Python para negociação algorítmica - página 5

[MetaQuotes]

Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 Python: gerenciamento avançado de pedidos

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Crie seu próprio bot de negociação MetaTrader 5 Python: gerenciamento avançado de pedidos

Esta seção do vídeo aborda o gerenciamento avançado de ordens em um bot de negociação MetaTrader 5 Python usando filtros em símbolos e comentários. Ao adicionar uma função ao arquivo lib MT5, o bot pode recuperar uma lista filtrada de ordens com base no comentário e no símbolo de cada estratégia, permitindo o gerenciamento eficaz de rebaixamento e identificação de negociações. O vídeo também aborda o gerenciamento de cancelamentos de pedidos verificando se os pedidos existem antes de cancelá-los usando um valor booleano e enfatizando a importância de gerenciar cancelamentos de pedidos como parte do gerenciamento de risco. Por fim, o vídeo conclui demonstrando o funcionamento do bot de negociação e oferecendo aos espectadores atualizações sobre seu progresso via Discord.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante fala sobre o gerenciamento de várias estratégias na mesma conta MetaTrader 5. Para isso, o palestrante opta por diferenciar as estratégias por meio de um filtro de símbolo e comentário, que permite gerenciar o drawdown total e identificar quais negócios pertencem a qual estratégia. Para criar esse recurso de filtragem, o visualizador é instruído a adicionar uma função ao arquivo mt5 lib que recupera uma lista filtrada de pedidos com base em símbolo e comentário. O palestrante enfatiza a importância de comentar o código e fornece um link para seu repositório GitHub, onde os visualizadores podem acessar o código.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute como transformar um símbolo em um quadro de dados para facilitar a filtragem de ordens ativas. Assim que os pedidos estiverem em um quadro de dados, eles podem ser filtrados por comentário e os números dos pedidos abertos são adicionados a uma variável chamada "pedidos abertos". O vídeo também mostra como criar uma função que combina a função de filtragem de pedidos com a função anterior "cancelar pedido", resultando em um valor booleano indicando se o pedido pode ou não ser cancelado.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador discute como gerenciar cancelamentos de ordens em um bot de negociação. Eles recebem uma lista filtrada de pedidos e verificam se existem pedidos antes de cancelá-los usando a função 'cancelar pedido'. Se não houver pedidos para cancelar, eles simplesmente retornam `false`. Eles usam um `Boolean` para o resultado do cancelamento para garantir que a execução resulte em um resultado definido. Eles também demonstram obter a string de comentário da estratégia e garantir que ela seja nomeada corretamente na função. O apresentador enfatiza a importância de gerenciar cancelamentos de pedidos como parte crítica de uma estratégia de gerenciamento de risco.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o autor conclui a série de vídeos e demonstra o funcionamento do bot de negociação, mostrando que não há negociações para USDJPY e nenhuma vela adormecida. O autor também se oferece para enviar atualizações sobre o progresso do bot aos visualizadores via Discord mediante solicitação.

[MetaQuotes]

Crie sua própria estratégia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Crie sua própria estratégia MACD Zero Cross: Python Trading Bot

Neste tutorial em vídeo, o apresentador demonstra como criar um sinal de estratégia MACD zero-cross usando o bot de negociação Python. O apresentador explica como a linha MACD é gerada e como ela oscila em torno de um valor zero para formar a base da estratégia zero-cross. Eles orientam o visualizador nas etapas de criação de um arquivo para a estratégia de cruzamento zero do MACD, importando as bibliotecas necessárias, estruturando o código e passando parâmetros como símbolo e período de tempo. O vídeo enfatiza a importância de testar a estratégia antes de implementar qualquer negociação de compra e venda e fornece código para configurar ordens de stop-loss e take-profit com base no cruzamento zero do MACD.

• 00:00:00 Nesta seção, o tutorial em vídeo discute como gerar um sinal de estratégia de cruzamento zero MACD usando o bot de negociação Python. Para fazer isso, o usuário deve ter acesso aos dados Candlestick (dados open-high-low-close) de uma troca de sua escolha e gerar seu próprio indicador MACD composto pela linha MACD, linha de sinal MACD e histograma. O vídeo fornece uma visão geral de como a linha MACD é gerada e como ela oscila em torno de um valor zero, que é a base da estratégia zero-cross. O tutorial percorre as etapas de criação de um arquivo para a estratégia de cruzamento zero do MACD, importando as bibliotecas necessárias, estruturando o código e passando parâmetros como símbolo e período de tempo. O vídeo enfatiza a importância de testar a estratégia antes de implementar qualquer negociação de compra e venda.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a estratégia MACD zero cross e fornece uma visão geral da estrutura do código. O indicador MACD requer várias informações e os valores padrão são fornecidos, mas é recomendável testar diferentes valores específicos para símbolos individuais. O palestrante enfatiza a importância de comentar o código para referência futura e inclui um link para seu GitHub. O pseudocódigo para a estratégia inclui obter os dados necessários, calcular os indicadores e gerar os sinais dos cruzamentos da linha zero. Espaços reservados para cada função estão incluídos, e o código pode ser expandido para incluir outros parâmetros, como taxas de take profit e stop loss para backtesting.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o foco está na função getData, que recupera dados de uma exchange para serem usados na estratégia. Essa função é semelhante à usada no episódio anterior sobre a função de cruzamento MACD, e argumenta-se que pode ser dependente da estratégia, por isso é deixada no mesmo arquivo. No entanto, é crucial recuperar castiçais suficientes, pois são usadas médias móveis exponenciais, e uma regra geral é ter pelo menos cinco vezes mais castiçais do que o tamanho da MME que está sendo calculado. Isso é importante para exchanges como a Binance, que pode limitar o número de castiçais recuperados a qualquer momento. Uma vez recuperados os dados, o segundo passo envolve o cálculo dos dois indicadores necessários para a estratégia, ou seja, o MACD e o MACD zero cross, que é gerado após a definição da função.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute como calcular o indicador MACD (Moving Average Convergence Divergence) e o cruzamento zero usando Python. Para calcular o MACD, o alto-falante consulta a biblioteca de indicadores e usa a função "calc_macd". Para calcular o cruzamento zero, é preciso criar duas colunas extras no dataframe, posição e pré-posição, e compará-las com zero usando uma declaração booleana verdadeiro/falso. Uma função lambda é usada para remover quaisquer valores N/A, e os valores de posição e pré-posição são descartados para deixar a coluna cruzada zero.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador adiciona um indicador MACD zero cross ao código usando uma biblioteca reutilizável para economizar tempo no futuro. Eles explicam que os valores que usam para buy and sell stops e take profit são arbitrários e não testados, então os usuários devem gerar seus próprios. O apresentador então adiciona colunas em branco para tipos de pedidos, preço, stop loss e take profit ao dataframe e itera para gerar sinais com base em uma cruz zero. O código verifica se um cruzamento zero é verdadeiro e continua somente se for, permitindo que a direção do MACD seja testada.
  
  
• 00:25:00 estratégia para incluir ordens de stop loss e take profit baseadas no MACD zero cross. Nesta seção, o palestrante explica o processo de configuração de ordens stop de venda e stop de compra, incluindo a determinação do preço stop e distância de take profit. Para ordens stop de venda, o preço stop é definido para a mínima da vela anterior, enquanto o preço stop para ordens stop de compra é definido para a máxima da vela anterior. A distância de take profit é calculada com base na diferença entre o preço stop e o stop loss e adicionada de volta ao ponto de preço relevante. O palestrante também inclui comentários para orientar os usuários na atualização de suas próprias informações para calcular o preço de parada e os valores de stop loss.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o vídeo se concentra na atualização da função principal para torná-la mais estável. O quadro de dados com valores calculados agora é passado de volta para a função, mas pode ocorrer um erro se a função tentar chamar a primeira linha porque os valores de take profit e stop loss são baseados no valor da linha anterior. Para corrigir esse problema, algumas linhas de código são adicionadas ao loop for, informando-o para funcionar somente após passar a linha zero, o que torna o código mais estável. O vídeo então atualiza a função principal para extrair as linhas do quadro de dados somente onde o cruzamento zero é igual a verdadeiro para tornar os resultados mais úteis.
  

[MetaQuotes]

Crie sua própria estratégia de crossover MACD com MetaTrader 5 e Python

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Crie sua própria estratégia de crossover MACD com MetaTrader 5 e Python

Este vídeo fornece um guia abrangente sobre como criar uma estratégia de crossover MACD usando Python e MetaTrader 5. O processo envolve a obtenção de dados OHLC, cálculo de indicadores, geração de sinais e desenvolvimento de uma função para crossovers que pode ser usada com diferentes indicadores técnicos. O apresentador enfatiza a importância do backtesting antes de usar a estratégia na negociação ao vivo e fornece código e recursos para implementação rápida. O vídeo também aborda o cálculo de valores para sinais de venda, atualização de valores de quadro de dados e filtragem de resultados para facilitar o backtesting. No geral, o vídeo é um ótimo recurso para traders interessados em desenvolver e implementar uma estratégia de crossover MACD.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador descreve as ferramentas necessárias para criar uma estratégia de cruzamento MACD usando Python e MetaTrader 5. O indicador MACD é composto de três informações separadas: a linha MACD, o MACD linha de sinal e o histograma MACD. Para esta estratégia, o foco está na linha MACD e na linha de sinal MACD, cruzando-se para gerar sinais de compra e venda. O apresentador fornece um esboço de como criar uma estratégia, definindo uma função que reúne todas as peças necessárias e especificando entradas como símbolo, período de tempo e entradas MACD. O apresentador também destaca a importância de comentar como forma de fazer um investimento que vai economizar tempo desnecessário no futuro.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o instrutor discute as etapas envolvidas no desenvolvimento de uma estratégia de crossover MACD no MetaTrader 5 usando Python. A primeira etapa é obter os dados OHLC (abertura, alta, baixa, fechamento) para o símbolo, período de tempo e troca escolhidos. Em seguida, o indicador MACD e outro indicador (não especificado) são calculados com base nos valores de entrada para o MACD rápido, lento e sinal. Em seguida, os sinais são gerados usando os indicadores e valores arbitrários para as regras. O instrutor desaconselha o uso desses valores para negociação ao vivo sem backtesting. Finalmente, se desejado, um bot de negociação automática pode ser criado para executar negociações com base nos sinais gerados.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica a importância de recuperar um número adequado de castiçais ao usar EMAs em uma estratégia de negociação. Uma regra prática é recuperar pelo menos cinco vezes o número da MME que está sendo calculada. Se a bolsa em uso tiver um limite no número de castiçais que podem ser recuperados, isso pode afetar o uso de determinados valores de EMA no backtesting. Além disso, o palestrante percorre o processo de cálculo do indicador MACD usando ta-lib e explica que um indicador de cruzamento simples precisa ser incorporado à estratégia para identificar quando a linha MACD e a linha de sinal se cruzam.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador explica como criar uma função de cruzamento genérica que pega quaisquer duas colunas de um quadro de dados e informa quando elas se cruzam. Ao usar esta função, os comerciantes podem facilmente usar diferentes indicadores técnicos com mecanismos de cruzamento. A função cria duas colunas adicionais no quadro de dados que as compara. Uma vez identificada uma cruz, uma terceira coluna é adicionada, deixando apenas a nova coluna cruzada. O apresentador enfatiza a importância de descartar os valores de NA e usar equals true no local para garantir que a função seja rápida ao fazer negociação algorítmica. Os comerciantes podem acessar o código na página do Algorithmic Trading Bot Github https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot .
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo aborda o cálculo de sinais para a estratégia de crossover MACD. A função recebe um quadro de dados e permite que os usuários personalizem os preços de take profit, stop loss e buy/sell. A função começa adicionando colunas para tipo de ordem, preço de parada, stop loss e take profit, que servem como espaços reservados para negociações que não foram feitas. A função então percorre cada linha do quadro de dados e verifica se há um cruzamento, indicando que uma negociação precisa ocorrer. Se houver um cruzamento, a função verifica se a linha MACD está acima ou abaixo da linha de sinal para determinar a direção da negociação, que é indicada por um valor de sinal de 1 ou -1. A função então retorna um quadro de dados com os sinais de compra e venda para facilitar o teste e a revisão.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante explica como calcular valores para um sinal de venda na estratégia de cruzamento MACD usando Python e MetaTrader 5. Depois que o cruzamento acontece e o MACD fica abaixo do sinal, é uma indicação para vender, que significa que o preço está prestes a cair ou já está caindo. Portanto, o tipo de ordem é definido para stop de compra, preço de stop para a máxima da vela anterior e stop loss para a mínima da vela anterior. O take profit é definido em uma proporção de um para um. Para um sinal de venda, os valores de parâmetro opostos são usados, ou seja, stop loss é definido para a máxima da vela anterior, sell stop para a mínima da vela anterior e take profit em uma proporção de um para um.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute a atualização dos valores no quadro de dados da estratégia de cruzamento MACD. Eles observam que, embora o código anterior cuidasse quando o sinal era igual a 1 ou negativo, na grande maioria das vezes ele será igual a zero, levando a possíveis erros. Para evitar erros, eles adicionam valores padrão de volta quando não há tipo de pedido, preço de parada, perda de parada ou valor de lucro. Além disso, o palestrante observa que, se a primeira linha do quadro de dados for aquela que gera um valor verdadeiro, não há menos um a fazer para chegar lá, o que pode levar a mais erros. Para resolver esse problema, uma função simples é escrita para ignorar a primeira linha do quadro de dados.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o apresentador explica que o código existente na função principal do script Python chama algumas funções de inicialização e importa a estratégia de cruzamento MACD. Ele passa a atualizar a função principal para usar o par de moedas ETH/USD com um período de uma hora e o imprime na tela. No entanto, como há muitos casos em que nada acontece, ele sugere filtrar os resultados para imprimir apenas os valores verdadeiros para facilitar o backtest da estratégia. O vídeo mostra como o código pode ser modificado para conseguir isso.

[MetaQuotes]

Como instalar o TA Lib no Windows

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Como instalar o TA Lib no Windows

Este tutorial do YouTube fornece instruções detalhadas sobre como instalar o TA Lib, uma biblioteca de análise técnica, no Windows 10. As etapas incluem baixar e instalar as ferramentas de compilação do Microsoft Visual Studio e o TA Lib, usando o Microsoft Powershell para descompactar o arquivo TA Lib, compilando o programa usando o prompt de comando do desenvolvedor e executando "pip install ta lib" para instalar o programa. O tutorial avisa que a instalação do TA Lib no Windows pode ser desafiadora, mas fornece um guia claro para usuários com acesso de administrador.

• 00:00:00 Nesta seção, o YouTuber fornece instruções sobre como instalar o TA Lib em uma máquina Windows 10 com acesso de administrador. Eles explicam que TA Lib é uma biblioteca de análise técnica com mais de 150 indicadores usados por tradings e traders. Eles alertam que instalá-lo no Windows pode ser desafiador e explicam os três downloads necessários, incluindo as ferramentas de compilação do Microsoft Visual Studio e o próprio TA Lib. Em seguida, eles detalham as etapas para baixar e instalar essas ferramentas e usar o Microsoft Powershell para descompactar o arquivo TA Lib.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, a transcrição explica como compilar o TA Lib no Windows após instalar as ferramentas do Visual Studio. O vídeo destaca uma alteração que agora requer o uso do prompt de comando do desenvolvedor e a inserção do local do arquivo antes de executar o comando end make para compilar o programa. Finalmente, os usuários são aconselhados a executar "pip install ta lib" para instalar o programa.

[MetaQuotes]

Como negociar com MetaTrader 5 usando Python?

✅Como Operar com Metatrader5 usando Python?✅

O vídeo mostra como usar o Python para se conectar com o MetaTrader 5 para programar robôs de investimento e automatizar estratégias de mercado forex. Várias bibliotecas são apresentadas e as funções da biblioteca MetaTrader 5 para inicialização e recuperação de dados são explicadas. O apresentador também demonstra como extrair dados financeiros do MetaTrader 5 usando Python, especificando intervalos de datas e símbolos e plotando os dados usando uma função de plotagem para mostrar o pedido e o lance, o último e o volume. O vídeo fornece exemplos de código e oferece a possibilidade de criar um curso sobre a criação de um robô de investimento com a ajuda da função de envio de pedidos.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo discute como conectar Python com MetaTrader 5 para programar robôs de investimento e automatizar estratégias de mercado forex. O host apresenta bibliotecas incluindo DateTime, uma biblioteca de datas, pandas, uma biblioteca de visualização de dados e a biblioteca estrela, MetaTrader 5. A biblioteca MetaTrader 5 possui funções para inicialização e recuperação de dados, que são explicadas. O vídeo inclui exemplos de código e mostra como fazer solicitações usando as funções da biblioteca para programar robôs de investimento.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o apresentador demonstra como extrair dados financeiros do MetaTrader 5 usando Python. A demonstração inclui a especificação do intervalo de datas e símbolos a serem extraídos e a conversão dos dados em um quadro de dados. Os dados são então plotados usando uma função de plotagem para mostrar o pedido e o lance, o último e o volume. O apresentador sugere que se possa usar esses quadros de dados para criar estratégias ou robôs, com a ajuda da função de envio de pedidos. O apresentador também oferece a possibilidade de criar um curso sobre como criar um robô de investimento.

[MetaQuotes]

Como negociar contas demo, reais, B3 MARKET e FOREX no MetaTrader 5 e Python

COMO TROCAR CONTAS DEMO, REAL, MERCADO B3 E FOREX NO MT5 E PYTHON

No vídeo, o apresentador traz um tutorial de como conectar o MetaTrader 5 com Python para alterar os tipos de conta, como demo para real, além de acessar várias contas de mercado de diferentes corretoras. O tutorial aborda a inicialização e o acesso a contas inserindo detalhes de login, detalhes do servidor e senhas. As instruções são diretas e fáceis de seguir.

[MetaQuotes]

Bot de negociação RSI com Python e MetaTrader 5

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

RSI TRADING BOT COM PYTHON E METATRADER 5!!!

O vídeo explica como criar um bot de negociação usando Python, MetaTrader 5 e indicador RSI. Abrange diferentes segmentos e funções de negociação, como o segmento de vela e a função para carregar velas anteriores, e destaca a importância de lidar com exceções ao lidar com os valores de tick. O vídeo também aborda a configuração de um stop loss adequado e take profit e o processo de envio e verificação dos pedidos. O apresentador demonstra o funcionamento do bot abrindo uma posição de célula no EVP e conclui incentivando os espectadores a curtir, compartilhar e se inscrever em seu canal.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador explica como criar um bot Python usando o Metatrader 5 e o indicador RSI. O vídeo mostra a função principal do bot, os encadeamentos usados e o construtor da classe do bot onde o lotage, o período de tempo e o mercado são definidos. Além disso, o apresentador fornece uma análise dos diferentes segmentos e funções de negociação, incluindo o segmento de vela e a função para carregar as velas anteriores. O código desse bot também está disponível no GitHub do apresentador.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica como o arquivo de vela e as funções do RSI funcionam juntas no bot de negociação. O arquivo de vela cria velas com base nos dados do tick recebidos e verifica a cada período se deve criar uma nova vela ou atualizar a atual. O arquivo RSI espera até que o thread da vela sinalize que está pronto para calcular o indicador RSI, cria um quadro de dados e usa a biblioteca TA para calcular o valor do RSI. O vídeo enfatiza o uso do quadro de dados do pandas para armazenar e processar os valores e destaca a importância de lidar com exceções ao lidar com os valores do tick.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo aborda como carregar o indicador RSI usando o objeto RSI e criando um quadro de dados com a coluna de fechamento do arquivo de velas. O RSI então calcula o valor com base na coluna fechada com um parâmetro definido de 14. Os dois últimos valores não móveis do RSI são armazenados no dicionário de dados compartilhado por todos os encadeamentos. As ordens do thread são então chamadas para abrir uma posição de compra ou venda, dependendo do argumento fornecido para o tipo. A função de posição aberta pega os argumentos de mercado, tamanho do lote e tipo e define os pontos de stop loss e take profit. A thread principal espera então que o RSI carregue antes de verificar se as condições com o indicador foram atendidas e, em caso afirmativo, abrirá uma posição, verificando se já passou tempo suficiente entre a última operação.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute a definição de um stop loss e take profit adequados, calculando o número de pontos acima ou abaixo do preço desejado e criando um dicionário que inclui as informações necessárias, como ação, mercado , tamanho do lote, tipo, preço atual, stop loss e take profit. O palestrante também explica o processo de envio do pedido e a verificação de eventuais erros que possam ocorrer. Além disso, o vídeo demonstra a eliminação dos encadeamentos e o desligamento do software Metatrader 5 e inclui um teste de abertura de uma posição nos pares EUR/USD e AUD/USD.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o apresentador demonstra como o bot de negociação RSI com Python e MetaTrader 5 funciona abrindo uma posição de célula no EVP e verificando se o stop loss e take profit estão corretos. O take profit é definido em 500 pontos e o stop loss é definido em 100 pontos. O apresentador conclui o vídeo reiterando que criar um bot com a biblioteca TA e RSI no MetaTrader5 é fácil e incentiva os espectadores a curtir, compartilhar, se inscrever e assistir ao próximo vídeo.

[MetaQuotes]

Como conectar Python ao MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON AO METATRADER 5 - MQL5

Este vídeo apresenta uma série sobre como conectar Python ao MQL5, o que permite o desenvolvimento de robôs que podem realizar análises quantitativas e multifacetadas usando bibliotecas Python para plataformas de negociação MetaTrader 5. O palestrante explica o processo de download do Anaconda e MetaTrader 5 e enfatiza a importância de usar o sistema operacional Windows para obter os melhores resultados. O vídeo demonstra o download da biblioteca MetaTrader 5 no Anaconda e a conexão do Python ao MetaTrader 5 por meio do MQL5. Além disso, o apresentador demonstra como verificar se uma conexão funciona e como usar o recurso de preenchimento automático para auxiliar na programação.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta um conjunto de vídeos que conectarão a poderosa linguagem de programação Python à linguagem MQL5, que desenvolve robôs para a plataforma de negociação MetaTrader 5. Por meio dessa conexão, o poder computacional do Python e a implementação de ideias na linguagem MQL5 podem ser combinados para criar robôs para análises quantitativas e multifacetadas usando bibliotecas Python, levando à produção de robôs de compra e venda com base nessas análises. O palestrante guia o espectador pelo processo de download de duas ferramentas importantes, Anaconda e MetaTrader 5, e explica a importância de utilizar o sistema operacional Windows para o uso mais eficaz dessas ferramentas.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo mostra o download e instalação do Anaconda, uma plataforma onde se pode desenvolver aplicativos, algoritmos e scripts para mineração de dados, inteligência artificial e muito mais. Dentro do Anaconda, existem várias ferramentas como Spider, Jupyter Notebooks e Navigator, mas o foco está no Jupyter Notebook. O vídeo mostra a instalação de uma biblioteca através do prompt do Anaconda que conecta Python à linguagem MQL5, que permite a integração da funcionalidade de negociação com MetaTrader 5. A importação da biblioteca MetaTrader 5 instalada com sucesso e sua sintaxe Python também são demonstradas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador demonstra como conectar Python com MQL5. O primeiro passo é inicializar a plataforma inserindo um comando com dois cliques rápidos. Eles salvaram o arquivo na pasta MQL5 e verificaram se a conexão funcionou executando um comando que exibia os valores das informações do terminal. O apresentador destaca ainda a importância do uso da função autocomplete para ajudar na programação e que estará postando diversos vídeos sobre como utilizar a funcionalidade do meta trader com a linguagem MQL5.

[MetaQuotes]

How to collect MetaTrader 5 tick prices for Python

COMO COLETAR PREÇOS DE TICKS DO METATRADER 5 PARA PYTHON

In the video "COMO COLETAR PREÇOS DE TICKS DO METATRADER 5 PARA PYTHON," the presenter explains how to connect MetaTrader 5 with Python and collect price data for a specific symbol. They use a dictionary object to manipulate and parse data, as well as import necessary libraries to transform timestamp data and display it using the pandas library. The collected data includes information such as time in milliseconds, volume, and real volume, which can be useful for analyzing price trends. Finally, they transform the data into a Data Frame structure for more efficient analysis, visualize the data, and perform a quick descriptive analysis before closing the connection with the MetaTrader 5 terminal.

• 00:00:00 In this section of the video, the presenter shows how to connect MetaTrader 5 with Python and how to acquire prices within the MetaTrader platform using Python. First, the presenter imports the necessary libraries and initializes the terminal. Then, the object of the terminal is changed into a dictionary object to make it easier to manipulate. Next, the presenter demonstrates how to use a dictionary to parse through data and return all associated keys and values. Finally, the presenter shows how to collect and save data from MetaTrader into a variable named "dados" in Python.
  
  
• 00:05:00 In this section, the speaker explains how to collect price information for a specific symbol using Python programming language. The user specifies the symbol, the starting date, and the number of data points to collect. The speaker then imports the necessary libraries to transform the timestamp data and displays the collected data using the pandas library. The collected data includes information such as time in milliseconds, volume, and real volume, which can be useful for analyzing price trends.
  
  
• 00:10:00 In this section, the speaker demonstrates how to transform data into a Data Frame structure, which is similar to a spreadsheet, to allow for quicker and more efficient data analysis. They import several Python libraries, including Pandas, and execute the code to create a new Data Frame variable. They then show how to make the format more readable and visualize the data for easier analysis. The speaker also demonstrates how to close the connection with the MetaTrader terminal and performs a quick descriptive analysis of the data collected. The video is part of a series on connecting a MetaTrader platform with Python for data analysis and AI.

[MetaQuotes]

Como trabalhar com Python e MetaTrader 5 no MetaEditor

Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor

O vídeo tutorial "Como trabalhar com Python e MT5 no MetaEditor" explica como usar Python e MT5 no programa MetaEditor. Abrange o acesso ao terminal, a criação de um novo arquivo Python e as bibliotecas Python populares. É possível instalar um compilador Python na plataforma MetaEditor, mas o palestrante aconselha o uso de ambientes alternativos como Spider ou Jupyter Notebook. O vídeo sugere outras opções para o desenvolvimento do Python, incluindo plataformas baseadas em nuvem como o Google Colab.