Price action stratégies pour le Trading algorithmique

Detection de figures, detection de patterns, Backtest, live trading sur MetaTrader 5 et Python. Robots inclus

4.25 (11 reviews)
Udemy
platform
Français
language
Investing & Trading
category
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90
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5.5 hours
content
Nov 2023
last update
$44.99
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What you will learn

Créer une stratégie de trading algorithmique utilisant des stratégies de Price Action

Mettre des algorithmes de trading en Live trading en utilisant MetaTrader 5 et Python

Gérer et nettoyer les données en utilisant Pandas

Gérer les données en utilisant Numpy, Pandas et Matplotlib

Développer vos compétences en programmation Python pour le trading algorithmique

Combiner price action et analyse technique pour optimiser les performances

Detecter des figures de trading dans les bougies

Description

Vous voulez créer des stratégies de trading algorithmique ?

Vous avez déjà des connaissances en trading et vous voulez apprendre le trading/la finance quantitative ?

Vous êtes simplement une personne curieuse qui veut se lancer dans ce sujet pour monétiser et diversifier ses connaissances ?


Si vous répondez à au moins une de ces questions, je vous souhaite la bienvenue à ce cours. Toutes les applications du cours seront réalisées à l'aide de Python. Cependant, pour les débutants en Python, pas de panique ! Un cours accéléré GRATUIT sur Python est inclus pour maîtriser Python.


Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser l'analyse technique et le price action pour créer des stratégies solides. Vous effectuerez une analyse quantitative pour trouver des modèles dans les données. Une fois que vous aurez de nombreuses stratégies rentables, nous apprendrons à effectuer des backtests vectorisés. Ensuite, vous appliquerez des techniques de gestion de portefeuille pour réduire le drawdown et maximiser vos rendements.


Vous apprendrez et comprendrez l'analyse quantitative utilisée par les gestionnaires de portefeuille et les traders professionnels :

  • La modélisation : Detection de pattern (Support & Resistance), Détection de figure (Engulfing)

  • Backtesting : Faire un backtest correctement sans erreur et minimiser le temps de calcul (Backtesting vectorisé).

  • Gestion de portefeuille : Combiner les stratégies correctement (Stratégies portoflio).


Pourquoi ce cours et pas un autre ?

  • Il ne s'agit pas d'un cours de programmation, ni d'un cours de trading ou d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un cours dans lequel les statistiques, la programmation et la théorie financière sont utilisées pour le trading.

  • Ce cours n'est pas créé par un data scientist mais par un diplômé en mathématiques et en économie spécialisé dans les mathématiques appliquées à la finance.

  • Vous pouvez poser des questions ou lire nos articles sur la finance quantitative simplement en vous inscrivant sur notre forum Discord gratuit.


Sans oublier que le cours est satisfait ou remboursé pendant 30 jours. Ne manquez pas l'occasion d'améliorer vos connaissances sur ce sujet fascinant.

Content

Introduction

Lisez moi
Installation des environnements

Bases du language de programmation Python

Introduction
Type d'objet: Nombre
Type d'objet: Chaine de caractère
Type d'objet: Operation logique / Booléen
Type d'objet: Déclaration de variable
Type d'objet: Tuple et liste
Type d'objet: Dictionnaire
Type d'objet: Ensemble
Structures Python: IF / ELIF / ELSE
Structures Python: FOR
Structures Python: WHILE
Fonctions: Socle de bases
Fonctions: Variable locale
Fonctions: Variable globale
Fonctions: Fonction lambda

Python pour la data science

Introduction
Numpy: Tableau
Numpy: Module aléatoire
Numpy: Indexing / Slicing / transformation
Pandas: Serie et Dataframe
Pandas: Nettoyage des données
Pandas: Selection conditionnelle
Matplotlib: Graph
Matplotlib: Scatter
Matplotlib: Tools

Importation et gestion des données financières

Introduction
Importation et gestion des données financières depuis MetaTrader5
Importation et gestion des données financières depuis Yahoo Finance

Detection de figures: Stratégie de trading avec Engulfing figure

Introduction
Importation / Transformation des données financières
Figure Engulfing haussière
Verification des signaux
Automatisation du processus
Figure engulfing baissière
Calcul des profits

Becktest vectoriel

Introduction
Ratio de sortino
Beta
Alpha
Fonction de drawdown: création
Fonction de drawdown: application
Backtest fonction
Backtester votre strategie

Combiner la detection de pattern avec des indicateurs techniques

Introduction
Importation des données
Support & resistance
Stratégie de trading: Support & resistance
Stratégie de trading Support & resistance + SMA
Stratégie de trading Support & resistance + SMA + RSI
Automatisation du processus
Stratégie de scalping + portfolio management

MetaTrader 5 Live Trading

Introduction
Installer une librairie sur jupyter Notebook
Initialisation de la plateforme MetaTrader 5 et Python
Importer les données du broker
Passer des orders en utilisant Python
Extraire les positions ouvertes actuellement
Structure de lancement
Fermer les positions
Application live trading: engulfing figure
Application live trading: signal aléatoire
Application live trading: Support & Resistance + SMA + RSI

Screenshots

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Reviews

François
April 13, 2022
Je suis très content d'avoir découvert ce cours sur le trading algorithmique. A travers ce cours, Lucas a su simplifier un domaine très complexe, pour le rendre très abordable à des traders qui ayant peu ou pas de connaissances dans le language de programmation Python, et qui souhaite adapter leurs stratégies sous la forme d'un algorithme de trading. Attention, ce cours ne donne pas une stratégie clé en main ou prêt à l'emploi, il donne simplement les outils pour développer ces propres stratégies et les mettre en application. Je recommande !

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1/28/2022
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3/8/2022
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