알고리즘 트레이딩에서의 파이썬 - 페이지 4

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 표시기

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 표시기

동영상의 이 섹션에서는 Python에서 지수 이동 평균(EMA) 지표를 계산하는 함수를 만드는 방법을 보여줍니다. 이 동영상은 가장 최근 거래에 적용된 승수를 사용하여 이전 거래의 평균 값을 계산하는 함수 생성과 데이터 프레임의 각 행에 EMA 열을 추가하는 방법에 대한 단계별 지침을 제공합니다. 이 비디오는 또한 코드를 재사용할 수 있게 만들고 "반복하지 마십시오" 원칙을 준수하기 위해 주석 달기 기능과 유사 라이브러리를 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 비디오는 다가오는 EMA 교차 전략에 사용될 다양한 유형의 EMA를 계산하는 방법을 시연하며 끝납니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 알고리즘 트레이딩 봇을 위한 EMA 지표를 구축하는 과정에 대해 설명합니다. 지수 이동 평균(EMA)은 가장 최근 거래에 적용된 승수를 사용하여 이전 거래의 평균 값을 계산합니다. 승수는 EMA 가치에 더 큰 영향을 미치기 위해 가장 최근 거래에 가중치를 두어 가격 변동에 더 민감하게 만듭니다. 비디오는 EMA 값을 계산하는 함수를 생성하기 위한 유사 코드 및 단계별 지침과 데이터 프레임의 각 행에 EMA 열을 추가하는 방법을 제공합니다. 이 비디오는 코드를 재사용할 수 있도록 만들고 "반복하지 마십시오" 원칙을 준수하기 위해 주석 달기 기능과 의사 라이브러리 사용의 중요성을 강조합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Python에서 지수 이동 평균(EMA) 지표를 계산하는 함수를 만드는 방법을 설명하는 동영상입니다. 이 기능은 데이터 프레임에 새 EMA를 추가하는 데 사용할 수 있으며, 이는 다음 에피소드에서 논의할 EMA 교차 전략에 중요합니다. 이 함수는 원하는 EMA 가중치에 따라 조정할 수 있는 승수를 설정하고 데이터 프레임을 한 행씩 반복하여 압축을 풀고 EMA를 계산합니다. 비디오는 대용량 데이터 프레임에서 이 방법을 사용하지 말라고 조언하고 더 빠른 계산을 위해 대신 TA lib 기능을 사용할 것을 권장합니다. 이 섹션은 main.py로 돌아가서 다가오는 EMA 교차 전략에 사용될 다양한 유형의 EMA를 계산하는 방법을 보여줌으로써 끝납니다.
  
  
• 00:10:00 MetaTrader 5 Python Trading Bot 구축에 대한 비디오의 이 섹션에서 발표자는 촛대 데이터 프레임을 반복 방법에 전달하고 값을 설정하여 EMA 50, EMA 20 및 EMA 200을 계산하고 인쇄하는 방법을 설명합니다. 따라서. 화자에 따라 print 문을 제거하여 EMA 200을 계산하는 동안 EMA 50 및 EMA 20 행을 확인할 수 있습니다. 그런 다음 세 값을 모두 개별적으로 볼 수 있습니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 교차 전략

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 교차 전략

이 비디오 자습서에서 발표자는 EMA 교차 전략을 설명하고 구현하여 거래를 자동으로 배치하는 거래 봇을 구축합니다. 이 전략은 EMA 50과 EMA 200의 두 EMA를 사용하는 것과 관련이 있으며 EMA 50이 EMA 200을 초과하거나 미달할 때 각각 매수 또는 매도 신호를 생성합니다. 그는 또한 각 거래에 대한 손절매, 진입 가격 및 이익 실현과 라이브러리를 설계하기 위한 별도의 기능을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 이전 에피소드에서 생성된 get_data 함수와 통합하기 위해 EMA 교차 전략 함수를 업데이트하고, 지표 함수는 호출 함수에 필요한 모든 정보를 반환합니다. 코드는 시간 프레임을 추출하여 단순화되어 알고리즘 트레이더를 보다 쉽게 관리하고 유지할 수 있습니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 EMA 교차 전략과 작동 방식을 설명합니다. 그는 전략이 두 개의 EMA, 특히 EMA 50과 EMA 200을 사용하는 것과 관련이 있으며 EMA 50이 EMA 200 위로 교차하여 상승 추세를 나타낼 때 매수 신호가 생성되는 방식과 EMA 50이 EMA 50일 때 매도 신호가 생성되는 방식을 언급합니다. EMA 200 아래로 교차하여 하향 추세를 나타냅니다. 그는 또한 각 거래에 대한 손절매, 진입 가격 및 이익실현에 대해 이야기하면서 손절매는 항상 해당하는 가장 높은 EMA이고 진입 가격은 생성된 신호에 따라 이전에 완료된 양초의 고가 또는 저가임을 강조합니다. 마지막으로 전략을 추출하고 추상화하여 라이브러리를 생성하는 별도의 함수로 만드는 방법에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 EMA 교차 전략을 기반으로 거래 봇 구축과 관련된 단계의 유사 코드를 설명합니다. 첫 번째 단계는 다양한 소스에서 가져올 수 있는 데이터를 검색하는 것입니다. 이를 위해 생성된 함수에는 기호와 시간 프레임이라는 두 가지 매개변수가 있습니다. 이 에피소드에서는 데이터 프레임을 반환하는 이전 에피소드에서 생성된 라이브러리를 사용하여 MT5에서 데이터를 검색합니다. 두 번째 단계는 지표를 계산하는 것인데, 이 전략에 대한 지표는 EMA 50 및 EMA 200입니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서는 이전에 만든 get_data 기능을 활용하기 위해 EMA 교차 전략 기능을 업데이트하는 데 중점을 둡니다. 첫 번째 단계는 변수를 만들고 get_data 함수를 사용하여 데이터를 저장하여 데이터를 검색하는 것입니다. 두 번째 단계는 데이터 프레임을 가져와 EMA 50, EMA 200 및 EMA 교차를 계산하는 calc_indicators라는 함수를 생성하여 수행되는 EMA 지표 및 EMA 교차 계산과 관련됩니다. 이 알고리즘은 향후 다른 교환과 함께 작동하도록 쉽게 업데이트할 수 있는 방식으로 설계되었습니다. 데이터 프레임은 각 EMA 계산기와 EMA 교차 계산기로 전달되고 필요한 모든 정보가 포함된 결과 데이터 프레임이 함수로 반환됩니다. 그런 다음 이 데이터는 main.pi 파일에 다시 추가되기 전에 EMA 교차 전략 기능을 업데이트하는 데 사용됩니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 표시기 기능을 업데이트하여 모든 정보를 호출 기능으로 다시 반환합니다. 업데이트된 기능은 반복해서 사용할 수 있어 코드 관리가 쉬워집니다. 발표자는 EMA 교차 전략을 Main으로 가져오고 기호, 시간 프레임 및 EMA 값을 전달하여 결과를 확인합니다. 코드는 시간 프레임을 추출하여 단순화되어 관리가 더 쉬워지고 일반적으로 덜 분해되며 궁극적으로 알고리즘 트레이더의 삶을 훨씬 쉽게 만듭니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 교차 탐지기

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: EMA 교차 탐지기

비디오 자습서는 Python을 사용하여 EMA 교차 탐지기를 생성하는 방법을 가르치고 두 개의 서로 다른 EMA를 생성하고 시장의 잠재적 추세를 식별하는 프로세스를 논의하고 EMA 교차 탐지기 기능을 구성하는 방법을 안내합니다. 이 함수는 position과 pre-position이라는 두 개의 새로운 열을 생성하고 교차 이벤트 발생 여부를 확인하여 교차가 발생하면 True로 설정하는 열을 생성합니다. 또한 실제 교차 이벤트가 있는 행만 추출하여 main.py에서 EMA 교차 감지기를 사용하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼은 또한 개인 EMA 교차 전략을 계산하는 방법을 보여줄 다음 에피소드에서 힌트를 줍니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 Python을 사용하여 EMA 교차 탐지기를 만드는 프로세스에 대해 설명합니다. 호스트는 지수 이동 평균(EMA)을 계산할 수 있는 기능과 pandas 라이브러리가 설치되어 있다고 조언합니다. EMA 교차는 시장의 잠재적 추세를 식별하기 위해 차트에 두 개의 다른 EMA를 표시하는 것과 관련됩니다. EMA 교차 전략을 사용하기 위해 단기 EMA와 장기 EMA를 구성하여 단기 EMA가 장기 EMA 위로 교차하면 강세 신호, 아래로 교차하면 약세 신호 신호. 그런 다음 자습서에서는 세 가지 다른 변수를 허용하는 EMA 교차 감지기 기능을 구성하는 방법을 살펴보고 이를 통해 작업할 때 코드 주석의 중요성을 조언합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 위치 및 사전 위치라는 두 개의 새 열을 생성하여 EMA 교차 탐지기가 작동하는 방식을 설명합니다. 이 함수는 두 EMA 열을 비교하여 교차 이벤트가 발생했는지 확인한 다음 교차가 발생하면 True, 나머지는 False로 설정하는 열을 생성합니다. 이 함수는 또한 numpy 및 Lambda 함수를 활용하여 이러한 작업을 신속하게 수행한 다음 EMA 감지기 결과를 사용자에게 반환하기 전에 위치 및 사전 위치 열을 제거합니다. 그런 다음 발표자는 실제 교차 이벤트가 있는 행만 추출하여 main.py에서 EMA 교차 탐지기를 사용하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 EMA 교차 참 변수를 설정하여 EMA 교차 데이터 프레임에서 참 값을 추출하고 화면에 인쇄하고 EMA 교차 거래 봇을 생성하는 방법을 보여줍니다. 또한 그는 다음 에피소드에서 개인 EMA 교차 전략을 계산하는 방법을 시연할 것임을 암시합니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 봇 구축: BUY 및 SELL 신호

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나만의 MetaTrader 5 Python 봇 구축: BUY 및 SELL 신호

이 비디오 자습서는 50 및 200 EMA와 함께 EMA 교차 전략을 사용하여 MetaTrader 5(MT5)에서 Python 봇에 대한 구매 및 판매 신호를 생성하는 데 중점을 둡니다. 이 튜토리얼에서는 손절매, 진입가 및 이익실현과 함께 매수 및 매도 신호를 생성하는 규칙을 설명합니다. 봇에 대한 거래 신호를 생성하는 기능이 생성되어 해당하는 가장 높은 EMA와 함께 각 거래에 대한 매개 변수를 기록합니다. 거래 신호에 대한 값을 기록하기 위해 추가 열이 생성되며 함수에는 함수 시작 시 EMA 값이 동일하지 않은지 확인하는 검사도 포함됩니다. 이 자습서에서는 EMA의 최소값보다 작은 행을 건너뛰고 손절매, 주가를 계산하고 녹색 및 빨간색 양초 모두에 대해 이익을 취하는 방법을 보여줍니다. 생성된 신호는 이전에 생성된 열에 다시 추가되어 봇에 대한 거래 신호 목록을 생성합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 EMA 교차 전략을 자동 거래 봇에 사용할 수 있는 구매 및 판매 신호로 전환하는 방법에 중점을 둡니다. EMA 교차 전략은 두 EMA가 서로 교차할 때 거래를 생성하고 튜토리얼에서는 50 및 200 EMA를 사용합니다. EMA 50이 EMA 200 위로 교차하면 상승 추세를 나타내는 매수 신호가 생성되고, EMA 50이 EMA 200 아래로 교차하면 매도 신호가 생성됩니다. 튜토리얼에서는 손절매, 진입가, 매수 및 매도 신호 모두에 대해 이익을 취하십시오. 그런 다음 비디오는 전략 기능을 사용하여 정보를 거래 신호로 변환하는 방법을 보여주고 거래를 위해 신호가 MetaTrader 5에 공급되는 향후 에피소드의 무대를 설정합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 MetaTrader 5(MT5)의 Python 봇에 대한 구매 및 판매 신호를 생성하는 기능에 대한 개요를 제공합니다. 이 기능은 해당하는 가장 높은 지수 이동 평균(EMA), 손절매, 이익 실현 및 거래 값을 포함하여 각 거래에 대한 매개변수를 기록합니다. 발표자는 코드에 함수 시작 시 EMA 값이 동일하지 않은지 확인하는 검사가 포함되어 있으며 EMA 중 더 큰 값이 주가에 사용할 EMA 열을 결정하는 데 사용된다는 점에 주목합니다. 이 기능은 또한 거래 신호 값을 기록하기 위해 데이터 프레임에 대한 추가 열을 생성하므로 복사 경고를 생성하지 않고 데이터를 쉽게 수정할 수 있습니다. 마지막으로 발표자는 이 기능을 사용하여 향후 에피소드에서 과거 거래 가치를 차트로 표시할 수 있음을 강조합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 EMA(지수 이동 평균)의 최소값보다 작은 행을 건너뛰고 두 EMA가 작동할 때까지 기다리는 방법에 대해 설명합니다. 또한 사용하기 전에 실제 EMA 값이 계산되는 마지막 몇 번까지 기다리는 것을 강조합니다. 그런 다음 튜토리얼에서는 손절매, 주가 및 녹색 및 빨간색 양초 모두에 대한 이익 실현을 살펴봅니다. 마지막으로 생성된 신호를 이전에 생성된 열에 다시 추가하는 방법에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 거래 이벤트 데이터를 검색하고 기본 파일을 업데이트하여 참값 또는 참을 반환하는 전략 결과를 인쇄하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 거래 봇에서 사용할 수 있는 거래 신호 목록을 생성합니다. 다음 단계에서는 이러한 신호를 사용하여 MetaTrader 5에서 거래하는 방법을 보여줍니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 로트 크기 계산기

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 로트 크기 계산기

이 비디오는 Python을 사용하여 Metatrader5에서 거래 봇을 위한 로트 크기 계산기 기능을 구축하는 방법에 대해 설명합니다. 이 기능은 위험에 처한 잔액, 위험 금액, 손절매 가격, 진입 가격 및 거래되는 기호에 대한 지식이 필요하며 Forex 거래의 경우 다릅니다. 발표자는 Metatrader5가 계산을 거부하지 않도록 반올림 값의 중요성을 강조하고 함수에 다른 통화를 추가하는 방법을 보여줍니다. 또한 환율을 추가하고 포괄적인 else 문을 추가하여 코드를 더욱 강력하게 만들고 핍 크기 및 핍 값에 대한 표준 계산을 제공하는 방법에 대해 논의합니다. 시리즈의 다음 부분에서는 Metatrader5에서 안전하고 효율적으로 주문하는 방법에 중점을 둘 것입니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 로트 크기 계산기 생성부터 시작하여 자신만의 Metatrader5 Python 거래 봇 구축과 관련된 단계를 설명합니다. 그는 로트 크기를 계산하려면 손절매, 주가, 잔액 및 위험 금액을 알아야 한다고 조언합니다. 발표자는 손절매 및 주가 이해와 신호 계산 전략 사용에 대한 자세한 내용은 자신의 채널에서 이전 에피소드를 추천합니다. 로트 크기 계산기 다음의 다른 세 가지 에피소드는 거래자가 Metatrader5에서 안전하고 효율적으로 주문하는 데 도움이 될 것입니다. 발표자는 각 단계에 대한 코드 설명을 제공하면서 로트 크기 계산기를 위한 의사 라이브러리 함수 생성의 중요성을 강조합니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 거래 봇을 위한 로트 크기 계산기 기능을 구축하는 단계에 대해 설명합니다. 그는 이 기능을 사용하려면 위험에 처한 잔액, 위험 금액, 손절 가격, 진입 가격 및 거래되는 기호에 대한 지식이 필요하다고 설명합니다. 로트 크기 계산은 Forex 거래와 다르며 핍 크기와 핍 값을 계산해야 합니다. 강사는 위험 금액과 USD/JPY 통화 쌍의 핍 값을 계산하는 방법의 예를 제공합니다. 마지막으로 그는 환율에 대해 mt5를 쿼리하는 대신 진입 가격에 대한 현재 환율을 사용할 것을 제안합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 로트 크기를 계산하는 방법과 Metatrader5에 로트 크기를 제시할 때 반올림 값의 중요성에 대해 설명합니다. 발표자는 큰 소수점 값을 제시하면 Metatrader5가 계산을 거부하는 결과를 초래할 수 있고 소수점 이하 두 자리로 반올림하는 것이 어떻게 도움이 될 수 있는지 강조합니다. 그러나 잔액이 매우 적은 로트 크기 계산기를 사용하면 반올림 효과로 인해 문제가 발생할 수 있습니다. 화자는 더 큰 랏 크기로 거래하거나 위험 계산이 왜곡될 수 있음을 인정할 것을 권장합니다. 비디오는 캐나다 달러와 같은 다른 통화를 함수에 추가하는 방법도 간략하게 보여줍니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 환율 추가, 원시 로트 크기 결정, catch-all else 문을 추가하여 코드를 보다 강력하게 만드는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 catch-all else 문을 너무 자유롭게 사용하는 것에 대해 경고하고 철저하게 조사된 거래 기호만 제안합니다. 스피커는 또한 핍 크기 및 핍 값에 대한 표준 계산을 제공하고 시리즈의 다음 부분에서 주문할 때 힌트를 제공합니다.

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나만의 MetaTrader Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 1부

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나만의 MetaTrader Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 1부

"Build Your Own MetaTrader 5 Python Trading Bot: Order Creator Pt 1"이라는 제목의 YouTube 비디오는 Python을 사용하여 MetaTrader5에서 주문을 생성하는 과정을 다룹니다. 비디오는 2부 중 1부에 해당하며, 이 섹션에서는 주문을 하기 전에 주문을 확인하는 것과 관련된 주문 생성 프로세스의 두 번째 단계에 중점을 둡니다. 비디오는 필요한 거래 정보를 주문 생성기 기능에 전달하는 'request'라는 사전 객체 생성을 다룹니다. 연사는 또한 매도 또는 매수 정지 주문에 대한 요청 유형을 설정하는 방법, 일반적인 오류를 방지하기 위해 Metatrader5 주문 확인 요청을 사용하는 방법, 숫자를 MetaTrader 5에 전달하기 전에 올바른 형식 지정의 중요성에 대해 설명합니다. 다음 에피소드에서 다룰 것입니다. MetaTrader5의 실제 주문 배치.

• 00:00:00 이 섹션에서는 YouTube 사용자가 Python을 사용하여 MetaTrader 5에서 주문 생성을 시작하는 방법을 설명합니다. 주문 생성 프로세스에는 4단계가 있으며, 이 특정 에피소드에서는 주문을 하기 전에 주문을 확인하는 두 번째 단계에 초점을 맞춥니다. 이는 트레이더가 주문할 때 자주 저지르는 일반적인 오류를 포착하여 비용이 많이 드는 실수를 방지하는 데 도움이 되기 때문에 필수적인 단계입니다. 이 기능에 필요한 주문 세부 정보에는 주문 유형, 기호, 거래량, 손절매, 이익실현, 코멘트, 손절 가격, 직거래 여부 등이 포함됩니다. 이 에피소드는 2부 중 1부이며, 다음 에피소드는 실제 주문 배치를 다룹니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 재귀 함수에서 '직접' 부울을 사용하는 방법과 MetaTrader로 전달하기 전에 정확한 소수 자릿수로 숫자 형식을 지정하는 것의 중요성을 설명합니다. 연사는 또한 랏 크기와 거래 크기의 차이를 강조하고 위험 계산 오류를 피하기 위해 연결된 랏 크기 계산기 에피소드를 시청할 것을 권장합니다. 이 섹션은 기호, 거래량, 손절매, 이익실현, 시간 입력, 설명과 같은 필수 거래 정보를 주문 작성자 기능에 전달하는 데 사용되는 '요청'이라는 사전 객체 생성으로 끝납니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 Metatrader5 Python API를 사용하여 판매 중지 주문에 대한 요청 유형을 설정하는 방법을 설명하고 중지 가격을 0으로 설정하는 것과 같은 일반적인 오류를 방지하기 위해 온전성 검사를 추가합니다. 동일한 방법이 매수 중지 주문 생성에 사용됩니다. 연사는 API가 주문 작업 및 수익 극대화를 위한 다양한 옵션을 제공한다고 강조합니다. 이 섹션은 또한 다음 에피소드에서 MetaTrader5에서 주문하기 위해 사용될 direct equals true 또는 false 문을 소개합니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 코드가 Metatrader5 주문 확인 요청을 사용하여 거래를 할 수 있는지 여부를 확인하는 방법을 설명합니다. 검사는 완벽하지 않으며 특정 오류를 놓칠 수 있지만 가장 일반적인 오류에는 도움이 될 수 있습니다. 결과가 0이면 주문이 접수됩니다. 그렇지 않은 경우 코드는 몇 가지 일반적인 오류를 포착하고 메시지를 인쇄합니다. 다음 에피소드에서는 주문 확인이 MetaTrader5에서 실제 주문 배치로 전환됩니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 2부

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 2부

이 비디오는 MetaTrader5 Python 거래 봇 구축에 대한 자습서의 연속이며 주문 전송, 다양한 결과 처리 및 MetaTrader5에서 반환할 수 있는 오류 코드 이해를 위한 코드 구현 프로세스에 대해 설명합니다. 발표자는 개인 취향에 따라 코드를 사용자 지정하고 봇을 사용하면서 발생할 수 있는 오류를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 발표자는 또한 사용자에게 오류를 알리고 필요한 경우 실행을 중지하는 예제 함수를 제공합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 로트 크기 계산, 주문 확인, 주문 배치 및 모든 것을 하나로 묶는 것을 포함하여 MetaTrader5 Python 거래 봇 구축과 관련된 네 가지 단계에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 MetaTrader5에서 반환할 수 있는 다양한 오류 코드를 이해하는 것의 중요성을 강조하고 몇 가지 일반적인 예를 보여줍니다. 그런 다음 비디오는 MetaTrader5에 주문을 보내는 데 필요한 코드를 자세히 살펴보고 재귀 함수 접근 방식을 사용하여 주문 결과의 다양한 결과를 처리하는 방법을 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 MetaTrader 5 Python에서 자동 거래 봇을 사용할 때 발생할 수 있는 몇 가지 옵션 및 오류에 대해 설명합니다. 일반적인 오류 중 하나는 계정을 변경할 때 자동 거래를 켜두는 것인데, 이는 나머지 코드에 문제를 일으킬 수 있습니다. 연사는 오류 유형과 향후 거래에 대한 잠재적 영향에 따라 주요 오류와 일반 오류를 높이는 것에 대한 개인적인 선호도를 설명합니다. 또한 사용자에게 오류를 알리고 필요한 경우 실행을 중지하는 예제 함수를 제공합니다. 전반적으로 화자는 코드를 자신의 필요와 선호도에 맞게 조정하는 것의 중요성을 강조합니다.

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 3부

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나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 주문 생성기 3부

이 비디오 자습서는 MetaTrader 5 Python 거래 봇 구축에 중점을 두고 있으며 로트 크기 계산, 문제에 대한 주문 확인, 주문 배치 및 효율성과 안전을 보장하기 위해 모든 것을 하나로 묶는 것을 포함하여 플랫폼에서 주문하는 여러 단계를 다룹니다. 이 튜토리얼에서는 잔액, 의견, 위험 금액, 기호 및 손절매 및 이익 실현과 같은 거래 값과 같은 봇에 필요한 변수에 대해 설명합니다. 비디오는 계산 로트 크기 도우미 기능의 사용과 오류 검사의 중요성을 보여 주는 동시에 연구의 필요성과 세부 사항에 대한 주의를 강조합니다. 이 튜토리얼은 데이터 프레임을 사용하여 필요한 값을 추출하는 방법에 대한 설명으로 마무리되고 다음 에피소드에서 봇 거래를 지속적으로 수행하는 방법을 탐색합니다.

• 00:00:00 이 섹션의 비디오 자습서는 이전 에피소드의 주문 생성 및 로트 크기 계산을 결합하는 방법을 보여줍니다. 이는 향후 에피소드에서 탐색할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다. 이 튜토리얼은 MetaTrader5에서 주문하는 네 가지 단계를 다룹니다. 즉, 로트 크기 계산, 문제가 있는 주문 확인, 주문하기, 모든 조각을 함께 포장하여 빠르고 효율적이며 안전한지 확인하는 것입니다. 이 에피소드는 시청자가 필요한 특정 정보에 집중할 수 있도록 이러한 단계를 4개의 개별 동영상으로 나눕니다. 이 튜토리얼에서는 make_trade.py 파일을 사용하여 Discord, Slack 또는 Twitter에 거래를 자체 파일에 넣어 거래를 보내는 것과 같은 기능을 추가하는 방법을 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 MetaTrader 5 Python 거래 봇 구축에 대한 비디오의 이 섹션에서 발표자는 잔고, 의견, 위험 금액, 기호 및 이익 실현과 같은 거래 가치를 포함하여 봇에 필요한 변수에 대해 논의합니다. , 정지 손실 및 주가. 값의 형식을 지정하고 로트 크기를 결정하기 위한 의사 코드도 제시되며 발표자는 거래 결과를 Discord로 보내거나 다른 통화에 대한 다른 계정을 관리하는 것과 같이 봇에 추가할 수 있는 향후 조항을 언급합니다. 잔액, 이익실현, 손절매, 손절매 가격은 모두 소수점 이하 두 자리로 반올림되어 부동 소수점 형식으로 지정됩니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 이전에 만든 로트 크기 계산 도우미 기능을 사용하여 거래 봇의 로트 크기 및 거래 유형을 결정하는 데 중점을 둡니다. 비디오는 전략에서 매수 중지 및 매도 중지를 결정하는 간단한 방법을 보여줍니다. 필요한 모든 값을 얻은 후 거래 결과가 사용자에게 반환되고 향후 작업을 위해 할 일이 추가되어 거래 봇이 더 기능적으로 작동합니다. 동영상은 "거래하기" 기능을 전략에 통합하고 업데이트하여 이전 거래를 확인하고 MetaTrader 5 플랫폼으로 전송하는 데 중점을 둡니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 일부 기능을 제거하고 전략 기능에 통합하여 기본 기능을 단순화하는 방법을 알려줍니다. 비디오는 또한 오류 검사의 중요성과 코딩 오류를 인식하고 수정하는 능력에 대해 논의하는 동시에 연구의 필요성과 세부 사항에 대한 주의를 강조합니다. 전략 기능은 위험 관리에 필요한 추가 정보를 포함하여 더욱 개발되었으며, 비디오는 동일한 MetaTrader 계정에서 사용되는 차별화된 전략에 주석을 추가하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼은 거래를 하고 이를 효과적으로 수행하는 데 필요한 정보를 활용하는 방법에 대한 논의로 끝납니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 비디오 자습서는 데이터 프레임을 사용하여 이익 실현, 가격 중지 및 손실 중지에 필요한 값을 추출하는 방법을 보여줍니다. 튜토리얼은 또한 처음에 거짓으로 설정된 거래 결과를 설명합니다. 위치 인수, 균형 및 위험의 양은 현재 하드코딩되어 있지만 튜토리얼에서는 향후 에피소드에서 이를 보다 동적으로 만드는 방법을 탐색할 것입니다. 전반적으로 초점은 전략을 모으고 다음 에피소드에서 봇 거래를 지속적으로 만드는 것입니다.

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나만의 MetaTrader Python 트레이딩 봇 구축: 촛대를 놓치지 마세요

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나만의 MetaTrader Python 트레이딩 봇 구축: 촛대를 놓치지 마세요

이 비디오 자습서는 MetaTrader 5에서 촛대를 놓치지 않는 Python 거래 봇을 구축하는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 MetaTrader 5를 시작하고 현재 및 이전 시간을 캡처하며 while 루프를 사용하여 단일 캔들을 검색하고 이전 캔들과 비교하여 새로운 캔들을 식별합니다. 영상은 코드의 공백 수정, 크래시 방지를 위한 슬립 기능 구현, 메인 기능 단순화를 위한 별도의 기능 활용의 중요성을 강조합니다. 또한 강사는 코드의 오류를 처리하고 명확한 테스트를 위해 인쇄 문을 사용하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 거래 전략이 새로운 촛대를 놓치지 않도록 Metatrader5를 모니터링하는 방법을 보여줍니다. 사용된 코드는 간단하며 MetaTrader5를 시작하는 데 사용되는 시작 기능과 현재 및 이전 시간을 캡처하도록 설정된 변수가 있습니다. while 루프는 거래 기능이 true인 한 실행을 유지하는 데 사용되며, 코드는 전략의 기간을 사용하여 단일 캔들을 검색하고 현재 시간을 이전 시간과 비교합니다. 값이 같지 않으면 새 촛대가 발생하고 거래를 구현하기 전에 거래가 발생해야 하는지 확인하기 위해 검사가 구현됩니다. BTCUSD 통화쌍은 연중무휴로 거래되기 때문에 현재 시간을 가져오는 데 사용되며 시간은 현재 시간 변수에 할당됩니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 비디오에서 모든 탭이 일렬로 정렬되도록 코드의 간격을 업데이트하는 것의 중요성에 대해 설명합니다. 코드는 새로운 양초가 있는지 확인하고, 있다면 거래가 필요한지 확인하기 위해 전략을 실행합니다. 비디오는 또한 높은 CPU 사용량과 프로그램 충돌을 방지하기 위해 `time.sleep(1)`의 사용을 언급합니다. 그런 다음 기본 기능을 단순화하면서 주어진 시간에 전략을 전달할 수 있는 별도의 기능인 '전략 실행'을 만들기 위해 기호와 시간 프레임을 제거하여 기본 기능을 정리합니다. 마지막으로 비디오는 전략이 적용되는 심볼을 추출하는 과정과 거래에 사용되는 시간 프레임을 논의하면서 새로운 캔들을 얻기 위해 MT5 폴링을 위한 시간 프레임을 메인으로 유지합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 강사가 MetaTrader 5에서 Python을 사용하여 트레이딩 봇을 구축할 때 코드의 오류를 처리하는 방법을 설명합니다. 비디오는 MetaTrader 5 라이브러리와 Strategy 라이브러리를 사용하여 오류 처리를 처리하는 방법을 보여줍니다. 코드. 전략이 성공적으로 실행된 경우 "true" 값이 반환되고 거래가 발생하지 않으면 "false"가 반환되어 MetaTrader 5에서 주문이 이루어지지 않았음을 나타냅니다. 또한 강사는 인쇄 문을 사용하여 테스트 프로세스를 만들 것을 제안합니다. 사용자가 더 명확하고 쉽게 이해할 수 있습니다.

[MetaQuotes]

나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 모든 거래 자동 관리

GitHub에서 코드 받기: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

나만의 MetaTrader 5 Python 트레이딩 봇 구축: 모든 거래 자동 관리

이 비디오는 MetaTrader 5 Python 거래 봇 구축에 대한 시리즈의 일부이며 주문 관리에 중점을 둡니다. 연사는 주문을 취소하고 열려 있는 모든 주문을 검색하는 방법을 설명하는 동시에 거래에서 효과적인 위험 관리의 중요성을 강조합니다. 열려 있는 모든 주문을 취소하는 전략은 단순하지만 열린 포지션과 관련된 위험을 관리하는 유효한 방법입니다. 발표자는 또한 다음 에피소드에서 동일한 MetaTrader 5 계정에서 여러 전략을 관리하는 방법을 시연할 것이라고 발표했습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 연사는 MetaTrader 5를 모니터링하고 캔들스틱을 절대 놓치지 않는 방법, 거래 주문을 관리하여 위험을 줄이는 방법, 동일한 계정에서 여러 전략을 관리합니다. 이 에피소드의 초점은 mt5_lib 파일을 사용하여 주문을 취소하고, 요청 개체를 만들고, try-accept 패턴을 사용하여 오류를 처리하는 기능을 포함하여 주문을 관리하는 것입니다. 또한 관리를 쉽게 하기 위해 코드에 주석을 추가했으며 트레이딩 봇에 기능을 추가하려면 오류 코드를 이해하는 것이 중요합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 화자가 주문을 취소하고 모든 진행 중인 주문을 검색하는 방법을 설명합니다. 오류가 발생하면 사용자에게 반환되고 화자는 단순히 주요 변경 사항으로 오류를 제기하도록 선택합니다. 열려 있는 모든 주문을 취소하기 위해 함수는 매개 변수를 필요로 하지 않으며 열려 있는 주문 목록을 반환합니다. MetaTrader 5에서 거래 위험을 관리하려면 "주문" 및 "포지션"이라는 용어를 이해하는 것이 필수적입니다. 그런 다음 두 기능을 기본 기능으로 결합하여 거래 전략의 일부로 주문을 취소할 시기를 관리합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 거래에서 효과적인 위험 관리의 중요성과 거래 봇에서 이를 구현하는 방법에 대해 이야기합니다. 전략에는 오픈 포지션과 관련된 위험을 관리하는 간단하지만 유효한 방법인 모든 오픈 주문 취소가 포함되었습니다. 연사는 또한 시리즈의 다음 에피소드에서 동일한 MetaTrader 5 계정에서 여러 전략을 관리하는 방법을 시연할 것이라고 언급합니다.