La fonction TimeGMT() ajuste automatiquement l'heure GMT en tenant compte des changements d'heure d'été selon l'heure locale du terminal client. Lors des tests dans le testeur de stratégie, TimeGMT() se réfère à l'heure simulée du serveur, TimeTradeServer(). Pour corriger cela, une bibliothèque permet de renvoyer l'heure GMT réelle.

Cette bibliothèque installe des crochets API globaux pour les deux versions de TimeGMT, et elle nécessite seulement d'inclure une ligne dans le code avant de compiler dans MetaEditor. Cela garantit que TimeGMT() est corrigé uniquement lorsque le testeur de stratégie est détecté.

Elle fonctionne sans erreurs pendant les weekends ou les fêtes de fin d'année, et ne provoque qu'une faible surcharge en temps de calcul. Le décalage horaire du courtier est recalculé au démarrage du conseiller expert et chaque début de semaine.

La bibliothèque par défaut utilis...

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Les nuages formés par les moyennes mobiles de différentes périodes jouent un rôle clé dans l'analyse technique des marchés financiers. En observant les interactions entre ces moyennes, les traders peuvent mieux comprendre les tendances de prix et détecter des opportunités. Chaque moyenne mobile, qu'elle soit courte ou longue, détient une signification précise. Les croisements entre ces moyennes fournissent des indications sur les possibles inversions de tendance ou consolidations. Ces formations aident à renforcer la compréhension des structures de marché, cruciales pour l'élaboration de stratégies de trading robustes et pour une gestion rigoureuse des risques. La capacité à interpréter ces signaux est essentielle pour tout analyste technique.

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Un nouvel indicateur de position dans le canal a été modifié pour inclure cinq périodes distinctes, semblables au "Williams Percent Range". Les résultats sont présentés sous forme de diagrammes à barres, avec la période la plus longue affichée à gauche. Cette disposition permet d'identifier des schémas en cas de tendances prolongées, déclinantes ou naissantes. Les paramètres incluent TMode, qui définit la vitesse (0 pour rapide, 1 pour normal, 2 pour lent), ainsi que InpXCoord et InpYCoord pour ajuster le placement de l'indicateur sur les axes X et Y. Les séries temporelles sont segmentées en rapide (30, 15, 10, 8, 6), normale (60, 30, 20, 15, 12), et lente (120, 60, 40, 30, 24) pour répondre aux besoins des analyses variées.

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Une nouvelle classe abordant la manipulation des couleurs a été mise au point, comprenant diverses fonctions de conversion. Elle permet de travailler avec des systèmes de coordonnées tels que RVB, HSV, XYZ, Yxy, HunterLab, CIELab, CIELCH, CIELuv, HSL, et CMYK. Elle inclut des conversions précises de couleurs entre ces formats. Chaque fonction nécessite initialement des arguments entrés et utilise des références pour retourner les résultats de conversion.

Le système permet d'obtenir séparément les composantes R, G, B d'une couleur. Les fonctionnalités incluent également le mélange de deux couleurs, la création de dégradés, la génération de couleurs négatives, ainsi que la recherche de couleurs les plus proches au sein des palettes existantes. Une conversion standard vers le gris est également incluse, accompagnée d'une variante pour les conversions RVB vers XYZ et inversement. Ces out...

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Dans les environnements de marché, un point d'oscillation émerge lorsque le cours dépasse un seuil de volatilité, calculé par l'écart-type multiplié par un facteur. Ce mécanisme ne repose pas sur des sommets ou des creux fixes, mais sur l'évaluation des extrêmes par rapport à la volatilité locale, identifiant ainsi le point le plus extrême entraînant le seuil. Avec l'évolution de l'écart-type, le seuil se réajuste continuellement aux conditions du marché. A partir du dernier point confirmé, une ligne horizontale projette une limite qui détermine si le prix rebondit ou perce. En période de baisse, un mouvement de prix au-dessus de ce niveau est considéré comme du bruit, permettant de placer un ordre stop en-dessous. Un multiplicateur élevé impose un seuil plus strict, produisant des jambes plus tenaces, tandis qu'un multiplicateur bas rend le seuil plus accessible, favorisant des réact...

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MetaTrader 5 offre la possibilité d'exporter et d'importer des taux et des ticks via la boîte de dialogue "Symboles". Toutefois, l'exportation des ticks peut ne pas inclure l'ensemble de l'historique requis en raison de certaines limitations. Un script est disponible pour remédier à cela, permettant d'exporter tout ou partie de l'historique dans le format CSV utilisé par les fonctions d'exportation/importation standard. Ce script fonctionne avec le symbole du graphique en cours. L'historique des taux et des ticks pour une période définie est enregistré dans deux fichiers CSV situés dans le répertoire MQL5/Files. Les fichiers sont nommés selon le symbole, la période et la plage de dates. Les paramètres d'entrée incluent FilterStart et FilterStop pour définir la plage de dates souhaitée. Par défaut, la valeur 0 indique que l'historique complet est disponible.

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Lorsque la volatilité diminue à un point critique, les stratégies à différentes échelles temporelles peuvent devenir inefficaces, générant des pertes. La stratégie alternative consiste à se concentrer sur le scalping, en s'adaptant à la volatilité intra-horaire. Des outils spécifiques, comme l'indicateur Size Highs And Lows, sont utiles pour détecter des modèles. Cet indicateur révèle la taille des sommets et des creux durant une période définie, affichant la variation sous la forme d'un histogramme. Les sommets sont identifiés par des barres jaunes (haussières) et brunes (baissières), tandis que les creux le sont par des barres de différentes teintes vertes. En complément, l'indicateur Break_Lag_ATR peut offrir une vision approfondie pour profiter des périodes d'augmentation de la volatilité. Adapter ses stratégies devient monnaie courante, avec en clé la recherche constante des modè...

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L'indicateur est dérivé de l'original disponible sur une plateforme de développement. Il affiche le graphique du symbole choisi dans une fenêtre distincte. Les développeurs peuvent l'utiliser pour une analyse visuelle claire sans interférer avec le graphique principal. Cela facilite l'analyse parallèle de plusieurs symboles ou périodes. Le code peut être ajusté pour des besoins spécifiques, ce qui permet une flexibilité dans la présentation des données. Cette fonctionnalité est précieuse pour les traders et les analystes qui requièrent une vue d'ensemble plus détaillée sans encombrer l'interface principale. La compréhension de la structure du code sous-jacent est essentielle pour personnaliser et optimiser les performances.

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L'indicateur Price Channel a été amélioré avec l'ajout de deux niveaux supplémentaires, portant le total à cinq. Il inclut des signaux et des niveaux de Stop Loss/Take Profit qui peuvent être désactivés via les paramètres. Les niveaux ont des noms visibles dans les infobulles. Voici la description des niveaux : H_PCH est basé sur les maximums ; MH_PCH est le point médian entre le maximum et le centre ; M_PCH est le point médian entre le maximum et le minimum ; ML_PCH est le point médian entre le minimum et le centre ; L_PCH est basé sur les minimums. Les signaux dépendent du franchissement de ces niveaux, générant des opportunités d'achat ou de vente. Le système TRADING WAY permet le trading manuel, semi-automatique et automatique grâce à cet indicateur. Consultez l'article "Possibilités illimitées avec MetaTrader 5 et MQL5" pour plus de détails et accédez à la version démo ou complèt...

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Implémentation d'une fonctionnalité de gestion des positions dans votre conseiller : introduction d'un bouton permettant de fermer toutes les positions actives sur tous les instruments. Ce développement inclut la gestion des événements liés aux boutons et la mise en place de méthodes spécifiques pour la fermeture des positions basées sur le nom du symbole. De plus, des méthodes de comptage des positions actives par symbole sont intégrées pour un suivi précis. Cette approche offre une gestion améliorée des risques et des opportunités de trading, permettant un contrôle plus efficace des actions sur le marché. Une structure de code claire et modulable facilite l'intégration de ces fonctionnalités dans des systèmes existants.

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Les développeurs expérimentés considèrent les avancées technologiques en matière d'applications de trading comme cruciales pour améliorer l'efficacité et la précision des transactions. La création d'outils innovants répond aux besoins des utilisateurs en quête de performances accrues. Le développement de nouvelles API permet une meilleure intégration des systèmes, facilitant l'accès aux données de marché en temps réel. L'accent est mis sur la sécurisation des plateformes, garantissant ainsi la protection des données sensibles. L'optimisation des algorithmes de trading automatisé améliore la réactivité face aux fluctuations du marché. Ces progrès sont essentiels pour conserver un avantage compétitif dans un environnement en constante évolution technologique.

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Contrôle graphique de sélection de couleur nécessite IncGUI_v4.mqh et IncColors.mqh. Placez IncGUI_v4.mqh, IncColors.mqh et IncGUI_ColorInput.mqh dans MQL5/Includes du dossier data du terminal. Pour déployer le contrôle, intégrez IncGUI_ColorInput.mqh. Créez ensuite une instance de CColorInput. La méthode Color() renvoie la couleur sélectionnée, ajustée via SetColor(aColor). Le conseiller expert eTestColorDialog.mq5 illustre son utilisation. Consultez aussi les articles sur les contrôles graphiques personnalisés pour approfondir les concepts : Partie 1 traite de la création basique, Partie 2 discute des bibliothèques, Partie 3 aborde les formulaires.

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L'indicateur de corrélation de Pearson est un outil précieux pour analyser la relation entre deux symboles financiers. Les utilisateurs peuvent ajuster plusieurs paramètres d'entrée : le symbole, qui représente le second actif à comparer, la période pour déterminer l'intervalle de temps, et le prix appliqué pour le calcul. Une corrélation minimale affichera une couleur de gradient indiquant une faible corrélation, tandis qu'une corrélation maximale marquera une forte dépendance. La formule s'appuie sur les valeurs quantitatives xi et yi, le nombre total d'observations n, et les écarts types σx et σy des séries comparées. Cet indicateur vise à offrir une vision claire des relations entre différentes séries de données financières.

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L'indicateur i_Sampler.mq5 est conçu pour calculer les entrées optimales pour l'entraînement des réseaux neuronaux. Il utilise deux tampons : le tampon 0, ligne verte, représentant un signal analogique calculé comme le ratio de la déviation positive et négative du prix normalisé de -1 à +1, et le tampon 1, un histogramme bicolore qui offre un signal discret avec des valeurs de -1 (vente), 0 (attente) et +1 (achat).

Deux méthodes permettent de calculer ce signal discret. La première méthode déclenche un signal lorsque le signal analogique dépasse un seuil défini par le paramètre porog. La deuxième méthode dépend de critères fixes par les paramètres sl et tp. Pour vérifier l'efficacité de l'indicateur, un expert de test, e_CheckSampler.mq5, est disponible. Cet expert exploite les données produites pour simuler des conditions idéales de prise de décision.

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Cet indicateur fonctionne comme un filtre de volatilité en utilisant trois ATR distincts : rapide, moyen et lent. Son rôle n'est pas de prévoir la direction des prix. Son utilisation principale réside dans l'identification des périodes où la volatilité atteint un niveau suffisant pour envisager des transactions, en particulier au sommet des fluctuations. Les traders peuvent ainsi se concentrer sur des situations de marché présentant une volatilité exploitable. Cela permet de repérer les opportunités de trading lors des périodes de fortes fluctuations, optimisant l'analyse des conditions de marché dynamiques.

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L'amélioration de la gestion des transactions dans le cadre d'un Expert Advisor peut être renforcée en ajustant plusieurs paramètres essentiels. Le "prix d'ouverture" détermine le point de départ d'une transaction, tandis que le "prix de stop-loss" fixe une limite de perte pour minimiser les risques. Le "risque par transaction en pourcentage du dépôt" est une mesure cruciale pour contrôler l'exposition au risque en proportion de l'équité totale du compte.

Un Expert Advisor qui opère de manière aléatoire peut être utilisé pour tester ces paramètres. Cependant, il est essentiel de surveiller attentivement les résultats et de calibrer les réglages pour s'aligner sur les objectifs financiers et le style de trading. Ces paramètres aident à structurer une approche de gestion du risque robuste, visant à protéger le capital tout en maximisant les opportunités de profit.

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Le script présente plusieurs algorithmes pour trier un tableau de nombres à virgule flottante de type double. Il inclut diverses méthodes de tri telles que le tri à bulles, par sélection, par insertion, Shell et rapide. Chaque méthode dispose de deux variantes pour trier en ordre croissant ou décroissant. Les fonctions principales sont : SortBubbleUp et SortBubbleDn, SortSelectUp et SortSelectDn, SortInsertUp et SortInsertDn, SortShellUp et SortShellDn, SortHoareUp et SortHoareDn, SortSelectUpFst et SortSelectDnFst.

En complément, des fonctions auxiliaires comme Check permettent de vérifier si le tableau est trié de manière croissante, affichant une alerte "Error" si ce n'est pas le cas. Les fonctions ArrayAlertR et ArrayAlertC aident à visualiser le tableau trié sous forme de chaînes ou de colonnes d'alerte. Les performances des algorithmes sont évaluées, l'algorithme de Hoare étant...

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Moyenne exponentielle adaptative basée sur l'écart-type offre une alternative à l'indicateur EMA_ATR_VA, en utilisant le StdDev au lieu de l'ATR. Ce modèle nécessite des paramètres spécifiques. Le paramètre STDPeriod définit la période de calcul pour l'écart-type, influençant la réactivité de l'indicateur aux variations de volatilité. EMAPeriods détermine la longueur de la série temporelle à lisser. La sensibilité, variant de -100 à 100%, modifie l'influence de l'écart-type sur le filtrage des données. Enfin, le prix à utiliser doit être choisi en fonction des besoins analytiques particuliers du marché ou de l'actif évalué. Ce modèle s'intègre dans des stratégies adaptatives pour mieux capter les mouvements du marché.

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