Un ZigZag conçu à partir de fractales. Cet outil utilise les fractales pour identifier efficacement les sommets et les creux du ZigZag. L'indicateur offre une performance optimisée, surpassant ainsi la version standard du ZigZag. Initialement développé en MQL4, il a été rendu disponible sur CodeBase dès le 27 avril 2011. Cette implémentation repose sur une méthode d'analyse technique éprouvée, offrant une rapidité d'exécution accrue pour les développeurs et traders techniques. Cette approche permet une gestion plus rapide des données, essentielle pour la réalisation et l'analyse de stratégies de trading avancées.

👉 Lis ça | VPS | @mql5fr

Tous les indicateurs ne sont pas configurés pour permettre une application directe aux données d'un autre indicateur via les fonctionnalités disponibles sur MT5. La ligne de régression linéaire classique (qui utilise les prix simples) illustre cette limitation. Bien que le canal de régression puisse être utilisé comme un objet, un ajustement constant est nécessaire pour suivre les nouvelles barres formées sur le graphique. La version présentée ici permet d'appliquer la ligne de régression à un ou plusieurs autres indicateurs. Bien que les exemples ne l'illustrent pas, il est à noter que la couleur des lignes change en fonction de la pente de la ligne de régression, fournissant ainsi une visualisation dynamique en temps réel.

👉 Lis ça | Calendrier | @mql5fr

L'indicateur 3D_Oscillator_Signal offre des indications visuelles et sonores sur la tendance du marché. Il émet des signaux sous forme de messages textuels et utilise des objets graphiques colorés pour représenter les tendances. Les utilisateurs peuvent modifier le contenu de ces messages en ajustant les constantes dans le code.

Lorsque la tendance d'une barre sélectionnée se maintient, une étoile colorée indique cette direction. Un changement de tendance est représenté par une flèche orientée dans le sens de la transaction. L'indicateur possède trois groupes de paramètres d'entrée : ceux liés au 3D_Oscillator, ceux pour l'affichage visuel, et ceux pour les alertes sonores.

Pour plusieurs indicateurs sur un même graphique, il faut configurer différentes valeurs dans Symbols_Sirname. L'indicateur exige le fichier 3D_Oscillator.mq5 disponible dans le dossier MQL5\Indicators pour être ...

👉 Lis ça | Forum | @mql5fr

La classe CFractalsOnArray est conçue pour le calcul des fractales en utilisant des tampons d'indicateurs. Aucune préparation préalable n'est requise. Dans OnCalculate(), utilisez la méthode Solve() avec les paramètres suivants : aRatesTotal, aPrevCalc, aDataHigh[], aDataLow[], aUpper[], et aLower[]. La méthode BarsRequired() retourne le nombre minimal de barres nécessaires au calcul, et Name() retourne le nom de l'indicateur. Le fichier Test_FractalsOnArray.mq5 illustre son utilisation. Placez IncFractalsOnArray dans MQL5\Include\IncOnArray. Les fractales permettent d'identifier des hauts et des bas selon Bill Williams. Une fractale montante nécessite cinq barres où le sommet est entouré de sommets inférieurs. L'inverse s'applique pour une fractale descendante. Les fractales s'affichent par des flèches indiquant la direction.

👉 Lis ça | Signaux | @mql5fr

La classe CCHOOnArray sert au calcul de l'indicateur Chaikin Volatility (CHV) via des tampons d'indicateurs. Lors de l'initialisation dans la fonction OnInit(), la méthode Init() est appelée avec les paramètres : période principale, période de lissage de la fourchette, et méthode de lissage. Dans la fonction OnCalculate(), la méthode Solve() est employée avec des paramètres tels que rates_total, prev_calculée, et des tampons de données pour High, Low et valeurs calculées.

Les méthodes supplémentaires incluent BarsRequired(), qui renvoie le nombre minimum de barres nécessaires pour le calcul, et Name(), qui fournit le nom de l'indicateur. Un indicateur exemple, Test_CHVOnArray.mq5, utilise cette classe. Le fichier associé doit être placé dans le dossier approprié pour le bon fonctionnement. L'indicateur CHV évalue la volatilité par la largeur de la fourchette maximale-minimale sans pr...

👉 Lis ça | Signaux | @mql5fr

L'indicateur WaveWeisBarForce utilise la logique des vagues de volume pour analyser les accumulations et les changements de direction du marché. En accumulant le volume tant que la tendance reste inchangée, une nouvelle vague commence avec une remise à zéro lorsque la direction change. Les niveaux d'intensité sont déterminés par le ratio entre le volume actuel de la vague et la plus grande accumulation récente.

Les paramètres d'entrée permettent de choisir entre le volume en ticks ou réel, et de définir la fenêtre d'intensité. Les niveaux haussiers et baissiers sont indiqués par des nuances de vert et de rouge, respectivement. WaveMax et WaveClimax identifient le volume maximum et l'accumulation dépassant l'historique. L'indicateur s'adapte à tout actif ou horizon temporel, idéal pour les analyses intrajournalières.

👉 Lis ça | Freelance | @mql5fr

Cet indicateur applique la méthode de calcul basée sur la régression linéaire. La pente de la régression linéaire est calculée à l'aide de la fonction mentionnée dans les ressources disponibles. Pour une compréhension approfondie de cette méthodologie, il est recommandé de se référer aux documents techniques associés. La régression linéaire est une méthode statistique puissante utilisée pour analyser la relation entre différentes variables. Elle est fréquemment utilisée dans le développement d'indicateurs pour évaluer les tendances et prédire les comportements futurs des données.

👉 Lis ça | Signaux | @mql5fr

Les développeurs expérimentés en MetaTrader 5 savent que DDE n'est pas pris en charge, mais une solution innovante utilise des DLL personnalisées. L'approche inclut l'utilisation de .NET via une DLL win32 pour faciliter l'intégration. Grâce à la communication performante via WCF, le système peut exporter des cotations efficacement. L'accent est mis sur la création de services avec NetNamedPipesBinding pour un transfert rapide de ticks, atteignant jusqu'à 2500 ticks par seconde en conditions optimales. La classe QService en mql5 exploite les dernières methodologies pour une gestion efficace des notifications de cotations, réalisant un compromis astucieux entre performance et maintenance des ressources.

👉 Lis ça | Market | @mql5fr

L'indicateur présenté génère des fractales issues d'un cadre temporel supérieur directement sur le graphique actif, en utilisant les données fournies par l'indicateur Fine_Fractals. L'utilisateur peut configurer l'horizon temporel des fractales via les paramètres d'entrée. Pour assurer le bon fonctionnement de cet indicateur, il est impératif que le fichier compilé de l'indicateur Fine_Fractals soit présent dans le répertoire terminal_data_folder du terminal client. Cela garantit l'accès aux informations nécessaires pour le calcul précis des fractales sur différents cadres temporels.

👉 Lis ça | CodeBase | @mql5fr

L'indicateur Heiken_Ashi_Smoothed_HTF_Signal est utilisé pour visualiser les directions de tendance via des objets graphiques dont les couleurs indiquent la tendance : rouge pour la baisse, bleu pour la hausse. Les utilisateurs peuvent modifier la période et le symbole financier de l'indicateur via ses paramètres d'entrée. Si le paramètre Symbol_ est laissé vide, l'instrument graphique actuel est automatiquement sélectionné. Les paramètres se divisent en ceux de Heiken_Ashi_Smoothed et ceux nécessaires à l'affichage du signal HTF. Chaque indicateur sur un même graphique doit avoir une valeur unique pour Symbols_Sirname. Un fichier compilé de l'indicateur Heiken_Ashi_Smoothed doit être situé dans le répertoire approprié du terminal. Pour les calculs, les classes de SmoothAlgorithms.mqh sont utilisées, dont l'utilisation est détaillée dans un article sur les moyennes des séries de prix.

👉 Lis ça | Calendrier | @mql5fr

L'indicateur ZigZag, élaboré à partir de fractales provenant d'un horizon temporel plus étendu, repose sur les données fournies par l'indicateur VininI_FractalsTrend. Cet outil ne présente pas de paramètres d'entrée, à l'exception du choix de l'horizon temporel. Pour garantir le bon fonctionnement de cet indicateur, il est nécessaire que le fichier compilé de VininI_FractalsTrend soit situé dans le dossier terminal_data_terminal du terminal client. Cette configuration permet d'intégrer efficacement les données fractales pour une analyse technique approfondie, tout en assurant une compatibilité et une fonctionnalité optimales des indicateurs.

👉 Lis ça | Forum | @mql5fr

Principales caractéristiques d'un outil de gestion d'ordres sur le marché financier : L'interface utilisateur propose des boutons visibles directement sur le graphique, simplifiant ainsi leur utilisation. Elle permet de fermer instantanément toutes les positions ouvertes par un simple clic. De même, tous les ordres en attente peuvent être supprimés en une seule action. L'utilisateur a le choix entre fermer les ordres du marché, ceux en attente, ou les deux. Un compteur en temps réel affiche le nombre d'ordres actifs. Une option de dialogue de confirmation renforce la sécurité en évitant les fermetures accidentelles. L'interface est entièrement personnalisable en termes de position, taille et couleurs des boutons. Des rapports détaillés sont fournis pour informer des succès ou échecs de clôture. La gestion des erreurs est robuste et documentée. À l'utilisation, l'outil nécessite l'acti...

👉 Lis ça | Cotations | @mql5fr

Dans le passé, les développeurs concentraient leurs efforts sur l'optimisation du code, y compris le calcul de la régression linéaire. Un codeur connu sous le pseudonyme "mathemat" a développé une formule efficace : 3*lwma - 2*sma. Cette approche simplifie le calcul tout en conservant des résultats précis, grâce à l'utilisation de moyennes pondérées linéaires (LWMA) et de moyennes simples (SMA) optimisées selon une méthode sans boucle.

Cependant, cette méthode ne fournit pas les valeurs intermédiaires typiquement associées aux calculs de régression linéaire : l'ordonnée à l'origine et la pente. Une nouvelle méthode, également sans boucle, permet maintenant d'obtenir ces valeurs, améliorant ainsi l'analyse des données tout en maintenant l'efficacité du calcul. Cette approche est essentielle pour ceux qui cherchent à structurer leurs calculs avec précision tout en économisant des resso...

👉 Lis ça | Documentación | @mql5fr

Les développeurs et analystes du trading des marchés confrontent des questions cruciales concernant les mouvements du marché et l'identification de tendances futures. La construction et l'analyse des indicateurs d'émissions émergent comme une méthode récente d'étude, permettant une visualisation détaillée des interactions complexes entre différents indicateurs. En développant des Expert Advisors en MQL5, les points d'intersection entre des lignes clés d'indicateurs tels que iBands et iMA sont examinés pour fournir une vue d'ensemble dynamique. Le spectre multifréquence offre une approche approfondie, mais nécessite une gestion rigoureuse des ressources informatiques. Cette technologie promet des perspectives intéressantes pour le trading avancé.

👉 Lis ça | Market | @mql5fr

La classe COBVOnArray est utilisée pour calculer l'indicateur On Balance Volume (OBV) à l'aide de tampons d'indicateurs. Dans OnInit(), la méthode Init() avec un paramètre optionnel int aPeriod est appelée pour définir la période de calcul. Si aPeriod est 0, l'indicateur s'exécute pour toutes les barres du graphique. Pour une valeur positive, il utilise une période spécifiée, similaire à une moyenne mobile.

Dans OnCalculate(), la méthode Solve() est invoquée avec les paramètres suivants : aRatesTotal, aPrevCalc, aDataClose[], aDataVolume[], et aOBV[]. La méthode BarsRequired() détermine le nombre minimum de barres requis, tandis que Name() retourne le nom de l'indicateur.

L'indicateur OBV relie le volume aux variations des prix, ajoutant ou soustrayant le volume selon la progression ou régression du prix de clôture. Le fichier Test_OBVOnArray.mq5 illustre l'utilisation de cette clas...

👉 Lis ça | Market | @mql5fr

La classe CFramaOnArray permet de calculer le Fractal Adaptive Moving Average (FRAMA) en utilisant des tampons d'indicateurs. Elle nécessite l'appel de la méthode Init() dans OnInit() avec le paramètre aPeriod, déterminant la période de l'indicateur. Dans OnCalculate(), Solve() doit être utilisé avec des paramètres tels que aRatesTotal, aPrevCalc, aDataHigh[], aDataLow[], aDataClose[], et aPrama[] pour des données de marchés précises.

Les méthodes supplémentaires incluent BarsRequired(), qui définit le nombre minimal de barres nécessaires pour un calcul précis, et Name(), qui fournit le nom complet de l'indicateur. Test_FramaOnArray.mq5 illustre l'application de CFramaOnArray. Il est essentiel que le fichier IncFramaOnArray se situe dans MQL5\Include\IncOnArray. John Ehlers a développé le FRAMA pour ajuster la réactivité de l'indicateur à la dimension fractale des prix actuels, offra...

👉 Lis ça | Freelance | @mql5fr

L'indicateur de volatilité, légèrement modifié avec l'ATR (Average True Range), offre une perspective utile pour évaluer les breakouts sur une période spécifiée. Un breakout véritable se produit lorsque le corps de la barre nouvellement formée excède l'ATR. L'histogramme visualise la taille du corps du chandelier en montrant ABS (Close-Open). Les barres de l'histogramme, lorsqu'elles sont vertes, signalent un dépassement de la volatilité. Cela peut indiquer des opportunités pour ajuster les positions, qu'il s'agisse d'ouverture, de clôture, d'inversion, ou même d'augmenter le volume d'une position. Ce mécanisme s'inscrit dans une approche analytique rigoureuse en matière de gestion de trades.

👉 Lis ça | Cotations | @mql5fr

Ce post couvre trois méthodes pour calculer Aroon Up et Aroon Down. Première méthode : utilisation de CopyHigh et CopyLow pour obtenir les valeurs maximales et minimales. Deuxième approche : recours à iHighest et iLowest pour identifier les valeurs les plus élevées et les plus basses. Troisième méthode : application directe de l'indicateur Aroon. Cet outil, développé par Nikolay Kositsin, est disponible dans la bibliothèque MQL5. Chaque technique présente ses propres avantages en termes de précision et d'efficacité, offrant aux utilisateurs une flexibilité dans leurs analyses techniques.

👉 Lis ça | NeuroBook | @mql5fr

L'indicateur mentionné offre un calcul adaptatif du RSI en utilisant les données de tic-tac, présenté avec des moyennes mobiles rapides et lentes dans une fenêtre distincte. Les utilisateurs peuvent ajuster les périodes de calcul, choisir différents types de moyennes mobiles et modifier les paramètres visuels selon leurs besoins. Ce développement est basé sur une conversion d'un ancien indicateur MT4 de 2008, à l'origine conçu par Rosh, mais il utilise désormais l'indicateur RSI par défaut de MT5.

Contrairement aux versions précédentes, cet indicateur intègre des moyennes mobiles pour le RSI, offrant une analyse plus nuancée des mouvements de marché. Les graphiques présentent un prix en ticks en vert, le RSI rapide en bleu, et le RSI lent en rouge, permettant une comparaison visuelle efficace entre le RSI standard et sa version adaptative. Cette approche pourrait être bénéfique pour ...

👉 Lis ça | VPS | @mql5fr

La gestion des tampons d'indicateurs dans MetaTrader présente des défis spécifiques. L'impossibilité d'accéder directement aux données sans fonctions comme iCustom en MQL4 ou iCustom + CopyBuffer en MQL5 peut être limitante. Bien que MQL ne supporte pas les pointeurs au sens classique, il est possible d'utiliser des techniques comme le typecasting en C++ pour naviguer ces limitations. L'approche décrite permet de gérer efficacement les tampons en utilisant des variables globales pour stocker des pointeurs, optimisant ainsi l'accès aux données sans duplication inutile. Les tests avec des indicateurs standards comme l'ATR démontrent la faisabilité de cette méthode.

👉 Lis ça | Calendrier | @mql5fr