アルゴリズム取引におけるPython - ページ 10 1...34567891011121314151617...24 新しいコメント MetaQuotes 2023.05.10 12:13 #91 Pythonでリアルタイムドルミニインデックス! Python で TEMPO REAL com のミニ ディスカウントとドルを獲得! この YouTube ビデオでは、Python を使用してミニダラーとドミニオンのリアルタイム相場を取得する方法を示しています。プレゼンターは、MetaTrader 5 のインストールとデモ口座の作成のプロセスを説明します。公式プラグインを使用して Python を MetaTrader 5 に統合でき、利用可能な資産のリストを表示するコードが提供されます。このビデオでは、Python を使用して財務分析用のリアルタイム データをダウンロードして処理する方法も紹介しており、プレゼンターはミニ インデックスとドルの現在の買い値、売り値、および最後に取引された価格を表示すると同時に、圧倒されるのを避けるために 0.5 秒の遅延を実装しています。プログラム。ビデオでは、次のビデオでは Python を使用して注文を実行する方法を説明すると述べています。 00:00:00 このセクションでは、プレゼンターは、Python を使用して、特にミニダラーとドミニオンのリアルタイム相場を取得する方法を示します。最初のステップは MetaTrader 5 をインストールすることです。MetaTrader 5 には、デモンストレーション、レバレッジ、ポジションの 3 種類のアカウントがあります。プレゼンターは、ログイン認証情報とともに電子メールで送信される、作成中のデモ アカウントをデモンストレーションします。次に、プレゼンターは、MetaTrader 5 が Python を正式にサポートしていることを説明し、関数の実行方法をデモンストレーションする前に、MetaTrader 5 のインストール プロセスを示します。最後のステップでは、アカウントで使用可能なアセットのリストを表示するコードを提供します。 00:05:00 このセクションでは、Python を使用してミニ インデックスと米ドル先物のリアルタイム データをダウンロードして処理する方法をビデオで説明します。プレゼンターは、データをダウンロードする関数と、それを Pandas データフレームにフォーマットする関数を使用します。さらに、最新のティック データを取得する方法と、それを一定期間ループする方法も示します。提示されたコードは、Python を使用して財務分析に役立つ情報をリアルタイムで抽出する方法を例示しています。 00:10:00 このセクションでは、講演者が Python を使用してミニ インデックスとドルのリアルタイム価格を取得する方法をデモンストレーションします。プログラムに負荷がかかることを避けるために 0.5 秒の遅延を設定し、現在の買い値、売り値、および最後に取引された価格を表示します。講演者は、次のビデオで Python を使用して注文を実行する方法を示すと述べて締めくくりました。 MetaQuotes 2023.05.10 12:14 #92 B3でPythonを使ってドルミニインデックスを取引しましょう！ Operando Mini は Python と B3 の価格を提供します! このビデオでは、Python を使用して、リアルタイム市場データのライブラリをインポートし、関連情報の辞書で注文を定義することにより、MetaTrader 5 プラットフォーム上でミニインデックスおよびミニドル先物の自動注文を送信する方法を紹介します。プレゼンターは、ストップロスポイントとテイクプロフィットポイントを使用してさまざまなパラメーターを説明し、損失をもたらすテスト注文を通じてコードの機能をデモンストレーションします。このビデオは、今後のビデオでさらなる探求が行われることを約束して終わります。 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターが、MetaTrader 5 プラットフォームで Python を使用してミニインデックスおよびミニドル先物に注文を送信する方法を示します。彼は必要なライブラリをインポートすることから始めて、次にリアルタイムの市場データを取得する方法を示します。次に、資産を定義し、すべての関連情報を含む辞書を使用して注文を準備し、注文の種類、ストップロスとテイクプロフィットポイントを選択し、識別用のコメントを追加します。また、注文がキャンセルされるまでの時間など、使用される可能性のあるパラメーターについても説明します。最後に、コードを実行して注文をテストし、それがプラットフォームのチャートにどのように表示されるかを示します。 00:05:00 このセクションでは、ブラジル証券取引所 (B3) で Python を使用して自動注文を送信する方法をビデオで説明します。スピーカーは、注文の送信に使用される辞書を作成するコードを示し、ボットがどのように機能するかを説明します。スピーカーは注文を準備した後、それを送信し、ボットがそれを実行する方法を示し、その結果損失が発生します。このビデオは、講演者が今後のビデオでさらに詳しく説明する予定であると述べて終了します。 MetaQuotes 2023.05.10 12:14 #93 Python を使用したミニドルインデックスのディールブック |テープ読み取りミニ自動インデックス Python | ミニドル コムの書籍テープ読み取りミニインデックス自動 このビデオでは、Python と MetaTrader5 を使用してミニ先物インデックスの過去の相場を取得し、Pandas を使用して CSV ファイルにエクスポートする方法を示します。このビデオでは、Python を使用してオーダーブックにアクセスし、異時点ライブラリから Optiqs と呼ばれるメソッドを使用して買値と売値をデータ フレームに取得する方法も示しています。このビデオでは、スプレッドシートを使用する場合、1 日の取引で大量のデータが生成されるため課題が生じる可能性があることを指摘していますが、Python を使用して自動テープ読み取りと市場分析を行い、傾向を特定する方法を示しています。最終的に、このビデオは、自動取引分析に Python を使用することに興味がある人に貴重な洞察を提供します。 00:00:00 このセクションでは、ビデオ作成者が、Python と MetaTrader5 を使用して過去の相場を取得し、ファイルに保存する方法を示します。これらは、Pandas や MetaTrader5 などのモジュールをインポートし、「hlc」関数を使用してミニ先物インデックスの 1 分足の相場を取得するなど、関数を使用して必要な情報を取得する方法を示しています。作成者は、小節数が 99,999 に制限されており、場合によってはエラー メッセージが表示される可能性があることにも言及しています。次に、取得した情報を CSV ファイルにエクスポートし、Pandas を使用して読み取る方法を示します。 00:05:00 このセクションでは、ビデオで Python を使用したオーダーブックへのアクセスについて説明します。プレゼンターは、オーダーブックから買値と売値を取得し、その情報をデータ フレームに保存する関数をデモンストレーションします。この関数は、異時点間ライブラリの Optiqs と呼ばれるメソッドを使用して、注文帳データを取得しました。発表者はまた、取得されたデータには大量の情報が含まれており、急速に更新される可能性があるため、時間によるインデックス付けが問題になると述べています。このビデオでは、注文帳から 100,000 行のデータを取得する例を示しています。 00:10:00 このセクションでは、講演者が 1 日の取引で生成される大量のデータについて説明し、数百万行のスプレッドシートを扱うことがいかに難しいかを示します。ただし、Python を使用してテープの読み取りと市場分析を自動化すると、このデータを操作して市場の傾向を特定することが容易になります。講演者は、このデータを CSV ファイルにダウンロードして保存する方法をデモンストレーションします。これは、1 週間の取引など、長期間にわたる分析に使用できます。全体として、このビデオは、自動取引分析に Python を使用することに興味がある人に役立つ洞察を提供します。 MetaQuotes 2023.05.10 12:15 #94 Python を使用した Facebook Prophet で株価を予測する - データ分割の使用方法 Python を使用した Facebook Prophet で株価を予測する - データ分割の使用方法 このビデオチュートリアルは、Facebook の Prophet ライブラリを使用して Python で株価を予測することに焦点を当てています。データをトレーニング セットとテスト セットに分割することの重要性について説明し、特定の関数を使用してデータを抽出し、平均二乗誤差を計算してモデルの精度を決定する方法の概要を説明します。このビデオでは、予測価格と実際の価格を分離する方法、平均二乗誤差を計算する関数を作成する方法、予測価格と実際の価格を比較するグラフを作成する方法も示しています。モデルのパフォーマンスは比較的良好でしたが、精度メトリクスを考慮する必要があり、データを正しく処理することの重要性が強調されています。 00:00:00 このセクションのビデオ チュートリアルでは、Facebook が提供する Prophet ライブラリを使用して、Python を使用して株価予測を行う方法に焦点を当てています。このライブラリは、時系列データの傾向と季節性を判断するのに役立ちます。データをトレーニング セットとテスト セットに分離することは、モデルの予測能力を正確に評価するために重要です。このビデオでは、特定の関数を使用してトレーニング データとテスト データを抽出し、平均二乗誤差を計算してモデルの精度を判断する方法も示しています。 00:05:00 このセクションでは、Python のデータ分割関数を使用してデータセットをトレーニング セットとテスト セットに分割する方法をビデオで説明します。この目的は、ユーザーがデータセットを操作してモデルをテストし、株価を正確に予測していることを検証できるようにすることです。このビデオでは、Python で Facebook Prophet を使用して株価を分析する方法と、予測用のモデルをセットアップする方法について説明します。このビデオでは、モデルをフィッティングし、テスト データセットで予測を行い、予測値と実際の値を比較してモデルの誤差を計算する方法を示します。 00:10:00 このセクションでは、ビデオ作成者が、予測モデル内でデータ フレームを使用し、Python で Prophet ライブラリを使用して予測を実行する方法を示します。ビデオ作成者は、予測価格と実際の価格を変数に分割する方法、平均二乗誤差を計算する関数を作成する方法、グラフを使用して予測価格と実際の価格を比較する方法を示します。モデルのパフォーマンスは比較的良好でしたが、精度メトリクスも考慮する必要があります。 00:15:00 このセクションでは、講演者が予測モデルについて説明し、Prophet というライブラリを通じて Facebook が提供するモデルを紹介します。講演者はデータを正しく処理することの重要性について言及し、今後同様の素材が投稿されるよう、コンテンツを楽しんだかどうかを視聴者に知らせるよう勧めています。 MetaQuotes 2023.05.10 12:16 #95 Python 外国為替取引ロボット 真新しい - Python 外国為替取引ロボット Python Forex Trading Robot は、タイミングを気にせずに市場の大きな動きを捉えるために使用される自動ヘッジ システムです。ロボットはボックスを描画し、そのボックス内で取引を行い、価格がブレイクするとクローズします。ユーザーはロットサイズ、ターゲット距離、ヘッジ距離を調整できます。バックテストの結果では、10,000ドルの口座で最悪のドローダウンはわずか218ドルで、収益性の高い取引が示されています。このシステムはトレンド通貨ペアで良好なパフォーマンスを発揮しますが、ユーザーはそのような通貨ペアに固執することをお勧めします。全体として、Python Forex Trading Robot は適応性が高く、一貫性があり、見ていて楽しいです。さまざまなツールやロボット システムが利用可能であり、ユーザーは提供されたリンクをチェックし、取引関連のコンテンツをさらに見るために YouTube チャンネルに登録することをお勧めします。 00:00:00 このセクションでは、市場の大きな動きを利用する高度な自動ヘッジ システムである Python 取引ロボットについて説明します。ロボットはボックスを描き、価格がそのボックスを抜け出すまで取引を行い、抜け出したら利益を受け取ります。システムはタイミングを気にしません。動きを捉えるだけです。ロボットは、市場で大きな動きが生じるまで取引を実行します。このビデオでは、バックテストの実行と、ロボットが利益を生み出すためにどのように取引を実行するかを示しています。取引にはリスクが伴い、すべての投資家に適しているわけではありません。 00:05:00 このセクションでは、プレゼンターが Python 外国為替取引ロボットをデモンストレーションしますが、実際よりも複雑に見えます。このロボットは、市場と争ったり、すべての動きを予測したりすることなく、トレンドに参加して収益性の高い取引を獲得できるように設計されています。このシステムでは多くの取引が行われますが、すべてのパラメーターは構成可能であるため、ユーザーは好みに合わせてロットサイズ、ターゲット距離、ヘッジ距離を調整できます。バックテストの結果によると、利益を得るためにコンスタントに取引が実行されクローズされ、最悪のドローダウンは 10,000 ドルの口座でわずか 218 ドルでした。このシステムはトレンド傾向の通貨ペアでは良好なパフォーマンスを示しますが、プレゼンターは、トラブルに巻き込まれないように、トレンドのある通貨ペアに固執するようユーザーにアドバイスしています。全体として、Python Forex Trading Robot は適応性が高く、一貫性があり、見ていて楽しいため、プレゼンターの最もお気に入りのシステムの 1 つとなっています。 00:10:00 このセクションでは、スピーカーは、トレーダーが取引の過程を支援するために利用できるさまざまなツールやロボット システムがあると述べています。ユーザーは、提供されたリンクをチェックし、取引関連のコンテンツをさらに見るために YouTube チャンネルに登録することをお勧めします。動画の最後は視聴者への感謝のメッセージで締めくくられています。 MetaQuotes 2023.05.10 12:16 #96 Python と MetaTrader 5 Live での操作 Python と Metatrader を生きたオペランド ビデオ「Operando com Python e Metatrader ao vivo」では、Python と MetaTrader 5 を使用して株式市場で運用する方法についての詳細なチュートリアルを視聴者に提供します。ホストは、プラットフォームを接続して戦略を自動化し、リアルタイム データを取得し、画面アセット。資産のリストを作成する方法、タイムスタンプとデータを使用して相場データを取得する方法、市場での購入機会を特定するための簡単なルールを作成する方法を示します。このビデオでは、ライブ画面での取引方法も示し、財務リスクに基づいたハンドの使用などのリスク管理戦略についても説明しています。講演者は、分析に Python の統計ツールを使用する利点を強調し、戦略に信頼を得るバックテストのための Python と MetaTrader 5 の統合の重要性を強調します。全体として、このビデオは、Python と MetaTrader 5 を使用して取引戦略を自動化し、世界中のブローカーと接続することの広大な可能性を示しています。 00:00:00 このセクションでは、ホストが株式市場での Python と MetaTrader 5 の操作に関するライブ セッションを紹介します。彼らは、Python と MetaTrader 5 を接続して戦略を自動化し、リアルタイム データを取得し、資産をスクリーニングする方法を紹介すると説明しています。主催者は、このデモンストレーションは投資目的の推奨ではなく、プログラミングと金融の統合の可能性を示すことを明確にしています。また、MetaTrader 5 ソフトウェアと統合されている IDE を使用してコードをローカルで実行できることにも言及しています。 00:05:00 このビデオ セクションでは、プレゼンターが Python での MetaTrader 5 ソフトウェアの使用法と、それがさまざまな国のさまざまなブローカーと統合できるという利点をどのように提供するかについて説明します。発表者はまた、MetaTrader 5 ソフトウェアを使用して戦略を自動化でき、特に短い時間枠の場合に優れたデータ ソースを提供すると述べています。このセクションは、データと時系列を操作するために使用されるソフトウェアとさまざまなライブラリの使用法を発表者がデモンストレーションして終了します。 00:10:00 このセクションでは、ビデオで、Python および MetaTrader 5 での取引に使用する資産のリストを作成する方法について説明します。リストには、すべてのティッカーとその重みが含まれており、ループして取引に利用できるかどうかを判断できます。か否か。ビデオでは続けて、ティッカー自体に依存するのではなく、特定のパターンや動きを表示するなど、特定の条件を満たすアセットの画面を作成する方法について説明します。最後に、ビデオでは、タイムスタンプとデータを使用して各資産の 500 日分の見積データを取得し、後でアクセスできるようにデータ フレームに保存する方法を説明します。全体として、このセクションでは、Python と MetaTrader 5 で取引するための資産を選択して使用する方法に関する詳細なチュートリアルを提供します。 00:15:00 ビデオのこのセクションでは、ホストが 2 つの移動平均と終値を使用して市場での購入機会を特定するための簡単なルールの作成について説明します。ルールは、20 期間移動平均が 200 期間移動平均を上回り、終値が 20 期間移動平均を上回っている場合、市場は潜在的に上昇トレンドにあるということです。主催者は、このコースではメタトレーダーを使用してロボットを作成する方法を教え、カスタム指標と戦略を作成するための基礎を提供することにも言及しました。彼らはさらに、ロボットは単なる自動取引システムであり、このコースは利益をもたらす戦略を販売するものではなく、その作成方法を教えるものであると説明しています。最後に、ホストは、作成したルールを使用して特定の資産の購入機会を特定する方法の例を説明します。 00:20:00 このセクションでは、ビデオは、Python と MetaTrader 5 を使用して特定の資産からデータを生成するコードの準備を示しています。ビデオは、ルール設定を満たさなかった Ambev および Alpha 4 アセットの例を示しています画面上では確認できませんでしたが、3 つ目のもの (BBAS3 アセット) では確認できました。このビデオでは、プロセスを自動化する方法についても説明し、最小 1 分の時間枠でデータを継続的に分析するためのループの使用についても言及しています。このコードはまた、高速メディアと低速メディアの移動平均を計算し、終値と比較します。高速メディアが低速メディアを上回り、終値が高速メディアを上回っている場合、コードは取引を行います。 00:25:00 このセクションでは、購入者が理由なく注文を繰り返すのを防ぐために MetaTrader 5 で使用されるパラメーターのいくつかについてスピーカーが説明します。また、ロットミニマムが標準機能であり、ティックミニマムがすべての資産のストップロスとテイクプロフィットを計算することも説明しています。注文は成行注文で、注文の数と価格、ストップロスとテイクプロフィットをそれぞれ10セント少なく、10セント多く指定します。ただし、講演者は、これは優れた戦略ではなく、それがどのように機能するかを示すだけであり、追加の解説によりさまざまな取引戦略を適用できるようにすることも指摘しています。 00:30:00 このセクションでは、スピーカーがライブ画面上で Python と Metatrader を使用して取引する方法をデモンストレーションします。このデモンストレーションには、カルフールとカルフール オプションの購入と動きの観察が含まれます。講演者は、終値が 20 日移動平均と 10 日移動平均を上回ったときにどのように取引を開始したかについて説明します。このデモンストレーションでは、10 セントのストップロスと 10 セントのテイクプロフィットも特徴です。講演者は、理想的なロボットは経済的リスクに基づいて手を選択することでリスクを管理すべきであると示唆しています。このセクションは、講演者が株式市場の変動による利益を予想するところで終わります。 00:35:00 このセクションでは、ビデオのホストが Python と MetaTrader の動作をデモンストレーションします。履歴データにアクセスする方法と、資産を売買するためのコードを構成する方法を紹介します。また、CFD に MetaTrader を使用する方法、カスタム インジケーターの作成方法、特定のローソク足のみをスキャンするようにコードを設定する方法など、視聴者の質問にも答えます。全体として、ホストは、Python と MetaTrader を使用して取引戦略を自動化し、世界中のブローカーと接続することの広大な可能性を実証しています。 00:40:00 このセクションでは、講演者は Python と MetaTrader 5 の統合の可能性、特に Python の膨大な統計ツールを分析に使用する利点について触れます。彼らは、Python を使用すると複雑なコードを作成し、取引シグナルを含むほぼすべてを自動化できると述べています。さらに、Python を使用することで人間の偏見を軽減し、ニュースなどの外部要因によって引き起こされる偏見と戦うのに役立つと彼らは指摘しています。また、視聴者には、MetaTrader 5 と Python の統合に関する PMF のモジュールと、このツールを取引に最大限に活用する方法を確認することを推奨しています。 00:45:00 このセクションでは、講演者は、自動的に運用したくないが戦略に自信を得るためにバックテストをしたい人にとっても、Python と MetaTrader 5 の統合の重要性について話します。この統合を使用することで、トレーダーは市場から信頼できるデータを抽出し、それを Python に取り込んで統計分析とテストを行い、その結果に基づいて運用することができます。講演者は、効率的な取引戦略を作成するために、定量分析やタグなどのさまざまな領域を統合することの重要性も強調しています。 機械学習とニューラルネットワーク 取引のためのONNXの学習 取引におけるOpenCL MetaQuotes 2023.05.10 12:16 #97 Python を使用してメタトレーダー 5 を開始する イニシアンド O メタトレーダー 5 ウサンド パイソン このビデオでは、Python で MetaTrader ライブラリを使用する方法を説明し、MetaTrader 5 をインストールしてそのデータに接続した後、mt5 と mt5.initialize で MetaTrader 5 をインポートする方法を示しています。次に、インストラクターはパスを検証して、MetaTrader 5 がインストールされ、プロジェクト Surf を使用して Visual Studio Code で使用できる状態になっていることを確認します。 MetaQuotes 2023.05.10 12:17 #98 1. MetaTrader 5 Python ライブラリと Python と MetaTrader 5 の接続 1. MetaTrader 5 Python ライブラリと Python と MetaTrader の接続 このビデオでは、MetaTrader 5 Python ライブラリをインストールし、アカウントの詳細を使用して MetaTrader 5 と Python 間の接続をセットアップするための段階的な手順を紹介します。プレゼンターは、Metatrader5 パッケージの検索とインストール方法、ライブラリのインポート方法、取引口座との接続を成功させる方法など、プロセスを詳しく説明します。全体として、このビデオは、MetaTrader 5 と Python の統合を検討している人にとって役立つガイドとして役立ちます。 MetaQuotes 2023.05.10 12:18 #99 2 Python を使用した買い指値注文と売り指値注文の発注 2 Python を使用した買い指値注文と売り指値注文の発注 このビデオでは、Python の「empty_file.order_send()」関数とキーと値のペアを使用して買い指値注文と売り指値注文を行うプロセスを示します。ユーザーは、通貨記号、数量、および注文タイプを関数への入力として指定して、買い指値注文を発注できます。このビデオでは、指値注文を発注するためのカスタム関数を作成し、変数を使用して出力をキャプチャする方法も示しています。同じプロセスが指値注文の売りにも適用されますが、タイプと価格は異なります。 MetaQuotes 2023.05.10 12:18 #100 3 成行注文の発注 3 成行注文の発注 スピーカーは取引における成行注文の出し方を説明します。銘柄、数量、注文タイプを指定して成行注文を発注できます。スピーカーは、リソース セクションで必要な機能をすべて提供します。 EURUSD と GBPUSD の成行注文を行う方法を示します。注文タイプは買いまたは売りのいずれかで、数量はロットで指定されます。スピーカーは注文を実行し、その結果をプラットフォームに表示します。 1...34567891011121314151617...24 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
Pythonでリアルタイムドルミニインデックス!
Python で TEMPO REAL com のミニ ディスカウントとドルを獲得!
この YouTube ビデオでは、Python を使用してミニダラーとドミニオンのリアルタイム相場を取得する方法を示しています。プレゼンターは、MetaTrader 5 のインストールとデモ口座の作成のプロセスを説明します。公式プラグインを使用して Python を MetaTrader 5 に統合でき、利用可能な資産のリストを表示するコードが提供されます。このビデオでは、Python を使用して財務分析用のリアルタイム データをダウンロードして処理する方法も紹介しており、プレゼンターはミニ インデックスとドルの現在の買い値、売り値、および最後に取引された価格を表示すると同時に、圧倒されるのを避けるために 0.5 秒の遅延を実装しています。プログラム。ビデオでは、次のビデオでは Python を使用して注文を実行する方法を説明すると述べています。
B3でPythonを使ってドルミニインデックスを取引しましょう！
Operando Mini は Python と B3 の価格を提供します!
このビデオでは、Python を使用して、リアルタイム市場データのライブラリをインポートし、関連情報の辞書で注文を定義することにより、MetaTrader 5 プラットフォーム上でミニインデックスおよびミニドル先物の自動注文を送信する方法を紹介します。プレゼンターは、ストップロスポイントとテイクプロフィットポイントを使用してさまざまなパラメーターを説明し、損失をもたらすテスト注文を通じてコードの機能をデモンストレーションします。このビデオは、今後のビデオでさらなる探求が行われることを約束して終わります。
Python を使用したミニドルインデックスのディールブック |テープ読み取りミニ自動インデックス
Python | ミニドル コムの書籍テープ読み取りミニインデックス自動
このビデオでは、Python と MetaTrader5 を使用してミニ先物インデックスの過去の相場を取得し、Pandas を使用して CSV ファイルにエクスポートする方法を示します。このビデオでは、Python を使用してオーダーブックにアクセスし、異時点ライブラリから Optiqs と呼ばれるメソッドを使用して買値と売値をデータ フレームに取得する方法も示しています。このビデオでは、スプレッドシートを使用する場合、1 日の取引で大量のデータが生成されるため課題が生じる可能性があることを指摘していますが、Python を使用して自動テープ読み取りと市場分析を行い、傾向を特定する方法を示しています。最終的に、このビデオは、自動取引分析に Python を使用することに興味がある人に貴重な洞察を提供します。
Python を使用した Facebook Prophet で株価を予測する - データ分割の使用方法
Python を使用した Facebook Prophet で株価を予測する - データ分割の使用方法
このビデオチュートリアルは、Facebook の Prophet ライブラリを使用して Python で株価を予測することに焦点を当てています。データをトレーニング セットとテスト セットに分割することの重要性について説明し、特定の関数を使用してデータを抽出し、平均二乗誤差を計算してモデルの精度を決定する方法の概要を説明します。このビデオでは、予測価格と実際の価格を分離する方法、平均二乗誤差を計算する関数を作成する方法、予測価格と実際の価格を比較するグラフを作成する方法も示しています。モデルのパフォーマンスは比較的良好でしたが、精度メトリクスを考慮する必要があり、データを正しく処理することの重要性が強調されています。
Python 外国為替取引ロボット
真新しい - Python 外国為替取引ロボット
Python Forex Trading Robot は、タイミングを気にせずに市場の大きな動きを捉えるために使用される自動ヘッジ システムです。ロボットはボックスを描画し、そのボックス内で取引を行い、価格がブレイクするとクローズします。ユーザーはロットサイズ、ターゲット距離、ヘッジ距離を調整できます。バックテストの結果では、10,000ドルの口座で最悪のドローダウンはわずか218ドルで、収益性の高い取引が示されています。このシステムはトレンド通貨ペアで良好なパフォーマンスを発揮しますが、ユーザーはそのような通貨ペアに固執することをお勧めします。全体として、Python Forex Trading Robot は適応性が高く、一貫性があり、見ていて楽しいです。さまざまなツールやロボット システムが利用可能であり、ユーザーは提供されたリンクをチェックし、取引関連のコンテンツをさらに見るために YouTube チャンネルに登録することをお勧めします。
Python と MetaTrader 5 Live での操作
Python と Metatrader を生きたオペランド
ビデオ「Operando com Python e Metatrader ao vivo」では、Python と MetaTrader 5 を使用して株式市場で運用する方法についての詳細なチュートリアルを視聴者に提供します。ホストは、プラットフォームを接続して戦略を自動化し、リアルタイム データを取得し、画面アセット。資産のリストを作成する方法、タイムスタンプとデータを使用して相場データを取得する方法、市場での購入機会を特定するための簡単なルールを作成する方法を示します。このビデオでは、ライブ画面での取引方法も示し、財務リスクに基づいたハンドの使用などのリスク管理戦略についても説明しています。講演者は、分析に Python の統計ツールを使用する利点を強調し、戦略に信頼を得るバックテストのための Python と MetaTrader 5 の統合の重要性を強調します。全体として、このビデオは、Python と MetaTrader 5 を使用して取引戦略を自動化し、世界中のブローカーと接続することの広大な可能性を示しています。
Python を使用してメタトレーダー 5 を開始する
イニシアンド O メタトレーダー 5 ウサンド パイソン
このビデオでは、Python で MetaTrader ライブラリを使用する方法を説明し、MetaTrader 5 をインストールしてそのデータに接続した後、mt5 と mt5.initialize で MetaTrader 5 をインポートする方法を示しています。次に、インストラクターはパスを検証して、MetaTrader 5 がインストールされ、プロジェクト Surf を使用して Visual Studio Code で使用できる状態になっていることを確認します。
1. MetaTrader 5 Python ライブラリと Python と MetaTrader 5 の接続
1. MetaTrader 5 Python ライブラリと Python と MetaTrader の接続
このビデオでは、MetaTrader 5 Python ライブラリをインストールし、アカウントの詳細を使用して MetaTrader 5 と Python 間の接続をセットアップするための段階的な手順を紹介します。プレゼンターは、Metatrader5 パッケージの検索とインストール方法、ライブラリのインポート方法、取引口座との接続を成功させる方法など、プロセスを詳しく説明します。全体として、このビデオは、MetaTrader 5 と Python の統合を検討している人にとって役立つガイドとして役立ちます。
2 Python を使用した買い指値注文と売り指値注文の発注
2 Python を使用した買い指値注文と売り指値注文の発注
このビデオでは、Python の「empty_file.order_send()」関数とキーと値のペアを使用して買い指値注文と売り指値注文を行うプロセスを示します。ユーザーは、通貨記号、数量、および注文タイプを関数への入力として指定して、買い指値注文を発注できます。このビデオでは、指値注文を発注するためのカスタム関数を作成し、変数を使用して出力をキャプチャする方法も示しています。同じプロセスが指値注文の売りにも適用されますが、タイプと価格は異なります。
3 成行注文の発注
3 成行注文の発注
スピーカーは取引における成行注文の出し方を説明します。銘柄、数量、注文タイプを指定して成行注文を発注できます。スピーカーは、リソース セクションで必要な機能をすべて提供します。 EURUSD と GBPUSD の成行注文を行う方法を示します。注文タイプは買いまたは売りのいずれかで、数量はロットで指定されます。スピーカーは注文を実行し、その結果をプラットフォームに表示します。