算法交易中的Python - 页 6

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如何使用 Python 和 MetaTrader 5 收集详细的交易品种信息

如何使用 Python 和 MT5 收集详细的金融资产信息

该视频演示了如何使用 Python 和 MT5 平台收集特定金融资产的详细信息。收集的信息包括有关资产交易量、点值和买入价/卖出价等的各种详细信息。视频的这一部分还介绍了将收集到的信息转换为字典格式以便于分析。该视频提供了有关如何使用 Python 编程收集和分析财务数据的见解。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者演示了如何使用 Python 和 MT5 平台收集特定资产的详细信息。此前，演示者展示了如何使用“获取符号”命令从经纪人处收集所有可用资产，但在本例中，重点是收集一种资产的特定信息，即 Petrobras 优先股。演示者使用“Simple E”函数收集这些信息，并演示如何将结果变量转换为字典格式以便于分析。收集的信息包括有关资产交易量、数字和点值以及买入价/卖出价等的详细信息。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频涵盖了可以从金融资产中收集的详细信息，例如最后交易、实际交易量、当日开盘价、衍生品市场信息等。演讲者还演示了如何使用 Python 和 MT5 平台收集这些信息。他们还展示了如何通过创建字典并使用 for 循环打印它来访问检索到的信息。总的来说，本节提供了有关如何使用 Python 编程收集和分析财务数据的见解。

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如何将资产信息转换为 Python 和 MT5 数据框

如何将资产信息转换为 Python 和 MT5 数据框

此 YouTube 视频重点介绍了将资产信息从字典转换为 Python 和 MT5 中的数据框的过程。讲师解释了如何使用 select 语句收集信息，然后将其转换为元组列表，稍后可以使用 pandas 库将其转换为数据框。它们提供了有关创建列表、命名列并将其转换为数据框的分步指导。本教程旨在鼓励观众通过连接所有这些想法，利用 Python 和 MQL5 创建投资策略和机器人。

• 00:00:00 在本节中，视频教程解释了如何在 Python 和 MT5 中将有关资产的信息从字典转换为数据框。讲师演示了如何使用 select 语句收集信息，以及如何将变量转换为元组列表，从而允许转换为数据框。 Anaconda 环境中预装了 pandas 库，用于将变量转换为数据框。讲师展示了创建列表然后将其转换为具有特定列名的数据框的步骤。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者演示了如何将资产信息转换为 Python 数据框和 MetaTrader 5。他们展示了如何执行代码来建立 Neto Femme 的列以及如何使用 Zeta 电影。演讲者鼓励观众继续将他们所有的想法联系起来，使用 Python 和 mql5 创建投资策略和机器人。

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如何在 DATAFRAME 中收集各种资产的收盘价 - Python 和 MetaTrader 5

COMO COLETAR OS 关闭 DE VÁRIOS ATIVOS EM DATAFRAME - PYTHON E MetaTrader 5

该视频介绍了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 自动收集多种资产的收盘价并将其存储到 Pandas DataFrame 中。该过程涉及创建资产组合，使用 for 循环根据特定的收盘价收集它们的收盘价日期范围，并将收集的数据转换为 DataFrame。该教程为对自动化数据收集过程感兴趣的交易者提供了一个很好的示例。演示者还展示了如何在数据收集期间仅选择所需的值和解决错误，展示了一个有用的故障排除过程。生成的 DataFrame 包含每个资产的日期和收盘价，这对于创建资产交易机器人很有用。

• 00:00:00 在本节中，视频介绍了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 收集多种资产的收盘价并将其存储到 Pandas DataFrame 中。该过程涉及创建资产组合并使用 for 循环收集其收盘价基于特定的日期范围。该视频还介绍了如何将收集到的数据转换为 DataFrame 并操作其列。该教程为对自动化数据收集过程感兴趣的交易者提供了一个有用的示例。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分，演示者解释了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 将时间戳格式列转换为日期时间格式。转换后的数据然后存储在数据框中，演示者展示了如何仅选择所需的值（在本例中为收盘值）以创建仅包含所选数据的新数据框。演示者在数据收集过程中遇到错误，然后他识别并解决了错误，展示了一个有用的故障排除过程。
  
  
• 00:10:00 在视频的这一部分，演讲者演示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 收集多种资产的收盘价并将其组织到 pandas 数据框中。演讲者强调了理解代码背后的逻辑和学习的重要性pandas 库能够修改和操作数据。生成的数据框包含每个资产的日期和收盘价，这些数据将在未来的视频中用于为资产交易机器人收集实时价格数据。演讲者鼓励观众喜欢视频并对他们的进步和学习经验发表评论。

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如何使用 Python 和 METATRADER 5 获取实时资产价格

COMO OBTER PREÇOS DE ATIVOS EM TEMPO REAL PYTHON E MT5

YouTube 视频演示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 通过运行以两秒为间隔连续收集收盘价数据的循环来获取实时资产价格。演讲者将收集到的数据转换为日期和时间格式，并展示了如何提取资产收盘价的最后五个值。虽然资产的收盘价在所示示例中波动不大，但该方法可用于收集任何所需资产的数据。此外，该视频还提到了一个类似功能的可用性，该功能可以收集市场上每个执行时刻的买卖价格数据。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演讲者演示了如何在 Python 中使用永无止境的循环来持续收集有关特定资产收盘价的实时信息。他们首先将收集的数据转换为数据框，然后将时间列转换为日期和时间格式。通过运行必要的代码，演讲者随后展示了如何以两秒为间隔收集资产收盘价的最后五个值，并实时打印最新收盘价的当前值。虽然由于流动性低，资产的收盘价在这个例子中没有显着波动，但演讲者指出，可以使用这种方法收集任何所需的数据。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者展示了如何使用 Python 和 MT5 获取实时资产价格。通过运行一个循环，从最新的高开低收盘量行收集数据，该函数持续收集有关资产价格和交易量的实时数据。按“停止”，功能暂停，然后数据可用于进一步分析。演讲者还提到了类似功能的可用性，该功能可以收集市场内每个执行时刻资产买卖价格的数据。

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如何在文件中连续保存使用 METATRADER 5 和 Python 获得的数据

如何在文件中连续保存使用 METATRADER 5 PYTHON 获得的数据

本视频教程演示了使用 Pandas 库的 DataFrame 方法创建 CSV 文件，从 MetaTrader 5 中收集和保存通过 Python 获取的实时财务数据的过程。该视频介绍了如何将文件修改为基于行的数据结构以更好地组织，并展示了如何删除标题和索引。它还解释了如何通过一些调整将数据保存为 Excel 文件。

• 00:00:00 在本节中，视频解释了如何保存通过 Python 从 MetaTrader 5 获取的实时信息并将其保存到 CSV 文件。该视频展示了如何在 CSV 文件中收集和保存数据，以及如何修改该文件以将数据存储在行而不是列中，从而创建更合适的数据结构。该过程涉及使用 Pandas 库及其 DataFrame 方法，视频详细介绍了每个步骤，包括如何命名文件和指定保存模式。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频教程解释了如何使用转置将 MetaTrader 5 上从 Python 连续获取的数据保存在文件中。数据从行转换为列以便于组织并保存在文件中。本教程还介绍了如何使用命令删除标题和索引，并展示了如何通过一些调整将数据保存为 Excel 文件。

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如何使用 PYTHON 在 METATRADER 5 市场观察中添加符号

如何使用 PYTHON 在 MT5 市场观察中添加资产

此 YouTube 教程教用户如何使用 Python 将新资产添加到 MetaTrader 5 市场观察。本教程解释了如何使用 Meta Trader 收集有关资产的信息并将其添加到观察市场。通过添加资产，用户可以获得更详细的信息，例如开盘价和收盘价以及交易量。本教程强调了此功能对于那些为自己的交易机器人编程的人的重要性。

• 00:00:00 在 YouTube 教程的这一部分，讲师解释了如何使用 Python 将新资产添加到 MetaTrader5 市场观察。通过将资产添加到观察市场，用户可以获得更精确的信息，例如开盘价和收盘价、交易量和其他附加详细信息。本教程讨论了如何使用 Meta Trader 加载资产并收集其信息，并展示了如何使用命令将资产添加到观察市场。还强调了添加资产和获得更详细信息的好处。
   
  
• 00:05:00 在本节中，视频演示了如何使用 Python 将资产添加到 MT5 中的市场观察面板。主持人向观众展示了如何在面板中添加和删除资产以及修改其值。主持人强调了此功能对那些正在为自己的交易平台编程的人的重要性

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如何使用 Python 和 METATRADER5 绘制蜡烛图

COMO PLOTAR GRÁFICOS DE CANDLES COM PYTHON E MetaTrader 5

本视频教程涵盖使用 Python 和 MetaTrader 5 绘制烛台图表的过程。讲师使用 cufflinks 库从 MetaTrader 5 导入和操作数据，展示如何使用 pandas 生成交互式和自定义图表，并解释如何转换数据放入数据框以利用 Pandas 库函数绘制图表。此外，他们还演示了如何自定义图表、将数据索引转换为日期和时间，并为用户提供代码和命令以创建他们自己的自定义图表以进行财务分析。

• 00:00:00 在本节中，视频教程展示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 绘制烛台图表。讲师解释说，可以使用各种库（例如 matplotlib 或 prole）将来自 MetaTrader 5 的数据导入 Python/Jupyter 平台，但在本教程中，他们使用袖扣库。讲师将逐步介绍使用袖扣的安装和必要配置步骤，并演示如何使用 pandas 库导入和操作生成交互式和自定义图表所需的数据。最后，讲师展示了如何将数据转换为数据框，并在绘制烛台图之前利用 Pandas 库中的函数进行描述性统计。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频教程演示了如何使用 Python 和 MetaTrader 5 绘制烛台图表。该教程利用名为“ai pros”的库创建简单的烛台图表，其中包含来自数据框的高-低和收盘数据。本教程还展示了如何自定义图表并将数据索引转换为日期和时间。提供代码和命令以帮助用户创建自己的自定义图表以进行财务分析。

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如何在 MetaTrader 5 VPS 上托管机器人（智能交易系统）

Como Hospedar um Robô（专家顾问）numa VPS do MetaTrader 5

该视频提供了有关如何使用 MetaTrader 5 在 VPS 机器上托管智能交易系统（机器人）的指导。用户必须在登录平台后在 mql5.com 网站上选择和购买计划，确保他们的配置是等于或高于版本 3063 才能使用该服务。此功能可以帮助用户避免在运行机器人时出现停电和互联网连接问题。

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如何使用 Python 过滤数据框中的日期和时间

COMO FILTRAR DATAS E HORAS EM DATAFRAMES COM PYTHON

在此 YouTube 视频中，YouTuber 演示了如何使用 Python 在数据框中根据时间过滤数据和提取信息。他们使用 MetaTrader 5 导入数据和价格，然后展示如何使用 pandas 库处理数据框。演讲者解释了如何将时间列转换为字符串，以及如何使用逐行应用的 lambda 函数根据特定时间过滤数据框。该视频对那些想要使用 Python 和 MetaTrader 5 开发复杂策略和进行数据分析的人很有帮助。它很好地解释了应用函数和根据条件过滤数据帧。

• 00:00:00 在本节中，YouTuber 解释了如何使用 Python 在数据框中根据时间过滤数据和信息。该视频演示了如何使用 MetaTrader 5 导入数据和价格，然后展示了如何使用 pandas 库处理数据框。 YouTuber 展示了如何将数组实例转换为数据框，以及如何过滤特定时间以从开放高速公路关闭处收集特定信息。该视频对那些想要使用 Python 和 MetaTrader 5 进行数据分析和开发复杂策略的人很有帮助。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 Python 在 DataFrame 中过滤和操作日期和时间。他们演示了如何调查 DataFrame 中的特定列并根据匹配值检索信息。他们还解释了如何将时间列转换为字符串并根据所需格式格式化时间。他们使用这种格式来过滤和提取 DataFrame 中每一行的信息，从而实现更精确的数据分析。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 Python 根据特定日期和时间过滤数据帧。 apply 函数用于将 lambda 函数逐行应用于特定列，lambda 函数为每一行接受一个变量（表示为 x）。演讲者演示了如何只提取每行的小时数并将其格式化为字符串，然后使用获取的字符串根据特定小时数过滤数据框。在 Pytho 中处理数据时，理解基于特定条件的应用函数和过滤数据帧的概念很重要

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如何下载 METATRADER 5 数据并用 PYTHON 打开

COMO BAIXAR DADOS DO METATRADER 5 E ABRIR COM PYTHON

该视频教程解释了如何从 MetaTrader 5 下载数据并使用 Python 打开它。该过程包括识别并下载必要的数据、使用 Pandas 等库在 Python 中打开和操作数据，以及解决常见错误，例如使用制表符分隔符正确分隔数据。

• 00:00:00 在本节中，视频解释了如何从 MetaTrader 5 下载数据并使用 Python 打开它。本教程首先确定所需的数据和数据下载的规范。下载数据后，该视频展示了如何使用 Jupyter Notebook 打开它并导入必要的库（如 Pandas）来操作数据。此外，该视频还重点介绍了常见错误并提供了解决这些错误的解决方案。
  
  
• 00:05:00 在本节中，视频讨论了从 MetaTrader 5 下载数据并使用 Python 打开它的过程。从 MetaTrader 5 抓取的数据文件可能无法正确分离，但可以使用 Notepad++ 等免费软件打开。数据由制表符而不是逗号分隔，因此为了使用 pandas 正确读取数据，用户需要指定制表符作为分隔符。一旦数据被正确分离，它就可以在 Python 中用于进一步分析。
  
  
• 00:10:00 此抄本摘录不包含任何相关摘要信息。这是来自演讲者的一条消息，宣传他的 Telegram 频道并鼓励观众喜欢和订阅他的视频。