Python для алготрейдинга - страница 5

[MetaQuotes]

Создайте свой собственный торговый бот для MetaTrader 5 Python: расширенное управление ордерами

Получите код на GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Создайте свой собственный торговый бот для MetaTrader 5 Python: расширенное управление ордерами

В этом разделе видео рассказывается о расширенном управлении ордерами в торговом боте MetaTrader 5 Python с использованием фильтров символов и комментариев. Добавив функцию в файл библиотеки MT5, бот может получить отфильтрованный список ордеров на основе комментария и символа для каждой стратегии, что позволяет эффективно управлять просадкой и идентифицировать сделки. В видео также обсуждается управление отменой заказов путем проверки их существования перед их отменой с использованием логического значения и подчеркивается важность управления отменой заказов как части управления рисками. Наконец, видео завершается демонстрацией работы торгового бота и предложением зрителям обновлений о его прогрессе через Discord.

• 00:00:00 В этом разделе видео спикер рассказывает об управлении несколькими стратегиями на одном счете MetaTrader 5. Для этого спикер выбирает различать стратегии с помощью фильтра по символу и комментарию, что позволяет управлять общей просадкой и определять, какие сделки относятся к какой стратегии. Чтобы создать эту возможность фильтрации, зрителю предлагается добавить функцию в файл библиотеки mt5, которая извлекает отфильтрованный список ордеров на основе символа и комментария. Спикер подчеркивает важность комментирования кода и предоставляет ссылку на свой репозиторий GitHub, где зрители могут получить доступ к коду.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как превратить символ во фрейм данных для более удобной фильтрации активных ордеров. Как только заказы находятся во фрейме данных, их можно отфильтровать по комментарию, а номера открытых заказов добавляются в переменную, называемую «открытые заказы». В видео также показано, как создать функцию, которая объединяет функцию фильтрации ордеров с предыдущей функцией «отменить ордер», в результате чего получается логическое значение, указывающее, можно ли отменить ордер.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео ведущий рассказывает, как управлять отменой ордеров в торговом боте. Они получают отфильтрованный список заказов и проверяют, существуют ли какие-либо заказы, прежде чем отменить их с помощью функции «отменить заказ». Если приказов на отмену нет, они просто возвращают false. Они используют логическое значение для результата отмены, чтобы гарантировать, что выполнение приведет к определенному результату. Они также демонстрируют получение строки комментария из стратегии и проверку правильности ее имени в функции. Докладчик подчеркивает важность управления отменой заказов как важной части стратегии управления рисками.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе автор завершает серию видео и демонстрирует работу торгового бота, показывая отсутствие сделок по USDJPY и спящих свечей. Автор также предлагает присылать обновления о прогрессе бота зрителям через Discord по запросу.

[MetaQuotes]

Создайте свою собственную стратегию MACD Zero Cross: торговый бот на Python

Получите код на GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Создайте свою собственную стратегию MACD Zero Cross: торговый бот на Python

В этом видеоруководстве ведущий демонстрирует, как создать сигнал стратегии пересечения нуля MACD с помощью торгового бота на Python. Ведущий объясняет, как генерируется линия MACD и как она колеблется вокруг нулевого значения, формируя основу стратегии пересечения нуля. Они проводят зрителя через этапы создания файла для стратегии пересечения нуля MACD, импорта необходимых библиотек, структурирования кода и передачи таких параметров, как символ и временной интервал. В видео подчеркивается важность тестирования стратегии перед реализацией любых сделок на покупку и продажу, а также предоставляется код для установки ордеров стоп-лосс и тейк-профит на основе нулевого пересечения MACD.

• 00:00:00 В этом разделе в видеоруководстве обсуждается, как сгенерировать сигнал стратегии пересечения нуля MACD с помощью торгового бота Python. Для этого пользователь должен иметь доступ к данным Candlestick (данные открытия-максимума-минимума-закрытия) с биржи по своему выбору и создать свой собственный индикатор MACD, состоящий из линии MACD, сигнальной линии MACD и гистограммы. В видео представлен обзор того, как генерируется линия MACD и как она колеблется вокруг нулевого значения, что является основой стратегии пересечения нуля. Затем в руководстве рассматриваются этапы создания файла для стратегии пересечения нуля MACD, импорта необходимых библиотек, структурирования кода и передачи таких параметров, как символ и временной интервал. В видео подчеркивается важность тестирования стратегии перед осуществлением любых сделок на покупку и продажу.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает стратегию нулевого пересечения MACD и дает обзор структуры кода. Для индикатора MACD требуется несколько фрагментов информации, и предоставляются значения по умолчанию, но рекомендуется протестировать различные значения, характерные для отдельных символов. Спикер подчеркивает важность комментирования кода для дальнейшего использования и включает ссылку на свой GitHub. Псевдокод стратегии включает в себя получение необходимых данных, расчет индикаторов и генерацию сигналов от пересечений нулевой линии. Включены заполнители для каждой функции, и код может быть расширен для включения других параметров, таких как коэффициенты тейк-профита и стоп-лосса для тестирования на истории.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе основное внимание уделяется функции getData, которая извлекает данные с биржи для использования в стратегии. Эта функция аналогична той, что использовалась в предыдущем эпизоде с функцией пересечения MACD, и утверждается, что она может зависеть от стратегии, поэтому она оставлена в том же файле. Тем не менее, крайне важно получить достаточное количество свечей, поскольку используются экспоненциальные скользящие средние, и эмпирическое правило состоит в том, чтобы иметь как минимум в пять раз больше свечей, чем рассчитывается размер EMA. Это важно для таких бирж, как Binance, которые могут ограничивать количество извлекаемых свечей в любой момент времени. После извлечения данных второй шаг включает в себя расчет двух индикаторов, необходимых для стратегии, а именно MACD и пересечение нуля MACD, которое генерируется после определения функции.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает, как рассчитать индикатор MACD (Moving Average Convergence Divergence) и пересечение нуля с помощью Python. Для расчета MACD спикер обращается к библиотеке индикаторов и использует функцию «calc_macd». Чтобы вычислить пересечение нуля, нужно создать два дополнительных столбца в фрейме данных, позиции и препозиции и сравнить их с нулем, используя логическое выражение true/false. Лямбда-функция используется для удаления любых значений N/A, а значения позиции и препозиции удаляются, чтобы оставить нулевой перекрестный столбец.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео ведущий добавляет в код индикатор пересечения нуля MACD, используя повторно используемую библиотеку, чтобы сэкономить время в будущем. Они объясняют, что значения, которые они используют для стопов покупки и продажи и тейк-профита, являются произвольными и не проверенными, поэтому пользователи должны создавать свои собственные. Затем ведущий добавляет пустые столбцы для типов ордеров, цены, стоп-лосса и тейк-профита во фрейм данных и выполняет итерацию для генерации сигналов на основе пересечения нуля. Код проверяет, является ли пересечение нуля истинным, и продолжает работу только в том случае, если это так, позволяя проверить направление MACD.
  
  
• 00:25:00 стратегия, включающая ордера стоп-лосс и тейк-профит на основе нулевого пересечения MACD. В этом разделе спикер объясняет процесс установки ордеров на продажу и покупку, включая определение стоп-цены и расстояния до тейк-профита. Для стоп-ордеров на продажу стоп-цена устанавливается на минимуме предыдущей свечи, а стоп-цена для стоп-ордеров на покупку устанавливается на максимуме предыдущей свечи. Расстояние тейк-профита рассчитывается на основе разницы между стоп-ценой и стоп-лоссом и прибавляется к соответствующей цене. Спикер также включает комментарии, помогающие пользователям обновлять собственную информацию для расчета значений стоп-цены и стоп-лосса.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео посвящено обновлению основной функции, чтобы сделать ее более стабильной. Фрейм данных с рассчитанными значениями теперь передается обратно в функцию, но может возникнуть ошибка, если функция попытается вызвать первую строку, поскольку значения тейк-профита и стоп-лосса основаны на значении предыдущей строки. Чтобы решить эту проблему, в цикл for добавлено несколько строк кода, сообщающих ему, что он сработает только после прохождения нулевой строки, что делает код более стабильным. Затем видео обновляет основную функцию, чтобы извлечь строки фрейма данных только там, где пересечение нуля равно true, чтобы сделать результаты более полезными.
  

[MetaQuotes]

Создайте свою собственную стратегию кроссовера MACD с помощью MetaTrader 5 и Python

Получите код на GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Создайте свою собственную стратегию кроссовера MACD с помощью MetaTrader 5 и Python

В этом видео представлено подробное руководство о том, как создать стратегию пересечения MACD с использованием Python и MetaTrader 5. Процесс включает в себя получение данных OHLC, расчет индикаторов, генерацию сигналов и разработку функции пересечения, которую можно использовать с различными техническими индикаторами. Докладчик подчеркивает важность тестирования на исторических данных перед использованием стратегии в реальной торговле и предоставляет код и ресурсы для быстрой реализации. В видео также рассказывается о расчете значений сигналов на продажу, обновлении значений фрейма данных и фильтрации результатов для упрощения тестирования на исторических данных. В целом, видео является отличным ресурсом для трейдеров, заинтересованных в разработке и реализации стратегии пересечения MACD.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий описывает необходимые инструменты, необходимые для создания перекрестной стратегии MACD с использованием Python и MetaTrader 5. Индикатор MACD состоит из трех отдельных частей информации: линии MACD, индикатора MACD. сигнальная линия и гистограмма MACD. Для этой стратегии основное внимание уделяется линии MACD и сигнальной линии MACD, которые пересекаются друг с другом, чтобы генерировать сигналы покупки и продажи. Докладчик описывает, как создать стратегию, определяя функцию, которая объединяет все необходимые элементы, и указывая входные данные, такие как символ, временной интервал и входные данные MACD. Ведущий также подчеркивает важность комментирования как способа сделать инвестиции, которые сэкономят ненужное время в будущем.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе инструктор обсуждает этапы разработки перекрестной стратегии MACD в MetaTrader 5 с использованием Python. Первым шагом является получение данных OHLC (открытие, максимум, минимум, закрытие) для выбранного символа, таймфрейма и биржи. Затем индикатор MACD и еще один индикатор (не указан) рассчитываются на основе входных значений для быстрого, медленного и сигнального MACD. Далее генерируются сигналы с использованием индикаторов и произвольных значений правил. Инструктор не советует использовать эти значения для реальной торговли без тестирования на исторических данных. Наконец, при желании можно создать автоматического торгового бота для совершения сделок на основе сгенерированных сигналов.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет важность получения достаточного количества свечей при использовании EMA в торговой стратегии. Эмпирическое правило состоит в том, чтобы получить как минимум пятикратное число вычисляемой EMA. Если используемая биржа имеет ограничение на количество извлекаемых свечей, это может повлиять на использование определенных значений EMA при тестировании на исторических данных. Кроме того, спикер рассказывает о процессе расчета индикатора MACD с использованием ta-lib и объясняет, что в стратегию необходимо встроить простой индикатор пересечения, чтобы определить, когда линия MACD и сигнальная линия пересекаются.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео ведущий объясняет, как создать общую функцию пересечения, которая принимает любые два столбца фрейма данных и сообщает, когда они пересекаются. Используя эту функцию, трейдеры могут легко использовать различные технические индикаторы с механизмами пересечения. Функция создает два дополнительных столбца во фрейме данных, который сравнивает их друг с другом. Как только пересечение определено, добавляется третий столбец, оставляя только новый перекрестный столбец. Докладчик подчеркивает важность отказа от значений NA и использования in-place equals true, чтобы обеспечить быструю работу функции при алгоритмической торговле. Трейдеры могут получить доступ к коду на странице алгоритмического торгового бота Github https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot .
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео рассказывается о расчете сигналов для стратегии пересечения MACD. Функция принимает фрейм данных и позволяет пользователям настраивать тейк-профит, стоп-лосс и цены покупки/продажи. Функция начинается с добавления столбцов типа ордера, стоп-цены, стоп-лосса и тейк-профита, которые служат заполнителями для еще не совершенных сделок. Затем функция перебирает каждую строку фрейма данных и проверяет, есть ли пересечение, указывая на необходимость совершения сделки. Если есть пересечение, функция проверяет, находится ли линия MACD выше или ниже сигнальной линии, чтобы определить направление сделки, которое указывается сигнальным значением 1 или -1. Затем функция возвращает фрейм данных с сигналами покупки и продажи для удобного тестирования и просмотра.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер объясняет, как рассчитать значения для сигнала на продажу в стратегии пересечения MACD с использованием Python и MetaTrader 5. означает, что цена собирается или уже идет вниз. Следовательно, тип ордера установлен на покупку стопа, стоп-цена на максимуме предыдущей свечи и стоп-лосс на минимуме предыдущей свечи. Тейк-профит устанавливается в соотношении один к одному. Для сигнала на продажу используются противоположные значения параметров, т.е. стоп-лосс устанавливается на максимум предыдущей свечи, стоп-лосс на минимум предыдущей свечи, а тейк-профит в соотношении один к одному.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео спикер обсуждает обновление значений во фрейме данных стратегии кроссовера MACD. Они отмечают, что, хотя предыдущий код учитывал, когда сигнал был равен 1 или отрицателен, в подавляющем большинстве случаев он будет равен нулю, что приводит к потенциальным ошибкам. Чтобы избежать каких-либо ошибок, они снова добавляют значения по умолчанию, когда нет значения типа ордера, стоп-цены, стоп-лосса или тейк-профита. Кроме того, спикер отмечает, что если самая первая строка фрейма данных является той, которая генерирует истинное значение, то для ее получения не нужно делать минус один, что может привести к дальнейшим ошибкам. Для решения этой проблемы написана простая функция для пропуска самой первой строки фрейма данных.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе ведущий объясняет, что существующий код в основной функции скрипта Python вызывает несколько функций запуска и импортирует стратегию кроссовера MACD. Он продолжает обновлять основную функцию для использования валютной пары ETH/USD с часовым таймфреймом и выводит ее на экран. Однако, поскольку во многих случаях ничего не происходит, он предлагает фильтровать результаты, чтобы печатать только истинные значения, чтобы упростить проверку стратегии на исторических данных. Затем в видео показано, как можно изменить код для достижения этой цели.

[MetaQuotes]

Как установить модуль TA на Windows

Получите код на GitHub: https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

Как установить модуль TA на Windows

В этом учебном пособии на YouTube представлены подробные инструкции по установке TA Lib, библиотеки технического анализа, в Windows 10. Шаги включают в себя загрузку и установку инструментов сборки Microsoft Visual Studio и TA Lib, использование Microsoft Powershell для распаковки файла TA Lib, компиляцию программы. используя командную строку разработчика и запустив «pip install ta lib» для установки программы. Руководство предупреждает, что установка TA Lib в Windows может быть сложной, но содержит четкое руководство для пользователей с правами администратора.

• 00:00:00 В этом разделе YouTuber предоставляет инструкции по установке TA Lib на компьютер с Windows 10 с правами администратора. Они объясняют, что TA Lib — это библиотека технического анализа с более чем 150 индикаторами, используемыми торговыми компаниями и трейдерами. Они предупреждают, что установка его в Windows может быть сложной, и объясняют необходимость трех необходимых загрузок, включая инструменты сборки Microsoft Visual Studio и саму TA Lib. Затем они подробно описывают шаги по загрузке и установке этих инструментов и использованию Microsoft Powershell для распаковки файла TA Lib.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе стенограмма объясняет, как скомпилировать TA Lib в Windows после установки инструментов Visual Studio. В видео показано изменение, которое теперь требует использования командной строки разработчика и ввода местоположения файла перед запуском команды end make для компиляции программы. Наконец, пользователям рекомендуется запустить «pip install ta lib», чтобы установить программу.

[MetaQuotes]

Как торговать в MetaTrader 5 с помощью Python?

✅Как использовать Metatrader5 с Python?✅

В видео рассказывается, как использовать Python для подключения к MetaTrader 5, чтобы программировать инвестиционных роботов и автоматизировать стратегии рынка форекс. Представлены различные библиотеки и объяснены функции библиотеки MetaTrader 5 для инициализации и получения данных. Докладчик также демонстрирует, как извлекать финансовые данные из MetaTrader 5 с помощью Python, указывая диапазоны дат и символы и отображая данные с помощью функции построения графика, чтобы показать цену спроса и предложения, последнюю и объем. В видео приведены примеры кода и предложен потенциал для создания курса по созданию инвестиционного робота с помощью функции отправки ордера.

• 00:00:00 В этом разделе видео обсуждается, как связать Python с MetaTrader 5 для программирования инвестиционных роботов и автоматизации стратегий рынка форекс. Хост представляет библиотеки, включая DateTime, библиотеку дат, pandas, библиотеку визуализации данных и звездную библиотеку MetaTrader 5. Библиотека MetaTrader 5 имеет функции для инициализации и извлечения данных, которые объясняются. Видео включает примеры кода и показывает, как делать запросы с помощью функций библиотеки для программирования инвестиционных роботов.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе ведущий демонстрирует, как извлечь финансовые данные из MetaTrader 5 с помощью Python. Демонстрация включает указание диапазона дат и символов для извлечения и преобразование данных во фрейм данных. Затем данные наносятся на график с использованием функции графика, чтобы показать спрос и предложение, последний и объем. Ведущий предполагает, что можно использовать эти фреймы данных для создания стратегий или роботов с помощью функции отправки ордеров. Ведущий также предлагает возможность создания курса по созданию инвестиционного робота.

[MetaQuotes]

Торговый бот RSI с Python и MetaTrader 5

Получите код на GitHub: https://github.com/kecoma1/Trading_BOT/tree/main/ta/RSI/BOT

ТОРГОВЫЙ БОТ RSI С PYTHON И METATRADER 5!!!

В видео объясняется, как создать торгового бота с помощью Python, MetaTrader 5 и индикатора RSI. Он охватывает различные торговые потоки и функции, такие как поток свечей и функцию загрузки предыдущих свечей, и подчеркивает важность обработки исключений при работе со значениями тиков. В видео также рассматривается установка правильного стоп-лосса и тейк-профита, а также процесс отправки и проверки ордеров. Ведущий демонстрирует работу бота, открывая ячейку в EVP, и в заключение призывает зрителей ставить лайки, делиться ими и подписываться на их канал.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий объясняет, как создать бота Python с помощью Metatrader 5 и индикатора RSI. В видео рассказывается об основной функции бота, используемых потоках и конструкторе класса бота, где задаются лот, период времени и рынок. Кроме того, презентатор предоставляет разбивку по различным торговым потокам и функциям, включая поток свечей и функцию загрузки предыдущих свечей. Код этого бота также доступен на GitHub ведущего.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняет, как файл свечи и функции RSI работают вместе в торговом боте. Файл свечей создает свечи на основе полученных тиковых данных и проверяет для каждого периода, создавать ли новую свечу или обновлять текущую. Файл RSI ждет, пока поток свечи не просигнализирует о готовности вычислить индикатор RSI, создаст фрейм данных и использует библиотеку TA для вычисления значения RSI. В видео подчеркивается использование фрейма данных pandas для хранения и обработки значений, а также подчеркивается важность обработки исключений при работе со значениями тиков.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео рассказывается, как загрузить индикатор RSI с помощью объекта RSI и создать фрейм данных со столбцом закрытия из файла свечи. Затем RSI вычисляет значение на основе закрытого столбца с установленным параметром 14. Последние два неизменяемых значения RSI сохраняются в словаре данных, совместно используемом всеми потоками. Затем вызываются потоковые ордера для открытия позиции на покупку или продажу, в зависимости от аргумента, заданного для типа. Функция открытой позиции принимает аргументы рынка, размера лота и типа и определяет точки стоп-лосс и тейк-профит. Затем основной поток ждет загрузки RSI, прежде чем проверять, выполняются ли условия с индикатором, и если да, то открывает позицию, проверяя, прошло ли достаточно времени между последней операцией.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер обсуждает установку правильного стоп-лосса и тейк-профита, расчет количества пунктов выше или ниже желаемой цены и создание словаря, который включает в себя необходимую информацию, такую как действие, рынок , размер лота, тип, текущая цена, стоп-лосс и тейк-профит. Спикер также объясняет процесс отправки заказа и проверку возможных ошибок. Кроме того, видео демонстрирует уничтожение потоков и закрытие программного обеспечения Metatrader 5, а также тест открытия позиции по парам EUR/USD и AUD/USD.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе ведущий демонстрирует, как работает торговый бот RSI с Python и MetaTrader 5, открывая ячейку позиции в EVP и проверяя, в порядке ли стоп-лосс и тейк-профит. Тейк-профит устанавливается на уровне 500 пунктов, а стоп-лосс — на уровне 100 пунктов. Ведущий завершает видео, повторяя, что создать бота с библиотекой ТА и RSI в MetaTrader5 несложно, и призывает зрителей ставить лайки, делиться ими, подписываться и смотреть следующее видео.

[MetaQuotes]

Как подключить Python к MetaTrader 5 - MQL5

COMO CONECTAR PYTHON АО METATRADER 5 - MQL5

В этом видео представлена серия о том, как подключить Python к MQL5, что позволяет разрабатывать роботов, способных выполнять количественный и многогранный анализ с использованием библиотек Python для торговых платформ MetaTrader 5. Спикер объясняет процесс загрузки Anaconda и MetaTrader 5 и подчеркивает важность использования операционной системы Windows для достижения наилучших результатов. Видео демонстрирует загрузку библиотеки MetaTrader 5 в Anaconda и подключение Python к MetaTrader 5 через MQL5. Кроме того, докладчик демонстрирует, как проверить, работает ли соединение, и как использовать функцию автозаполнения для помощи в программировании.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет набор видеороликов, которые соединят мощный язык программирования Python с языком MQL5, на котором разрабатываются роботы для торговой платформы MetaTrader 5. Благодаря этой связи вычислительная мощность Python и реализация идей на языке MQL5 могут быть объединены для создания роботов для количественного и многогранного анализа с использованием библиотек Python, что в конечном итоге приведет к созданию роботов для покупки и продажи на основе этих анализов. Докладчик проводит зрителя через процесс загрузки двух важных инструментов, Anaconda и MetaTrader 5, и объясняет важность использования операционной системы Windows для наиболее эффективного использования этих инструментов.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео показывает загрузку и установку Anaconda, платформы, на которой можно разрабатывать приложения, алгоритмы и сценарии для интеллектуального анализа данных, искусственного интеллекта и многого другого. В Anaconda есть различные инструменты, такие как Spider, Jupyter Notebooks и Navigator, но основное внимание уделяется Jupyter Notebook. В видео показана установка библиотеки с помощью приглашения Anaconda, которая соединяет Python с языком MQL5, что позволяет интегрировать торговые функции с MetaTrader 5. Также демонстрируется импорт успешно установленной библиотеки MetaTrader 5 и ее синтаксис Python.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео ведущий демонстрирует, как связать Python с MQL5. Первым шагом является инициализация платформы путем ввода команды двумя быстрыми щелчками мыши. Они сохранили файл в папке MQL5 и проверили, работает ли соединение, выполнив команду, выводящую значения информации о терминале. Ведущий также отмечает важность использования функции автозаполнения для помощи в программировании и что они выложат несколько видеороликов о том, как использовать функционал метатрейдера с языком MQL5.

[MetaQuotes]

Как собирать тиковые данные из MetaTrader 5 для Python

КАК СОБИРАТЬ ТИКИ METATRADER 5 В PYTHON

В видео «КАК СОБИРАТЬ ЦИКОВЫЕ ЦЕНЫ METATRADER 5 ДЛЯ PYTHON» ведущий объясняет, как подключить MetaTrader 5 к Python и собирать данные о ценах для определенного символа. Они используют объект словаря для обработки и анализа данных, а также импортируют необходимые библиотеки для преобразования данных меток времени и их отображения с помощью библиотеки pandas. Собранные данные включают в себя такую информацию, как время в миллисекундах, объем и реальный объем, которые могут быть полезны для анализа ценовых тенденций. Наконец, они преобразуют данные в структуру фрейма данных для более эффективного анализа, визуализируют данные и выполняют быстрый описательный анализ перед закрытием соединения с терминалом MetaTrader 5.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий показывает, как подключить MetaTrader 5 к Python и как получать цены на платформе MetaTrader с помощью Python. Сначала ведущий импортирует необходимые библиотеки и инициализирует терминал. Затем объект терминала превращается в объект словаря, чтобы упростить управление им. Затем докладчик демонстрирует, как использовать словарь для анализа данных и возврата всех связанных ключей и значений. Наконец, докладчик показывает, как собирать и сохранять данные из MetaTrader в переменную с именем «данные» в Python.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как с помощью языка программирования Python собрать ценовую информацию по конкретному символу. Пользователь указывает символ, начальную дату и количество точек данных для сбора. Затем динамик импортирует необходимые библиотеки для преобразования данных метки времени и отображает собранные данные с помощью библиотеки pandas. Собранные данные включают в себя такую информацию, как время в миллисекундах, объем и реальный объем, которые могут быть полезны для анализа ценовых тенденций.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер демонстрирует, как преобразовывать данные в структуру фрейма данных, которая похожа на электронную таблицу, чтобы обеспечить более быстрый и эффективный анализ данных. Они импортируют несколько библиотек Python, включая Pandas, и запускают код для создания новой переменной Data Frame. Затем они показывают, как сделать формат более удобочитаемым и визуализировать данные для облегчения анализа. Спикер также демонстрирует, как закрыть соединение с терминалом MetaTrader и проводит быстрый описательный анализ собранных данных. Видео является частью серии о подключении платформы MetaTrader к Python для анализа данных и искусственного интеллекта.

[MetaQuotes]

Как работать с Python и MetaTrader 5 в MetaEditor

Использование Python и MT5 без MetaEditor

В видеоруководстве «Как работать с Python и MT5 без MetaEditor» объясняется, как использовать Python и MT5 в программе MetaEditor. Он охватывает доступ к терминалу, создание нового файла Python и популярные библиотеки Python. В платформу MetaEditor можно установить компилятор Python, но спикер советует использовать альтернативные среды, такие как Spider или Jupyter Notebook. Видео предлагает другие варианты разработки Python, включая облачные платформы, такие как Google Colab.

[MetaQuotes]

Как торговать на демо, реальных, B3 MARKET и FOREX счетах в MetaTrader 5 и Python

Как торговать на демо, реальных, B3 MARKET и FOREX счетах в MetaTrader 5 и Python

В видео ведущий рассказывает, как подключить MetaTrader к Python, чтобы изменить типы счетов, например, демо-счета на реальные, а также получить доступ к различным рыночным счетам для разных брокеров. В руководстве рассматривается инициализация и доступ к учетным записям путем ввода данных для входа, данных сервера и паролей. Инструкции просты и им легко следовать.