Python Forex Anführungszeichen

Im ziemlich neu zu python Ich habe ein einfaches Skript, das Preis-Feeds von mt4 importiert Meine Idee Projekt ist es, dies in eine Art von einem Wahrscheinlichkeitsindikator, das ist die Wahrscheinlichkeit geben, neben dem Angebot und fragen, zum Beispiel: und die Wahrscheinlichkeit Ändert sich innerhalb einer bestimmten Zeitspanne, dh z. B. 1 Std., So dass jede Stunde eine neue Wahrscheinlichkeit der Richtung gibt. Sie sucht nach zwei Mustern: A, B, Muster A stellt ein bullisches Muster dar. Muster B repräsentiert ein bärisches Muster, das grundsätzlich sucht Wie stark ist die Wahrscheinlichkeit A oder B wieder auftritt aus den beiden, die eine höhere Wahrscheinlichkeit des Wiederauftretens hat, Hier ist, wo ich bin stecken Ich habe keine Ahnung, wie man das zusammen. 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-Prototypen) 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. Kann wie andere Beiträge auf Low-Latency MT4-AIML-Integration für algorithmischen Handel. HOWTO: Holen Sie sich Angebote von MT4s DDE-Server in Python Disclaimer - Forex-, Futures-, Aktien-und Optionshandel ist nicht für jedermann 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 Methodologie 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. 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Sie verbringen mehr Zeit mit der Recherche Ihrer Strategie und der Umsetzung profitabler Geschäfte. Kursübersicht Teil 1: Grundlagen Sie lernen, warum Python ein ideales Instrument für den quantitativen Handel ist. Wir beginnen mit der Einrichtung einer Entwicklungsumgebung und stellen Ihnen dann die wissenschaftlichen Bibliotheken vor. Teil 2: Handhabung der Daten Erfahren Sie, wie Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Yahoo Finance, CBOE und anderen Websites erhalten. Lesen und Schreiben mehrerer Datenformate einschließlich CSV - und Excel-Dateien. Teil 3: Forschungsstrategien Erlernen Sie, PL und begleitende Leistungsmetriken wie Sharpe und Drawdown zu berechnen. Aufbau einer Trading-Strategie und Optimierung ihrer Performance. Mehrere Beispiele von Strategien werden in diesem Teil diskutiert. Teil 4: Going live Dieser Teil ist um Interactive Brokers API zentriert. Sie erfahren, wie Sie Echtzeit-Bestandsdaten erhalten und Live-Aufträge abgeben können. Viele Beispiel-Code Das Kursmaterial besteht aus Notebooks, die Text zusammen mit interaktivem Code wie diesem enthalten. Sie können lernen, indem Sie mit dem Code interagieren und es zu Ihren eigenen Vorlieben ändern. Es wird ein guter Ausgangspunkt für das Schreiben Ihrer eigenen Strategien Während einige Themen ausführlich erklärt werden, um Ihnen helfen, die zugrunde liegenden Konzepte zu verstehen, in den meisten Fällen müssen Sie nicht einmal Ihre eigenen Low-Level-Code schreiben, weil der Unterstützung durch bestehende offen - Bibliotheken. TradingWithPython Bibliothek kombiniert viel der Funktionalität, die in diesem Kurs als eine gebrauchsfertige Funktionen und wird im gesamten Kurs verwendet werden. Pandas wird Sie mit all der Heavy-Heaviness-Power in Daten-Crunching benötigt. Der gesamte Code ist unter der BSD-Lizenz zur Verfügung gestellt, so dass seine Verwendung in kommerziellen Anwendungen Kursbewertung Ein Pilot des Kurses wurde im Frühjahr 2013 statt, das ist, was die Schüler zu sagen: Matej gut gestalteten Kurs und gute Trainer. Definitiv wert sein Preis und meine Zeit Lave Jev offensichtlich kannte seine Sachen. Tiefe der Abdeckung war perfekt. Wenn Jev läuft etwas wie dieses wieder, Ill der erste sein, um sich anzumelden. John Phillips Ihr Kurs wirklich hat mich Sprung begonnen python für Aktien-System-Analyse.