Pour intégrer un Stop Loss ou non, il est essentiel de suivre certaines instructions spécifiques. Premièrement, incluez "Trade.mqh" pour accéder à la classe CTrade, essentielle pour gérer positions et ordres. Un paramètre d'entrée ajustable pour la distance de suivi est suggéré, bien que facultatif, il optimise la flexibilité.

Ensuite, définissez une instance de la classe CTrade, nommée selon votre préférence, idéalement après le gestionnaire d'événement OnInit. Assurez-vous ensuite d'intégrer une instruction if pour valider la présence d'une position active, en appelant la fonction Check_TrailingStop() à chaque tick, crucial pour suivre précisément chaque mouvement.

Positionnez cette vérification au début du gestionnaire d'événement OnTick. Enfin, déclarez une fonction personnalisée, par exemple Check_TrailingStop(), pour gérer et ajuster les positions ouvertes selon la distance pr...

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Ce code détecte l'arrivée d'une nouvelle barre ou bougie dans un flux de données. Le fonctionnement repose sur la comparaison des heures. L'heure de la barre précédente est d'abord enregistrée, puis 60 secondes lui sont ajoutées, ou toute autre durée selon le besoin, pour déterminer l'heure de clôture de la bougie actuelle. Lorsque l'heure actuelle atteint cette heure de clôture, cela indique la réception d'une nouvelle barre.

La variable booléenne 'NewBarRecived' sert à éviter l'exécution multiple du même bloc, s'assurant ainsi que le code se déclenche uniquement une fois par barre/bougie. Les fonctions 'Comment()' et 'PlaySound()' sont incluses pour valider le bon fonctionnement du code, mais sont optionnelles et peuvent être supprimées. Le drapeau est remis à faux dès que l'heure actuelle dépasse celle de clôture, en prévision de la prochaine détection de barre.

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L'indicateur en question se base sur l'indicateur personnalisé SpearmanRankCorrelation, en analysant ses lignes de signaux. Le calcul des lignes de signal suit une progression arithmétique pour déterminer les périodes. Chaque période contribue à un tableau des valeurs moyennes de l'indicateur. Ce tableau aide à déterminer les tendances actuelles, en calculant le nombre de tendances positives et négatives. Ces tendances sont moyennées pour générer un histogramme coloré, dont la couleur et la largeur indiquent la direction et la force de la tendance. L'histogramme utilise quatre couleurs pour chaque tendance, variant selon les niveaux de surachat et de survente.

L'indicateur comporte plusieurs algorithmes de calcul de la moyenne, tels que SMA, EMA, et AMA. Les algorithmes influencent différemment le paramètre Phase, important pour JMA, T3, VIDYA, et AMA. L'indicateur exige que le fich...

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Cet indicateur utilise les données de l'indicateur Fatl et des lignes de signaux pour déterminer les tendances du marché. Les périodes des lignes de signaux sont calculées via une progression arithmétique et intégrées dans le tableau de l'indicateur pour chaque tick, produisant ainsi les valeurs moyennes de Fatl. Ces valeurs révèlent le sens des tendances actuelles, et l'histogramme coloré, basé sur ces données, indique la direction et la force des tendances.

L'indicateur ajuste ses couleurs selon que les valeurs restent en dehors ou franchissent les zones de surachat et de survente. Dix variantes de calcul de la moyenne sont disponibles, incluant SMA, EMA, et autres, chacune influencée différemment par les paramètres de phase.

La bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh est utilisée pour implémenter ces calculs, et son intégration a été détaillée dans un article lié aux moyennes de séries...

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L'indicateur Double Smoothed Stochastics (DSS) a été développé par William Blau et Walter Bressert. Son calcul s'apparente à celui de l'indicateur stochastique classique, mais il utilise un double lissage exponentiel pour affiner les valeurs. En termes d'interprétation, des valeurs au-dessus de 80 signalent un marché suracheté, tandis que des valeurs en dessous de 20 indiquent un marché survendu. Cet algorithme a été initialement codé en MQL4 et mis à disposition le 8 août 2008. Les éléments essentiels du calcul incluent : Ln pour le prix le plus bas de la période, Hn pour le prix le plus élevé, LXn et HXn pour les valeurs extrêmes de Xn, et EMA pour le lissage exponentiel.

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La moyenne logarithmique est un outil mathématique essentiel pour certains calculs techniques. Elle permet de déterminer une valeur entre deux nombres non négatifs en divisant leur différence par le logarithme de leur quotient. Ce concept est particulièrement utile dans les domaines de l'ingénierie, notamment pour des problématiques liées au transfert de chaleur et de masse. Comprendre et appliquer correctement cette fonction peut optimiser les calculs et analyses dans des projets complexes. Son utilisation requiert une précision rigoureuse, et elle s'avère être un atout considérable pour les ingénieurs et développeurs travaillant sur des simulations et applications scientifiques.

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L'indicateur de fourchette moyenne quotidienne (ADR) et l'Average True Range (ATR) sont des outils techniques essentiels pour les traders. L'ADR mesure la volatilité quotidienne d'un actif en calculant la différence entre les prix maximum et minimum sur une période donnée, comme 14 jours. Cela permet d'anticiper la volatilité journalière et de planifier des stratégies de trading en conséquence.

En revanche, l'ATR offre un aperçu plus précis et adaptable de la volatilité, tenant compte non seulement des fluctuations journalières, mais aussi des écarts entre les jours de trading. Pour calculer l'ATR, on analyse la plus grande valeur parmi plusieurs variations de prix, puis on en tire une moyenne, souvent sur 14 jours.

Les différences clés résident dans la méthodologie de calcul et l'utilisation. Tandis que l'ADR se concentre sur la volatilité journalière, l'ATR est polyvalent, utilisé...

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L'Ultimate Oscillator de Larry Williams est un outil d'analyse technique basé sur une moyenne pondérée de trois indicateurs stochastiques. Il est conçu pour détecter les tendances sur de courtes, moyennes et longues périodes, souvent configurées en ratios tels que 1:2:4 ou 1:2:3. Pour une application efficace, ajustez les paramètres selon les spécificités du marché, avec des périodes recommandées de 7-14-28 ou 7-14-21.

Pour détecter les signaux d'achat, surveillez la formation de divergences haussières, notamment lorsque l'oscillateur tombe sous 30 et remonte au-dessus de son niveau précédent. Fermez les positions longues à travers certains signaux de dépassement. Pour les ventes, identifiez les divergences baissières où l'oscillateur dépasse 50, suivies d'une chute sous son minimum antérieur. Implémenté initialement en MQL4, cet indicateur utilise des classes de calcul optimisées, s...

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L'indicateur HighestLowestRange (HLR) évalue la position relative du prix dans un range défini par les valeurs maximum et minimum sur une série de X barres. À l'extrémité inférieure de ce range, la valeur de l'indicateur est 0. À l'extrémité supérieure, la valeur atteint 1 ou 100%. Si le prix est au milieu, l'indicateur affiche 0,5 ou 50%. Pour les signaux de trading, une position longue est initiée lorsque l'HLR dépasse 0,8. Une position courte est envisagée quand l'indicateur descend sous 0,2. Ainsi, une entrée s'effectue quand le prix pénètre dans 20% de la fourchette. Les tests ont utilisé des paramètres basés sur un range de 40 jours. L'HLR a été implémenté d'abord en MQL4, publié sur mql4.com le 25 janvier 2007.

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Dans les systèmes de trading utilisant la rupture de canal, une position longue est prise lorsque le prix dépasse le plus haut sur X jours, et une position courte lorsque le prix atteint un nouveau plus bas sur le même intervalle. Cette méthode permet de prévoir la tendance, mais le timing tardif peut souvent réduire les bénéfices.

Le système de trading basé sur l'indicateur HighestLowestRange (HLR) vise à entrer sur le marché juste avant que le prix n'atteigne le niveau de rupture, optimisant ainsi l'usage des canaux. L'indicateur MPC construit un canal simple à partir des extremums de la période, offrant un soutien visuel à ce système. Initialement développé en MQL4, cet indicateur a été publié pour la première fois sur mql4.com en janvier 2007.

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La moyenne harmonique est une mesure utilisée souvent dans les domaines de la finance et de l'informatique pour traiter les moyennes de taux ou de ratios. Elle se distingue par sa méthode de calcul unique: on divise le nombre total d'observations par la somme des réciproques de chaque valeur de la série. Cette approche est pertinente pour manipuler des données où les petites valeurs ont un impact significatif, par exemple lors de l'analyse des taux de change ou des vitesses de traitement. Comparée à la moyenne arithmétique, la moyenne harmonique convient mieux aux séries où des valeurs extrêmes peuvent fausser la moyenne standard. Son application est cruciale dans l'évaluation précise des performances lorsque les proportions ou les taux sont analysés.

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La méthode de croisement de deux moyennes mobiles reste une approche classique dans le trading. Elle utilise une moyenne mobile à court terme et une autre à long terme pour signaler des opportunités de marché. Par exemple, des moyennes mobiles sur 50 et 200 jours sont souvent employées. Lorsque la moyenne à court terme dépasse celle à long terme, un signal d'achat est déclenché, indiquant potentiellement le début d'une tendance haussière. À l'inverse, une inversion de cette configuration peut signaler un moment opportun pour vendre.

La gestion du risque est cruciale. L'instauration de stop loss peut protéger contre les fluctuations défavorables. Par exemple, fixer un seuil de stop loss comme pourcentage du prix actuel aide à limiter les pertes potentielles en situations d'instabilité.

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Un script calcule le prix de Stop Out et le prix où la Marge Libre devient négative. La taille de position pour le symbole actuel est ajustable via EnterVolume. Par défaut, EnterVolume=0 utilise le volume de la position ouverte pour les calculs. Si EnterVolume est supérieur à 0, le calcul est effectué pour une position longue du volume spécifié. Pour une valeur inférieure à 0, le calcul concerne une position courte de ce volume. Ces paramètres permettent aux traders d'évaluer les risques associés à des variations spécifiques des prix du marché. Il est essentiel de paramétrer correctement ces valeurs pour éviter des pertes significatives et gérer efficacement les positions ouvertes.

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Un exemple d'application pratique de la DLL pour le Memory Mapping s'articule autour de l'utilisation des fonctions File Mapping. Comparable à la variante MQL4, l'expert advisor crée un fichier virtuel pour mettre à jour les cotations de symboles. D'autres experts sur divers terminaux peuvent ouvrir ce fichier et synchroniser leurs cotations, permettant un échange de données cohérent entre conseillers. Une démonstration avec les chaînes de caractères a été intégrée, relevant le besoin de compatibilité des transmissions entre MT4 et MT5 via la conversion en tableau d'un seul octet. Cela garantit la cohérence des échanges de cotations entre MetaTrader 4 et 5. La mise en œuvre nécessite le transfert des fichiers MemMap32/64.dll dans le répertoire terminal spécifié. Le code contient diverses notes explicatives et enregistrements des données intermédiaires pour un suivi détaillé.

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Le projet Visual C++ 2010 se concentre sur l'utilisation de la mémoire virtuelle à travers deux classes : CMemMapApi et CMemMapFile. Ces classes permettent de manipuler la mémoire comme un fichier traditionnel, facilitant ainsi la création, l'écriture, la lecture et l'échange de données entre applications. Cela inclut la compatibilité avec MetaTrader 4 et 5. Un avantage majeur réside dans l'amélioration de la vitesse d'échange d'informations, essentielle pour des applications telles que les copieurs de transactions ou l'échange de cotations pour les experts en arbitrage.

CMemMapApi agit principalement comme une enveloppe des fonctions WinApi, offrant la possibilité de gérer plusieurs fichiers mémoire simultanément. En revanche, CMemMapFile se distingue en stockant des détails spécifiques comme le nom du fichier et son identifiant, tout en garantissant la gestion correcte de la taill...

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L'indicateur minimaliste affiche, sur le symbole en cours, la fluctuation en pourcentage du prix depuis le début de la journée de trading. Un prix supérieur à celui d'ouverture se traduit par une valeur positive, tandis qu'une baisse se reflète par une valeur négative. Cet indicateur est positionné sous forme de texte dans le coin inférieur droit du graphique de prix. Il offre une manière simple et directe de suivre l'évolution du marché sans surcharge d'informations visuelles. Cette fonctionnalité est conçue pour analyser rapidement la performance des actifs au sein d'une session de marché donnée.

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L'indicateur Forex Sessions met en lumière les sessions du marché des changes en tenant compte des horaires de trading locaux. Les horaires varient par région, de 8h à 17h sur la plupart des marchés, et à Sydney de 7h à 16h ou de 9h à 18h. Cet outil colorie les sessions de Sydney, Tokyo, Londres et New York sur les graphiques de devises et d'or, en respectant les décalages horaires GMT et l'heure d'été. Il affiche également une horloge supplémentaire du courtier avec l'heure du serveur et le décalage GMT, ainsi qu'une fonction de débogage graphique en synergie avec la bibliothèque TimeZoneInfo. Pour les courtiers utilisant des horaires spécifiques, le symbole XAUUSD peut être utilisé pour estimer l'heure du serveur. Les utilisateurs peuvent ajuster le paramètre pour utiliser d'autres symboles selon les besoins.

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La dernière mise à jour inclut un portage complet de C++ à MQL5 pour le mappage de mémoire. Ce package comprend un script exemplaire pour illustrer son utilisation. Une gestion des terminaux en versions 32 et 64 bits est maintenant intégrée dans un seul fichier, simplifiant l'implémentation. Grâce au modèle de traitement des pointeurs retournés, il est possible d'élargir significativement l'utilisation de MQL5 pour l'interaction avec diverses fonctions API. Cela élimine le besoin de développer des DLL personnalisées. Cette avancée souligne l'efficacité de MQL5 dans l'optimisation des intégrations API, consolidant ainsi sa position en tant qu'outil puissant pour les développeurs expérimentés.

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La classe CBandsOnArray est utilisée pour calculer des Bandes de Bollinger® via un tampon d'indicateur. Pour l'application, dans la fonction OnInit() de l'indicateur, la méthode Init() est initialisée avec les paramètres requis: aPeriod pour la période, aMethod pour la méthode de calcul de la moyenne, et aDeviation pour la largeur en écarts types. Dans OnCalculate(), la méthode Solve() est utilisée avec les paramètres nécessaires tels que aRatesTotal, aPrevCalc, ainsi que les tampons aData, aMA, aUpper, et aLower pour les données et valeurs calculées.

Les Bandes de Bollinger ajustent leur largeur en fonction de la volatilité du marché, offrant une mesure dynamique par rapport aux enveloppes classiques. Elles sont construites sur la base de l'écart-type, régulant ainsi automatiquement leur largeur en fonction des conditions de marché volatiles ou stables. L'exemple d'utilisation se tr...

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La classe CEnvelopesOnArray est utilisée pour calculer les valeurs de l'indicateur Envelopes en utilisant un tampon d'indicateur. Pour initialiser l'indicateur, la méthode Init() est appelée dans la fonction OnInit() avec les paramètres suivants : la période de l'indicateur, la méthode de calcul de la moyenne mobile (MA), et la largeur des barres. Dans la fonction OnCalculate(), la méthode Solve() est utilisée pour obtenir les valeurs de la ligne supérieure et inférieure de l'indicateur en fonction des données calculées.

Le fichier Test_EnvelopesOnArray.mq5 illustre l'utilisation pratique de cette classe. Le fichier doit résider dans le dossier approprié du terminal pour fonctionner correctement. Il est également essentiel de posséder la classe CMAOnArray pour un calcul précis. L'indicateur Envelopes se compose de deux moyennes mobiles, la volatilité du marché influençant le décalage...

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