lo YouTuber dimostra come filtrare i dati ed estrarre informazioni in base al tempo in un frame di dati utilizzando Python. Usano MetaTrader 5 per importare dati e prezzi e quindi mostrano come utilizzare la libreria dei panda per lavorare con il data frame. Il relatore spiega come trasformare le colonne temporali in stringhe e come filtrare il frame di dati in base a orari specifici utilizzando una funzione lambda applicata riga per riga. Questo video è utile per coloro che desiderano sviluppare strategie complesse e lavorare con l'analisi dei dati utilizzando Python e MetaTrader 5. Fornisce una buona spiegazione della funzione apply e del filtraggio dei frame di dati in base alle condizioni.

• 00:00:00 In questa sezione, lo YouTuber spiega come filtrare dati e informazioni in base al tempo in un frame di dati utilizzando Python. Il video dimostra l'uso di MetaTrader 5 per importare dati e prezzi e poi mostra come utilizzare la libreria dei panda per lavorare con il data frame. Lo YouTuber mostra come trasformare l'istanza dell'array in un frame di dati e come filtrare un'ora particolare per raccogliere informazioni specifiche dalla chiusura dell'autostrada aperta. Il video è utile per coloro che vogliono lavorare con l'analisi dei dati e sviluppare strategie complesse utilizzando Python e MetaTrader 5.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come filtrare e manipolare date e orari in un DataFrame usando Python. Dimostrano come esaminare una colonna specifica nel DataFrame e recuperare le informazioni in base ai valori corrispondenti. Spiegano anche come trasformare le colonne dell'ora in stringhe e formattare l'ora secondo il formato desiderato. Usano questa formattazione per filtrare ed estrarre informazioni da ogni riga nel DataFrame, consentendo un'analisi dei dati più precisa.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega come filtrare i frame di dati in base a date e orari specifici utilizzando Python. La funzione apply viene utilizzata per applicare una funzione lambda riga per riga a una particolare colonna, con la funzione lambda che accetta una singola variabile (rappresentata come x) per ogni riga. Il relatore mostra come estrarre solo le ore per ogni riga e formattarle come una stringa, quindi filtrare il frame di dati in base a ore specifiche utilizzando la stringa ottenuta. Il concetto della funzione apply e del filtraggio dei frame di dati in base a determinate condizioni è importante da comprendere quando si lavora con i dati in Pytho

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COME SCARICARE I DATI DI METATRADER 5 E APRIRE CON PYTHON

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

Il video tutorial spiega come scaricare i dati da MetaTrader 5 e aprirli con Python. Il processo prevede l'identificazione dei dati necessari e il loro download, l'apertura e la manipolazione dei dati in Python utilizzando librerie come Pandas e la risoluzione di errori comuni come la corretta separazione dei dati utilizzando i separatori di tabulazione.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come scaricare i dati da MetaTrader 5 e aprirli utilizzando Python. Il tutorial inizia identificando i dati necessari e le specifiche per il download dei dati. Una volta scaricati i dati, il video mostra come aprirli utilizzando Jupyter Notebook e importare le librerie necessarie come Panda per manipolare i dati. Inoltre, il video evidenzia errori comuni e fornisce soluzioni per risolverli.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video illustra il processo di download dei dati da MetaTrader 5 e l'apertura con Python. Il file di dati acquisito da MetaTrader 5 potrebbe non essere separato in modo appropriato, ma può essere aperto con software gratuito come Notepad++. I dati sono separati da tabulazioni anziché da virgole, quindi per leggere correttamente i dati con i panda, gli utenti devono specificare la tabulazione come separatore. Una volta che i dati sono opportunamente separati, possono essere utilizzati in Python per ulteriori analisi.
  
  
• 00:10:00 Questo estratto della trascrizione non contiene alcuna informazione rilevante per un riassunto. È un messaggio dello speaker che promuove il suo canale Telegram e incoraggia gli spettatori a mettere mi piace e iscriversi ai suoi video.