Les algorithmes génétiques (AG) sont des outils heuristiques utilisés pour résoudre des problèmes complexes, souvent là où les solutions analytiques sont ardues voire impossibles. Bien que leur précision n'ait pas de preuve mathématique, ils sont efficaces pour nombre de défis pratiques, comme le célèbre "problème du vendeur ambulant". Les AG imitent les principes naturels d'hérédité et de variabilité, incluant des mécanismes comme la mutation pour garantir la diversité génétique et éviter les pièges des optima locaux. Ces techniques sont appliquées dans divers domaines comme l'intelligence artificielle, l'ingénierie et les jeux informatiques, offrant une flexibilité précieuse là où d'autres méthodes échouent.

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L'indicateur LeMan affiche les premier, deuxième et troisième quartiles d'un échantillon de données. Les quartiles, associés aux quantiles pour p=0,25, 0,5, 0,75, divisent l'échantillon en quatre groupes d'observations aussi égaux que possible. Le premier quartile (q1) est la valeur en dessous de laquelle se situe 25% de l'ensemble de données ordonnées. Le deuxième quartile (q2) correspond à la médiane, et le troisième quartile (q3) est la valeur au-dessus de laquelle se trouve 25% des données. Ce calcul est crucial pour bien comprendre la répartition des données dans une analyse statistique. L'implémentation originale de cet indicateur dans MQL4 remonte au 23 septembre 2010.

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L'indicateur en question utilise un canal fondé sur le pourcentage de déviation du prix par rapport à la valeur précédente de la ligne médiane. Le canal s'ajuste dynamiquement en fonction du pourcentage d'écart constaté. Initialement implémenté en MQL4, cet outil a été mis à disposition dans la base de code mql4.com le 7 septembre 2010. Il permet aux développeurs et analystes de suivre les variations de prix tout en tenant compte des fluctuations sous forme de canal adaptatif. C'est un outil performant pour ceux qui recherchent une analyse technique raffinée et précise.

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La classe CBullsBearsOnArray permet le calcul des indicateurs Bulls Power et Bears Power via des tampons d'indicateurs. Dans la fonction OnInit() de l'indicateur, la méthode Init() configure les paramètres int aPeriod pour la période de l'indicateur et ENUM_MA_METHOD aMethod pour la méthode de lissage appropriée. Pendant l'exécution de la fonction OnCalculate(), la méthode Solve() prend en charge l'analyse de données essentielles comme les taux élevés, bas, et de clôture, grâce à des tampons spécifiques. Des tampons intermédiaires aident au calcul des moyennes et des valeurs de Bulls et Bears Power.

Des méthodes telles que BarsRequired() et les fonctions BuName() et BeName() permettent d'obtenir respectivement le nombre de barres nécessaires et les noms des indicateurs. Un exemple d'application se trouve dans le fichier Test_BullsBearsOnArray.mq5. Les fichiers requis doivent être cor...

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L'indicateur ZigZag développé à partir du Volatility Stop présente une nouvelle approche pour suivre les tendances. Les utilisateurs peuvent désactiver l'affichage des points du Volatility Stop via les paramètres, ce qui permet une personnalisation selon les préférences analytiques. L'indicateur se remet à jour à chaque ouverture de bougie, garantissant des données actualisées pour une prise de décision précise. Cette intégration combine les éléments efficaces de la volatilité et de l'analyse de tendances, tout en offrant un outil adaptable aux divers besoins des experts du marché.

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Il est important de maintenir la propreté et l'organisation de votre base de code. Pour supprimer ou masquer un code obsolète, commencez par identifier les fichiers ou les segments de code concernés. Utilisez un système de contrôle de version tel que Git pour gérer les modifications et créer une branche distincte pour expérimenter sans affecter la branche principale. Commitez les changements après chaque étape pour un suivi facile. Les commentaires peuvent aider à documenter pourquoi le code est obsolète. Si un code doit être caché plutôt que supprimé, envisagez de le commenter temporairement avec une explication claire pour les autres développeurs. Assurez-vous de tester le reste du code pour éviter les régressions.

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La programmation orientée objet (POO) en MQL5 offre flexibilité et évolutivité pour créer des Expert Advisors et indicateurs. Bien que l'utilisation des principes de POO ne soit pas obligatoire, elle permet d'intégrer des modèles mathématiques complexes et adaptatifs dans les stratégies de trading. Les concepts fondamentaux incluent les événements, classes d'objets, encapsulation, héritage et polymorphisme. Au stade de la conception, visualiser les classes et les modules facilite le processus, notamment avec des outils comme MasterWindows. L'importance d'une structure modulaire et la simplification des classes de base sont à souligner pour maintenir l'interactivité et l'efficacité du programme.

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La classe CWPROnArray est conçue pour calculer le pourcentage d'écart de Williams (%R) à partir des tampons d'indicateurs. À l'initialisation de l'indicateur, la méthode Init() reçoit un paramètre pour définir la période. Lors du calcul dans OnCalculate(), la méthode Solve() utilise divers paramètres : les données High, Low, Close et un tampon pour la valeur WPR calculée.

Les méthodes supplémentaires incluent BarsRequired(), qui retourne le nombre minimum de barres pour ADX, et Name(), qui fournit le nom de l'indicateur. Le fichier Test_WPROnArray.mq5 sert d'exemple, et IncWPROnArray doit être placé dans le dossier MQL5\Include\IncOnArray.

Le Williams' Percent Range est un indicateur dynamique identifiant les conditions de surachat ou de survente, proche du Stochastic Oscillator, mais avec une échelle inversée.

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Script pour le défilement synchrone des graphiques disponible. Le script s'exécute sur un seul graphique afin de synchroniser les mouvements des autres graphiques ouverts. Une fois activé, le défilement d'un graphique entraînera le déplacement simultané des autres graphiques associés. La synchronisation est matérialisée par des lignes verticales indiquant la position commune. Pour optimiser l'utilisation de ce script, il est recommandé d'activer l'option "Indenter le graphique à partir du bord droit". Cela garantit une visibilité accrue de la position commune et une expérience utilisateur améliorée lors de l'analyse comparative de plusieurs graphiques.

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L'indicateur ElderImpulseSystem_HTF_Signal sert à afficher la direction des tendances en utilisant les dernières données de l'indicateur ElderImpulseSystem via une série d'objets graphiques. Ces objets changent de couleur selon la direction de la tendance : rouge pour une tendance baissière, clair pour une tendance haussière, et bleu en l'absence de tendance. Les utilisateurs peuvent ajuster la période et le symbole financier pour lequel l'indicateur est calculé. Si le champ 'Symbol_' est vide, l'instrument actuel sera utilisé. Pour une utilisation multiple sur un même graphique, il est important que chaque instance de l'indicateur ait une valeur unique pour 'Symols_Sirname'. L'indicateur nécessite la présence du fichier compilé ElderImpulseSystem dans le dossier approprié du répertoire terminal.

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L'indicateur Linear Regression Value est un outil puissant pour l'analyse technique. Il peut être appliqué à plusieurs autres indicateurs, offrant des perspectives supplémentaires. Utilisé correctement, il permet de mieux comprendre les tendances des données. L'intégration de cet indicateur à d'autres analyses offre une meilleure vision des mouvements potentiels du marché. Il est utile pour ceux qui cherchent à renforcer leurs stratégies d'analyse. Assurez-vous de vous référer à des documents détaillés pour une compréhension complète des mécanismes et des applications possibles de cet indicateur afin d'en tirer pleinement parti dans vos évaluations.

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Un nouveau variant des bandes de Bollinger introduit le post-lissage sur les bandes extérieures. Le processus consiste à lisser séparément les bandes supérieure et inférieure après le calcul de l'écart-type, permettant ainsi l'obtention de courbes plus harmonieuses. Ce procédé de lissage ne requiert pas que la modification d'une bande soit appliquée à l'autre. En effet, les deux bandes peuvent ainsi être traitées de manière autonome. L'idée repose sur la possibilité d'optimiser la lisibilité des bandes pour une meilleure analyse des niveaux de prix, permettant une approche analytique distincte pour les deux frontières du marché. Cette méthode offre un outil supplémentaire pour les stratèges du trading technique.

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Explorez le monde des indicateurs techniques avec MQL5! Cet article détaille la création d'un indicateur Aroon en script, illustrant une méthode de duplication de code déjà utilisée pour le SMA_1. Apprenez à manipuler les structures de données avec ArrayMaximum() et ArrayMinimum(), et à repérer des valeurs extrêmes dans des séries temporelles sans fonctions intégrées pour les index maximaux et minimaux. Profitez de l'utilisation de snippets ZigZag afin d'enrichir vos propres codes. Découvrez comment adapter des indicateurs MQL4 à MQL5 de façon fluide, optimisant l'usage de la mémoire RAM tout en augmentant l'efficacité de vos tradings algorithmiques.

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