算法交易中的Python - 页 3

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交易中的数据重要性 - 垃圾进，垃圾出！ （MT5 经纪商 vs 雅虎金融）

交易中的数据重要性 - 垃圾进，垃圾出！ （MT5 经纪商 vs 雅虎金融）

本视频强调了使用相同数据源训练和部署交易算法的重要性。通过比较同一交易信号使用不同数据源（例如雅虎财经和经纪人数据）产生的回报，演讲者强调了所用数据的质量和相关性的重要性。该视频建议交易者进行自己的实验，并使用交易经纪商的相关数据源来训练他们的算法以获得更好的回报。

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使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 1 部分：导入经纪商的数据

使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 1 部分：导入经纪商的数据

在此视频中，Lucas 演示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 通过提取蜡烛数据并将其转换为可读数据帧格式来导入经纪商的数据。他指出，MetaTrader 5 平台只能在 Windows 设备上运行，如果没有附加应用程序则不能在 Mac 系统上运行。他创建了一个名为“get_rate”的函数，可以通过更改其参数轻松实现自动化，并通过使用 set index 函数，将时间列设置为数据框的索引，从而可以将历史数据导入 Python。

• 00:00:00 在本节中，Control 的 Lucas 演示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 导入经纪商的数据。首先，他导入了必要的库，包括 MetaTrader 5、pandas、numpy 和 datetime。然后，他使用 mt5 的初始化函数将 Python 表连接到 MetaTrader 5 平台。 Lucas 展示了如何使用函数的复制率提取蜡烛数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量，并将提取的数据转换为可读的数据帧格式。 Lucas 指出，如果没有并行桌面或 VPS 等附加应用程序，MetaTrader 5 平台只能在 Windows 上运行，不能在 Mac 设备上运行。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频介绍了如何使用 MetaTrader5 平台将您的经纪商的数据导入 Python。该代码用于创建一个名为“get_rate”的函数，该函数将“符号”和“数据数”作为输入。该功能可以轻松更改其参数，例如选择时间范围，并可以轻松实现流程自动化。通过set index函数，将时间列设置为数据框的索引，即可将历史数据导入Python。

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使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 2 部分：使用 Python 在 MetaTrader 5 上下订单

使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 2 部分：使用 Python 在 MetaTrader 5 上下订单

Lucas 来自解释了使用 Python 在 MetaTrader 5 上发送订单的过程。这涉及以 pip 初始化符号和偏差、选择填充模式、创建要发送到 MetaTrader 5 的请求、指定所需的操作以及执行订单。他强调了将位置 ID 等所有必要信息提取到变量中的重要性，因为在 Python 工作表关闭后它们将不可用。该视频还详细介绍了关闭未平仓头寸所涉及的过程，在使用买入价而不是卖出价时，需要应用类似但反向的买卖订单代码。

• 00:00:00 在本节中，Lucas 解释了如何使用 Python 在 MetaTrader 5 上发送订单，这对于创建交易机器人非常有用。然而，在开始使用代码之前，通过首先在“工具”选项的“专家顾问”下允许它来激活 MetaTrader 5 平台上的算法交易至关重要。然后，用户可以开始以点为单位初始化符号和偏差。选择对创建稳健交易算法至关重要的填充模式后，用户可以创建发送到 MT5 的请求，指定他们想要的操作，并使用订单发送功能执行订单。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者演示了如何使用 Python 在 MetaTrader5 上平仓。要平仓，将应用用于开仓的相同代码，但买卖订单相反，并且使用买入价而不是卖出价。演讲者强调了将所有相关信息（包括位置 ID）提取到变量中的重要性，因为在 Python 工作表关闭后，它们在内存中将不可用。还讨论了填充模式的确定，演讲者强调需要搜索每个资产的填充模式，因为它可能因经纪人和资产而异。

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使用 Python 进行 MetaTrader 5 实时交易 - 第 3 部分：使用 MetaTrader 5/Python 进行资金管理

使用 Python 进行 MetaTrader 5 实时交易 - 第 3 部分：使用 MetaTrader 5 / Python 进行资金管理

Lucas 演示了如何使用 MetaTrader5 和 Python 创建资金管理功能，在请求中下达止盈和止损订单。该功能考虑风险管理以确定止损和获利的最佳值。他展示了如何使用名为“tradeSize”的函数来调整 EUR/USD 多头头寸的风险，并根据账户资本和杠杆确定最佳交易量。卢卡斯强调了谨慎调整订单量以保持适当风险敞口的重要性。

• 00:00:00 在本节中，Lucas 展示了如何使用 MetaTrader5 和 Python 创建资金管理功能。他演示了如何在请求订单中设置止盈和止损，并解释了如何根据风险管理找到止损和止盈的最佳值。 Lucas 还引入了一个风险回报阈值函数，该函数采用交易品种、头寸类型以及风险和回报水平，这有助于找到最佳止盈和止损。该函数提取杠杆和价格以找到小数位数，计算杠杆折扣百分比的变化，最后将价格四舍五入到资产的小数位数。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了在使用 Python 进行交易时如何使用 MetaTrader 5 中的资金管理功能。演讲者演示了如何根据杠杆调整 EUR/USD 多头头寸的风险，以及如何根据账户的资本和杠杆找到最佳交易量。可以在演讲者提到的 MetaTrader 5 教程的描述中找到名为“tradeSize”的函数。发言人还强调了谨慎调整订单数量以确保风险敞口适当的重要性。

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使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 4 部分：交易信号创建

使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 4 部分：交易信号创建

YouTuber 演示了使用 MetaTrader 5 和 Python 创建交易信号，方法是初始化两个平台之间的连接，创建一个用于将策略置于实时交易中的类“mt5”，并使用“get rates”功能导入数据.然后，他们继续使用滚动功能创建基本的 30 天和 60 天 SMA 信号，并根据快速移动平均线高于或低于慢速移动平均线的买卖条件。这个过程展示了一种使用 MetaTrader 5 和 Python 为实时交易创建交易信号的简单方法。

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使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 5 部分：实时交易模板 (MetaTrader 5/Python)

使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 5 部分：实时交易模板 (MetaTrader5/Python)

“使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 5 部分：实时交易模板 (MetaTrader5/Python)”视频演示了如何使用实时交易模板来执行交易策略。用户可以选择特定的时间来运行算法，并选择一个默认策略为随机信号的交易品种列表。可以使用模板下订单，用户可以更改随机信号。该视频警告说，止损和获利百分比不考虑点差，并建议使用一秒的时间间隔以避免在同一秒内处理多个信号。邀请观众喜欢和订阅该频道并加入 Discord 社区。

• 00:00:00 我们继续执行交易策略。仔细选择时间指标很重要，这样您就不会过快地开立和关闭太多头寸而导致交易亏损。这个特定的模板允许用户选择一个特定的时间来运行算法并选择交易品种列表，默认策略是随机信号。总的来说，这是对使用 MetaTrader 5 和 Python 将您的交易策略应用于实时交易的一个很好的介绍。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分，演示者演示了如何使用实时交易模板下订单。该模板具有随机信号，可根据用户喜好进行更改。重要的是要注意，止损和止盈百分比不考虑点差，如果用户过度杠杆化，这可能会导致不良结果。演示者建议设置一秒的时间间隔，以确保不会在同一秒内处理多个信号。最后，主持人敦促观众喜欢并订阅该频道并加入 Discord 社区。

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使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 6 部分：机器学习 (MetaTrader 5/Python)

使用 Python 的 MetaTrader 5 实时交易模板 - 第 6 部分：机器学习 (MetaTrader5/Python)

卢卡斯展示了如何将基于机器学习的交易策略应用于实时交易。该过程涉及导入库、使用特征工程转换开、高、低、闭和体积数据以了解特征之间的关系以创建机器学习算法、标准化数据、使用主成分分析 (PCA) 转换数据、拟合和预测变化，并最终决定是购买还是出售资产。他还提供了基于小时的时间条件和天条件来选择最佳交易时间。该代码在市场交易时段运行，并发出何时买卖资产的信号。

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构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人：第 1 部分

在 GitHub 获取代码： https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人

该视频教程讨论了使用 MetaTrader 5 构建自动交易机器人所需的组件和要求，包括 Windows 10、Python 3.10、PyCharm 或 Visual Studio Code 等 IDE、MetaTrader 5 下载和交易账户。演示者强调了 settings.json 文件对于存储敏感信息的重要性，并演示了使用 Json 和 OS 库创建示例设置文件。他还强调代码注释并建议不要一次打开太多文件句柄。该视频最后展示了如何导入敏感信息和错误处理，然后承诺在下一集中演示连接到 MetaTrader。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者讨论了使用 MetaTrader 5 构建自动交易机器人的要求。所需的必要组件包括 Windows 10、Python 3.10、集成开发环境 (IDE)，例如 PyCharm 或 Visual Studio Code，从经纪商处下载的 MetaTrader 5，以及一个交易账户。接下来，主持人介绍第一段代码“main.py”，作为Python代码的main函数，方便代码的迭代和改进。演示者还讨论了 settings.json 文件对于存储敏感信息（例如登录凭据和服务器信息）的重要性，以及如何使用它来避免将这些信息直接放入代码中。最后，演示者包括要交易的符号列表，以 USDJPY 为例。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论创建一个示例设置文件，该文件将转换为要在程序中使用的 settings.json 文件。他指出导入 Json 和 OS 库以分别读取和定位文件的重要性。他还强调了注释代码的重要性，以便在稍后返回时了解其目的和参数。然后演讲者概述了他获取项目设置的功能，其中包括检查文件路径是否存在并在完成后关闭文件。他警告不要一次打开太多文件句柄，并提供了一种避免此问题的方法。最后，他为 settings.json 文件设置导入文件路径，允许文件位置的灵活性，同时确保程序可以找到正确的文件。
  
  
• 00:10:00 在本节中，视频教程展示了如何将用户名和密码等敏感信息导入到 settings.json 文件中。解说员强调了安全导入此信息的重要性，并通过故意在 settings2.json 文件中创建错误来演示错误处理。最后，视频最后承诺在下一集中向观众展示如何连接到 MetaTrader 5。

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构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人 - 第 2 部分

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构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人 - 第 2 部分

该视频继续使用 MetaTrader 5 构建自动交易机器人的过程，重点关注错误处理和重构代码以简化其外观。讲师强调了使用练习账户避免任何不必要的财务损失的重要性，并引导观众完成初始化和登录 MetaTrader 5 的过程，同时评论代码和定义参数。他们演示了使用 try 和 except 语句来处理可能出现的任何错误，并展示了如何在屏幕上打印异常以在将来解决问题。此外，他们创建了一个名为“start_up”的单独函数来简化代码并更有效地处理启动过程。最后，他们将新函数导入 main.py 并在屏幕上打印出结果。

• 00:00:00 在本节中，讲师建议先完成设置 101 集，然后再深入使用 MetaTrader 5 构建自动交易机器人的过程。本集的必要工具包括名为 pip 的 Python 包安装程序和官方 Metatrader5 Python图书馆。拥有一个交易账户至关重要，导师强烈建议使用练习账户以避免亏损。讲师引导观众使用名为 start_mt5 的函数初始化和登录 Metatrader5，评论代码和定义参数。该代码采用 try 和 except 语句来处理可能出现的任何错误，确保代码保持健壮性。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频创作者讨论了他们交易机器人程序中的错误处理。他们解释说，如果发生错误，程序将抛出异常并将其打印到屏幕上，这将帮助用户解决未来出现的任何问题。此外，它们还演示了如何结合使用 try 和 accept 语句以及 if 语句来分别处理初始化和登录错误。最后，它们返回一个布尔值来指示函数的成功或失败。然后视频以在 main.pi 中运行的程序演示结束。
  
  
• 00:10:00 在本节中，讲师讨论如何通过创建一个单独的函数来提取启动程序的功能来简化代码。这是通过创建一个名为“start_up”的新函数来完成的，该函数被传递给变量项目设置。新功能将重复放置在 main 中的相同功能，但具有一些额外的功能，例如在启动成功时向用户显示消息。如果在启动过程中出现问题，新功能还可以返回错误消息。最后，讲师展示了如何将新函数导入 main.pi 并将结果打印到屏幕上。

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构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人 - 获得 50,000 个烛台

在 GitHub 获取代码： https://github.com/jimtin/algorithmic_trading_bot

构建您自己的 MetaTrader 5 交易机器人 - 获得 50,000 个烛台

该视频提供了构建 MetaTrader5 自动交易机器人的分步指南。关键的第一步是确保您已完成 MetaTrader Connect 片段并安装了 python pandas 库。本教程展示了如何初始化符号并扩展启动函数以包含初始化符号。它演示了如何使用“获取烛台”功能检索多达 50,000 个烛台，这需要输入符号、时间范围和烛台编号。该视频强调确保烛台图表数据中存在所有必要的列，并展示了如何检索分时交易量数据。创作者承诺在下一集中演示如何计算 EMA 指标。

• 00:00:00 在本节中，视频提供了有关如何构建您自己的 MetaTrader5 自动交易机器人的步骤。第一步是确保您已完成展示如何连接 MetaTrader 并从中检索数据的 MetaTrader Connect 片段，并安装 python pandas 库。初始化符号至关重要，这是通过在 mt5_lib.py 文件中添加初始化符号函数来完成的。该函数检查符号是否存在以节省故障排除时间，如果确实存在，它将尝试使用尝试接受容错方法对其进行初始化。必须注意的是，不同经纪商的符号名称不同，因此有必要与您的经纪商核实他们如何表示不同类型的符号。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频讨论了扩展启动功能以包含初始化符号。该函数允许一个单独的启动函数将启动时需要发生的事情提取到它们自己的函数中。该功能已更新以符合 settings.py 并包括遍历符号列表并单独启用它们，同时通知用户任何错误或异常。最后，更新了双下划线主双下划线以去除复杂性并使其更直接。
  
  
• 00:10:00 在本节中，教程展示了如何使用名为“获取烛台”的新功能检索 50,000 个烛台。此函数需要三个信息：代码、时间范围和要检索的蜡烛数。本教程解释了如何将此函数的边界设置为 50,000 个烛台，尽管可以通过 Metatrader5 获取数百万行数据。该函数检查以确保不超过 50,000 个烛台，如果不超过，则继续检索所需数据。还提供了一个将时间范围转换为 Metatrader5 对象的函数，以简化该过程。返回的数据帧将用于获取下一集中的指数移动平均线。
  
  
• 00:15:00 在本节中，视频的创建者指出，对于具有更多编程经验的用户，他们可能已经注意到他使用 if 和 else 语句而不是 switch 语句，以保持对 Python 3.9 的向后兼容性。他还提供了 MetaTrader 5 使用的不同时间框架的代码。接下来，视频讨论了如何使用 MetaTrader5 python API 检索烛台以及如何将数据转换为 Pandas 数据帧以进行数据分析。然后，该视频演示了如何将之前讨论的所有函数引入“Main”并使用交易品种数组检索列出的每个交易品种的烛台。最后，该视频展示了如何最初检索 1,000 个烛台，并提供了如何将此数字增加到 50,000 个的“重要提示”。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者强调了确保所有柱都出现在烛台图表数据中以实施 EMA 交叉等交易策略的重要性。他们使用 pandas 调用来显示所有列并显示报价量数据也存在。然后他们解释说，获得 50,000 根蜡烛就像调整蜡烛变量一样简单，然后承诺在下一集中演示如何计算 EMA 指标。