Python para negociação algorítmica - página 13

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EMA EM PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA

EMA EN PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA

O instrutor demonstra como carregar o indicador de média móvel exponencial em Python usando dados pré-carregados. O primeiro passo é obter os dados do MetaTrader 5, o que pode ser feito selecionando o mercado e as datas desejadas e depois exportando os dados. Uma vez obtidos os dados, eles precisam ser convertidos em velas usando uma função. O instrutor então instala a biblioteca necessária e importa a classe do indicador EMA da biblioteca. Para calcular o EMA, uma coluna do quadro de dados, como os dados de fechamento, é passada para o construtor. O parâmetro janela especifica o número de períodos a serem usados para o EMA. Por fim, os valores de EMA são obtidos por meio do método ema_indicator, que cria um quadro de dados com os valores.

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SMA EM PYTHON - BIBLIOTECA DE ANÁLISE TÉCNICA

SMA EM PYTHON!! - BIBLIOTECA DE ANÁLISES TÉCNICAS

O vídeo fala sobre o Simple Moving Average (SMA) e como ele pode ser usado em Python. O apresentador explica que o SMA é fácil de usar com dados passados, que podem ser obtidos através do MetaTrader5. O vídeo demonstra como criar velas a partir de dados de ticks e calcular o valor SMA usando a biblioteca AlgoTraderTrends. O apresentador fornece um guia passo a passo sobre como importar e usar a biblioteca para calcular o valor SMA de uma coluna específica do quadro de dados. O vídeo termina com uma frase de chamariz para que os espectadores gostem, se inscrevam e compartilhem o vídeo, caso o considerem útil.

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Como importar dados de preços de ações do MetaTrader 5 para Python?

Como importar dados de preços de ações do MetaTrader 5 para Python?

Neste vídeo do YouTube, são explicados diferentes métodos para importar dados de preços de ações do MetaTrader 5 para o Python. Os métodos incluem importar as bibliotecas necessárias, definir o período e fuso horário desejados, definir uma função chamada "obter dados", manipular o quadro de dados resultante, usar o pacote tqtndm, criar um quadro de taxas e utilizar dois quadros de dados para recuperar preços e informações de data/hora. O palestrante sugere colocar os loops em uma função para tornar o código mais limpo e, usando esses métodos, os usuários podem facilmente importar dados para vários símbolos sem muita dificuldade.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante explica como importar dados de preços de ações do MetaTrader5 para o Python. O primeiro passo é importar todas as bibliotecas necessárias, incluindo pandas, pytz, datetime, tqdm e MetaTrader5. Em seguida, o alto-falante inicializa o MetaTrader5 e define o fuso horário e o período de tempo desejados. O alto-falante define uma função chamada "obter dados" que requer o símbolo, o número de velas necessárias e o período de tempo. A função retorna os dados desejados e o palestrante explica o que cada entrada e saída faz na função.
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• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica uma função usada para importar dados de preços de ações do MetaTrader5 para o Python. A função recebe um símbolo, um período de tempo e uma data e retorna um quadro de dados contendo os dados solicitados. O alto-falante passa por etapas para manipular o quadro de dados resultante, incluindo converter a coluna de hora para dia e descartar colunas desnecessárias. Além disso, o uso de um loop for é sugerido para facilitar a chamada de dados para vários ativos.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como importar dados de preços de ações do MetaTrader5 para Python usando o pacote tqtndm. Eles usam a função try e a função accept para chamar uma função de taxas previamente definida que recebe o símbolo e o número de dias definido como 400. Os dados retornados são anexados a um dicionário e quaisquer dados não disponíveis são descartados. O palestrante sugere colocar o loop em uma função para deixar o código mais limpo. No geral, o processo envolve criar um quadro de taxas, anexar os dados a um dicionário e, em seguida, executar o script.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica que, com o uso de dois quadros de dados, os usuários podem facilmente importar dados de preços de ações do metatrader5 para Python, recuperando os preços e as informações de data/hora. Este método pode ser usado para vários símbolos sem muita dificuldade.

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RSI TRADING BOT EM PYTHON!!- OBTENDO DADOS DO METATRADER 5

RSI BOT DE TRADING EM PYTHON!! - COGIENDO DATOS DE MT5

O vídeo fornece um tutorial detalhado sobre como criar um bot Python usando o índice RS no MetaTrader 5 (MT5) para negociação algorítmica. O processo envolve a configuração do MT5 para negociação algorítmica e solicitações da web, criação de um arquivo bot usando a biblioteca Mt5 e importação da classe de negociação RS, com um construtor que recebe parâmetros como período de tempo, tamanho do lote e cadeia de mercado. Para ativar o bot, o apresentador utiliza a função "set" para iniciar um evento, e a função "join" para finalizar o processo corretamente. O vídeo também aborda a criação de um módulo de servidor para receber dados do MT5 e a definição de uma função para abrir e fechar negociações de bot. O apresentador testa o bot carregando-o em um gráfico e analisando seu comportamento. No geral, o vídeo fornece um guia abrangente sobre como configurar e testar o bot RSI para negociação automatizada.

• 00:00:00 Nesta seção, o criador do vídeo explica como criar um bot de negociação usando o índice RS em Python com MetaTrader 5 (MT5). A primeira etapa é configurar o MT5 para permitir negociação algorítmica e solicitações da web. Em seguida, o criador mostra como criar o bot criando um arquivo de bot usando a biblioteca Mt5, importando a classe de negociação RS e criando um construtor que recebe parâmetros como período de tempo, tamanho do lote e cadeia de mercado. Por fim, o criador demonstra como parar o bot corretamente usando um evento e um dicionário para armazenar dados de negociação. Os usuários podem acessar o código completo no perfil GitHub do criador.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador discute a criação de funções para abrir e fechar os três bots, bem como ativar um evento e parar os bots depois de iniciados. O apresentador utiliza a função "set" para ativar o evento e a função "join" para finalizar o processo corretamente. Além disso, eles criam uma função separada para esperar que o usuário pressione "enter" antes de parar o programa e parar os bots usando a função "join". Eles passam a definir uma função para cada um dos três bots, sendo a única diferença entre eles o texto impresso no console.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo discute a criação de um módulo chamado "python rs6" que atuará como um servidor e receberá dados do MT5, atuando como cliente. A biblioteca de soquetes é usada para criar o servidor, com um número de porta 889 e o endereço definido como localhost. O vídeo continua explicando como criar uma função para iniciar o soquete e escutar conexões, usando a função aceitar para aceitar conexões de entrada. O loop principal da função é definido para executar indefinidamente até que o evento de parada seja definido, com a função recebendo mensagens e decodificando-as enquanto o evento de parada não é definido. No geral, o vídeo aborda os fundamentos da criação de um bot Python para negociação com dados RSI.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador cria um bot de negociação RSI em Python que recupera dados do MT5. O bot, denominado "rs player", é criado na seção Expert Advisor do MT5 e carregado com o R&S e conexões de soquete para se conectar a um servidor Python em um endereço especificado. Com um tick executado, o bot envia informações para o servidor, que é uma string que contém o valor do RSI do tick anterior e o valor do RSI atual. Em Python, os dados recebidos são divididos por uma vírgula e convertidos em float, permitindo uma maior manipulação dos dados. O bot é fechado fechando a conexão e o soquete do servidor com uma função adicional para lidar com quaisquer erros encontrados. O apresentador testa o bot criando um arquivo principal que importa MT5 e a classe bot, inicializa uma instância e inicia a sessão de negociação ao vivo.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo demonstra como carregar o bot em um gráfico e testar se ele está recebendo os dados corretamente. O bot está configurado para receber 1 negociação de 0,01 em 60 segundos, com variáveis para estabelecer ordens e a quantidade de alavancagem utilizada. Para executar o bot, o vídeo mostra aos usuários como salvar o código e compilá-lo em MQL5 e, posteriormente, fechar o bot clicando em 'enter'. Em seguida, o vídeo mostra a criação de um arquivo de ordens com macros, incluindo 'velas' e 'entre operações', para garantir que apenas uma negociação seja executada por conjunto de velas. No geral, o vídeo oferece um guia detalhado sobre como configurar e testar o bot RSI para negociação algorítmica.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção do trecho da transcrição, o palestrante explica como criar uma função chamada "borders" que recebe o evento stop, o dicionário de dados compartilhados e o dicionário de informações do bot como entradas. A função inclui variáveis para salvar a hora da última operação e a hora atual. A seção também aborda a lógica por trás da abertura de uma posição de compra ou venda com base em certas condições e a importância de levar em consideração o tempo entre as operações. O palestrante menciona que uma função chamada "posição aberta" precisa ser criada para abrir uma posição.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o YouTuber explica como definir uma função para negociar com a plataforma MetaTrader 5 usando Python. A função é chamada de "posição aberta" e recebe o mercado, o lote e o tipo de operação. O YouTuber explica que o código para esta função pode ser encontrado em uma página do Google Chrome para envio de pedidos MT5 Python, e pode ser copiado e colado diretamente. No entanto, há várias coisas que precisam ser personalizadas, como o tipo de ordem, stop loss e take profit, que dependem da corretora do usuário. O YouTuber define o stop loss e take profit para o bot e, em seguida, mostra como importar a função e criar um bot para executar negociações.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o YouTuber demonstra como acessar o último elemento de uma lista no código Ceret Orders digitando "[-1]" no código, que retornaria o último elemento da lista. A próxima etapa é definir o gatilho de compra em um determinado ponto de preço, alterando o código para comprar se o preço ultrapassar 50. O bot pode ser executado e, se os critérios forem atendidos, como o preço acima do limite, ele será executar uma ordem de compra. O usuário pode verificar se os níveis de take profit e stop loss estão definidos corretamente, verificando o código e observando o comportamento do bot. O YouTuber incentiva os usuários a conferir o bot no GitHub e curtir, se inscrever e compartilhar o vídeo.

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How to download data from the Stock Market with MetaTrader 5 and Python

Como baixar dados da Bolsa de Valores com MetaTrader 5 e Python

The video tutorial "Como baixar dados da Bolsa de Valores com MetaTrader5 e Python" explains how to download stock market data using MetaTrader5 and Python. The tutorial demonstrates how to create a Python script to access desired assets and export the data to a CSV file. The video covers topics such as securely storing login credentials, manipulating data with Pandas, and extracting data from candles using cop rates. The high-quality and free data available is a valuable resource for developing tools to attract more people to the stock market. The video concludes with a call to visit the Develop Academy website for further learning and connecting via Instagram.

• 00:00:00 In this section, the speaker discusses the importance of having quality and abundant data for quantitative traders and highlights the difficulty of finding good public data sources. He introduces a solution that he recently discovered for using the MetaTrader 5 system to download data, categorize it in an internal database, and develop strategies locally on one's computer without paying anything. He walks through the steps of installation and exporting data, demonstrating the unique feature of MetaTrader 5 in allowing users to export data into a CSV file that can be easily imported into other data analysis software.
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• 00:05:00 In this section, the speaker explains how to download stock market data using MetaTrader 5 and Python. By creating a script in Python, users can programatically request data from MetaTrader 5 and export the information for any desired asset. The first step is to install the MetaTrader5 module in the Python environment, and then create a Python script to replicate the process of logging into MetaTrader 5 and accessing the desired assets. The speaker also shares a tip on creating an external file to securely store login credentials.
  
  
• 00:10:00 In this section, the video explains how to download data from the stock exchange using MetaTrader 5 and Python. The process involves connecting to a broker's specific server, and then using MetaTrader 5 methods to extract and organize data. The video demonstrates how to pull data on Bradesco ticker, including setting up dates and flagging types of ticks to pull. After the request is completed, the video shows how to use Pandas to manipulate the data and create a dataframe. In this case, the data returned covers all the operations that occurred in Bradesco between the beginning of the month of March to March 10th.
  
  
• 00:15:00 In this section, the speaker talks about how to download stock market data using MetaTrader 5 and Python. They explain how to retrieve data on the volume traded, the aggressor, and location of the trades, which can be used to develop high-frequency trading strategies. The data is of high-quality and is available for free, which is a great resource for developers to create tools that can be used to attract more people to the stock market. The speaker also demonstrates how to handle timestamps and convert them to real data, as well as how to extract data from candles using the cop rates Range function. Overall, the tutorial provides valuable information on how to efficiently gather stock market data for trading analysis.
  
  
• 00:20:00 In this final section, the speaker gives a brief closing statement, thanking the viewers for watching and providing the link to their website, Develop Academy, for those interested in learning more about quantitative trading strategies. The speaker encourages viewers with questions to leave comments on the video or reach out to them on Instagram.

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Negociação on-line por Python no MetaTrader 5 + Obtenha dados do MQL5

Obtenha o código no GitHub: https://github.com/Hesamtps/online-trading-by-python-in-MetaTrader5-get-data-from-mql5

Negociação on-line por Python no MetaTrader 5 + Obtenha dados do MQL5

O tutorial demonstra como baixar um conjunto de dados do MetaTrader e realizar negócios de negociação online usando Python. O instrutor importa as bibliotecas MetaTrader5, pandas e datetime, especifica o ativo e o período de tempo para o conjunto de dados e baixa os últimos cem pontos de dados. Eles explicam como gerenciar uma posição no MetaTrader5 definindo stop loss, take profit e usando o comando GTC por um período especificado. Embora a seção forneça uma compreensão básica dos diferentes comandos necessários para gerenciar uma posição, não está claro qual é a estratégia geral de negociação empregada.

• 00:00:00 Nesta seção do tutorial, o instrutor demonstra o download de um conjunto de dados do MetaTrader e a realização de transações comerciais online simples usando Python. A biblioteca MetaTrader5 é importada e o caminho de atalho do software é endereçado ao Python. As bibliotecas pandas e datetime também são importadas e a hora atual é usada para especificar a hora dos últimos dados no conjunto de dados. A chave do símbolo do ativo desejado é escrita e o período de tempo (neste caso, período de tempo diário) é selecionado para o conjunto de dados. Os últimos cem pontos de dados são baixados e um comando de formato é usado para armazenar os dados no sistema pessoal do usuário. A negociação on-line é realizada determinando os ativos e o volume da transação, definindo a unidade de preço como um pip e usando o preço de compra ou venda, dependendo da posição inserida.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica como definir stop loss e take profit para uma posição usando comandos Python no MetaTrader5. Também mostra como fechar a posição especificando o número do ticket da posição. O comando GTC é explicado para manter uma transação ativa por um período especificado. O vídeo também mostra um exemplo de uma transação USDJPY com um stop loss ativo e take profit. No geral, esta seção fornece uma compreensão básica dos diferentes comandos necessários para gerenciar uma posição no MetaTrader5 por meio do Python.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, aprendemos que a posição comprada foi fechada com sucesso. Infelizmente, sem mais contexto, não está claro a que se refere a posição comprada ou qual é a estratégia geral de negociação empregada.

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Negociação com Python - Como executar ordens no mercado de ações?

Negociação com Python - Como executar transações em bolsa?

Neste vídeo mostro como executar ordens de estoque com Python. Para quem deseja aplicar seus conhecimentos em análise de dados e economia, no mercado de ações.

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Parte 2: TRADING com Python - Como fazer INVESTIMENTOS automatizados?

Parte2: TRADING com Python - Como fazer INVERSÕES automatizadas?

Esta é a parte dois, sobre como negociar com Python. Na primeira parte expliquei como lançar pedidos. Nesta parte ensino a lançar ordens com base no preço das ações e suas relações entre elas, de forma automática, com dados de web scraping e aplicar Trading algorítmico.

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Negociação algorítmica com Python (indicador MACD)

Algoritmo de Negociação com Python (Indicador MACD)

Neste vídeo sobre "Trading Algorítmico con Python (Indicador MACD)", o instrutor fornece uma explicação detalhada de como o indicador MACD pode ser usado para criar algoritmos de negociação em Python. O vídeo aborda os três parâmetros usados pelo indicador MACD e como eles determinam as decisões de compra e venda. Bibliotecas como Pandas, NumPy e Yahoo Finance são usadas para obter e analisar dados de ações, enquanto técnicas de limpeza de dados e dicionários são usados para recuperar informações importantes. No geral, o vídeo fornece uma visão geral prática da construção de algoritmos de negociação com Python e o indicador MACD.

• 00:00:00 Nesta seção, o instrutor discute algoritmos de negociação usando o indicador MACD com Python. Eles explicam que o indicador MACD usa três parâmetros para determinar se o mercado está em tendência de alta ou de baixa e, com base nisso, são feitas ordens de compra ou venda. O instrutor demonstra como o código para este indicador funciona e como ele pode ser personalizado dependendo das diferentes estratégias de negociação. Ele também explica como usar bibliotecas como Yahoo Finance, Data Time, Pandas e NumPy para obter e analisar dados sobre preços de ações. Por fim, mostram como usar técnicas de limpeza de dados e dicionários para recuperar a última data de compra de uma ação, com base no indicador MACD.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como criar um gráfico para ilustrar a estratégia de negociação algorítmica usando o indicador MACD em Python. Ele sugere baixar o código do site "inteligencia-artificial" e acessar a seção de treinamento. O vídeo também incentiva os espectadores a deixarem comentários ou levantarem quaisquer dúvidas que possam ter.

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Negociação Algorítmica com Python (Indicador de Bandas de Bollinger)

Algoritmo de Negociação com Python (Indicador Bandas de Bollinger)

Neste vídeo, o palestrante discute as Bandas de Bollinger, como elas medem a volatilidade do mercado e como criar um sistema de pedidos automatizado baseado nelas usando Python. O palestrante explica as principais bibliotecas utilizadas, como Yahoo Finance e Pandas, e destaca a importância de especificar parâmetros para customizar o sistema para cada ação analisada. Eles também demonstram como adicionar dados às colunas de compra e venda e como comparar a data da última venda com a data atual e iniciar uma venda se forem iguais. Por fim, o palestrante lembra aos espectadores que a análise técnica nem sempre é precisa e sugere combinar vários indicadores e usar inteligência artificial para tomar decisões comerciais informadas.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o conceito de Bollinger Bands, que mede a volatilidade do mercado e inclui uma linha de média móvel central e linhas de desvio superior e inferior. O palestrante então discute como criar um sistema de ordens automatizado baseado nessas bandas, que pode executar uma ordem de compra ou venda quando determinados critérios forem atendidos. O palestrante fornece uma visão geral do código usado para criar este sistema, incluindo as principais bibliotecas utilizadas, como Yahoo Finance para recuperação de dados e Pandas para análise de dados. Além disso, o palestrante explica a importância de especificar parâmetros, como n20 e n2, para customizar o sistema para cada estoque analisado.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como adicionar dados às colunas de compra e venda que foram criadas anteriormente no código. Eles demonstram que os dados podem ser adicionados à parte "acontecer" da coluna ou deixados em branco usando "np.nal". O palestrante também explica que eles se especializaram nesse algoritmo para trabalhar apenas com dados de vendas, eliminando colunas vazias e salvando os dados em um arquivo CSV. Eles então mostram como comparar a data da última venda com a data atual e iniciar uma venda se coincidirem. Por fim, eles lembram aos espectadores que a análise técnica nem sempre é 100% precisa e sugere combinar vários indicadores e criar algoritmos com inteligência artificial para tomar decisões de negociação informadas.