Python Forex Zitiert

HOWTO: Holen Sie sich Angebote von MT4s DDE-Server in Python Disclaimer - Forex, Futures, Aktien und Optionen Handel ist nicht für jeden geeignet. Es besteht ein erhebliches Verlustrisiko, das mit dem Handel dieser Märkte verbunden ist. Verluste können und werden auftreten. Es wurde weder ein System noch eine Methodik entwickelt, die Gewinne garantieren oder Verlustfreiheit gewährleisten kann. Es wird keine Darstellung oder Implikation gemacht, dass die Nutzung der auf dieser Website enthaltenen Informationen Gewinne oder Verlustrisiken zur Folge hat. Copyright-Kopie 2011-2014, WCI WCM FXGears Unerlaubte Nutzung, Vervielfältigung, Weitergabe, Vervielfältigung und Vervielfältigung von FXGears-Inhalt ist ohne vorherige schriftliche Zustimmung streng verboten. Forum Software von SMF kopieren 2014, Simple Machines Theme basiert auf Reseller-Kopie smftricksIm ziemlich neu in python Ich habe ein einfaches Skript, das Preis-Feeds von mt4 importiert Meine Idee Projekt ist es, dies in eine Art von einer Wahrscheinlichkeitsindikator, dass die geben Wahrscheinlichkeit, neben dem Angebot und fragen, zum Beispiel: und die Wahrscheinlichkeit ändert sich innerhalb einer bestimmten Periode, dh zum Beispiel 1 Stunde Periode, so dass jede Stunde wird es eine neue Wahrscheinlichkeit der Richtung geben Es ist für zwei Muster suchen: A, B, Pattern A stellt ein zinsbullisches Muster dar. Muster B repräsentiert ein bärisches Muster, das grundsätzlich danach sucht, wie stark die Wahrscheinlichkeit ist, dass A oder B aus den beiden wieder auftauchen, was eine höhere Chance hat, wieder aufzusteigen. Hier ist, wo ich stecke, habe ich keine Ahnung, wie man das zusammensetzt . Hier ist, was ich bisher habe: Hier ist nur meine MT4 Preis Feed Script auf eigene: Q: Wie man das zusammen. A: Haben Sie einen realistischen Plan - am besten, bevor man das Geld auf den Tisch bringt. Das kann Ihnen helfen, auch von einem Unsinn oder von nicht-realistischen Zielen abzielen. Niemand würde geschädigt werden, wenn Plan das erste Arbeitsdokument ist, das von allen Beteiligten ausgearbeitet und vereinbart wurde, auf WIE die große und kühle neue störende Vision WERDEN KREIERT. Organisieren Sie Ihre weitere Arbeit in Schritten immer fügen Budget Kontrollen, sei es in manweeks oder k. Ist man bereit, auf Artikel zu verbringen. Man sollte in der Lage sein, über die Machbarkeit und Überlebensfähigkeit der ursprünglich großen amp cool Idee zu entscheiden. Planen Sie sorgfältig innerhalb der Hauptphasen, sowohl auf der MQL45-Seite, Python und anderen Komponenten: X manweeks auf Systemintegrationsarchitektur, Y manweeks auf Integration Model Design, Z manweeks auf Integration Model Prototype, U manweeks auf Integration Model Testing, V manways auf Integration Modell-Freigabe, W manweeks auf Integration Modell Produktion Ökosystem S manweeks auf Design Zyklen auf das Finden der besten Vorhersagen Modell T manways auf Design-Zyklen auf das Finden von guten Trading-Strategien für Vorhersagen Elemente nicht vergessen werden, in den frühen Architekturentscheidungen zu überwinden: 0) Vergessen zu verwenden MQL45 Beispiele. Sie setzen sich in Gefahr in Sub-Millisekunden-Domain-Kampf mit Hunderten von Millionen USD im Kampf und Bewegung 1) Vergessen Sie, benutzerdefinierte Indikator in MQL45 MetaTrader Terminal verwenden (Blockierung) 2) Vergessen Sie DDE-Integration zu verwenden, einige OS nicht unterstützen es überhaupt 3) Vergessen Sie, Pandas (auch für alle AIML-Modell-Prototyping) zu verwenden, da Nanosekunden eine Menge im ML-Prozess sind, ist Pandas ein großartiges Spielzeug, aber nicht für die Leistung eines realen Handelsbedarfs für ML-Modell-Tuning. 4) Vergessen Sie, Start-End-Logik verwenden, müssen die AIML-Motoren getrennt sein, um effizient zu trainierenvalidatetest für ihre besten Verallgemeinerungen Fähigkeiten in großen HyperPARAM-Zustände-Räume. Für m in Modellen: kann im Quellcode sein, aber nicht in der Realität. Ein Instrument kann in der Parameter-Optimierung auf COTS-Hardware etwa ein paar Zehner CPU-Coredays-Laufzeiten einschlagen (und dauert), also mit realistischen Zahlen für eine korrekte Budgetierung der einzelnen ST-Zyklen. Jedenfalls ein Smart-Programm, wenn genehmigt, wie finanziell machbar. Mögen andere Beiträge auf Low-Latency MT4-AIML-Integration für algorithmic-trading. Just, falls Sie Daten von Yahoo ziehen möchten. Hier ist eine einfache Funktion. Das kratzt keine Daten von einer normalen Seite. Ich dachte, ich hatte einen Link auf die Seite, die dieses in den Kommentaren beschreibt, aber ich sehe es nicht jetzt - es gibt eine magische Zeichenfolge an die URL angehängt, um bestimmte Felder anzufordern. Hier fand ich den Link, der die magische Zeichenfolge beschreibt: cliffngan. neta13 antwortete am 23.Februar um 16:11 In der Python-Pandas-Bibliothek (Link) (und Federal Reserve und FamaFrench Daten bibliotheken auch) . Die aktuellen Spezifikationen können zugunsten einer robusteren Datenabfrage System veraltet, aber ich denke, Pandas ist der Weg, um für diese Dinge zu gehen. Ndash ely Ich schlage vor, mit dem HTMLParser, um den Wert der Meta-Tags google Orte in seinem html Mit Code wie folgt: beantwortet am 9. April um 17:40 Abgesehen davon, sollten Sie besser aussehen ein paar Web Dienst, der die Daten im JSON-Format bereitstellt. Andernfalls müssen Sie implementieren Parsing etc. auf eigene Faust. Screenscrapping yahoo für immer die Bestände ist unwahrscheinlich, der richtige Weg zum Erfolg. Sie können zunächst mit Blick auf die Google Finance-APIs. Obwohl ich nicht sehen, ein Python-API oder Wrapper. Es sieht aus wie die einzigen Optionen für den Zugriff auf die Daten direkt sind Java und JavaScript. Sie können cURL auch verwenden, wenn Sie mit ihm vertraut sind und sein vorhandenes auf Ihrem System. Antwort # 2 am: Februar 22, 2011, um 17:45 Uhr Ein weiterer guter Ort zu starten ist Google Finanzen eigenen API: code. googleapisfinance Sie können sich ihre Finanz-Gadgets für einige Beispiel-Code. Beantwortet Feb 22 11 at 17:46 Deine Antwort 2017 Stack Exchange, Inc