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.

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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.

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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...

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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...

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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.

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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...

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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...

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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.

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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.

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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 ...

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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.

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