Découvrez notre approche révolutionnaire pour améliorer les systèmes d'ordres sur MetaTrader 5! En développant un Expert Advisor de trading à partir de zéro, nous avons introduit un système d'ordres géré directement par MT5, éliminant les limites traditionnelles sur le graphique.

Notre objectif est de concilier rapidité et fiabilité en utilisant des méthodes avancées comme la programmation orientée objet, tout en évitant les appels de fonctions inutiles. La nouvelle modélisation des indicateurs de position, transformée en macro, optimise les ressources et améliore la robustesse du système. Ce code réutilisable et constamment testé garantit des performances optimales même en périodes de forte volatilité.

Découvrez les détails techniques de ce projet et révolutionnez votre approche du trading algorithmique!

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Découvrez comment intégrer des modèles Scikit-learn dans MQL5 et comparez leur précision avec les versions ONNX dans notre analyse du jeu de données Iris de Fisher. Apprenez à créer, convertir et utiliser différents classificateurs tels que SVC, Random Forest, et Logistic Regression directement dans vos stratégies de trading MetaTrader 5. Explorez les avantages du profil ONNX-ML pour faciliter le déploiement et l'exécution de ces modèles sur diverses plateformes. Un guide essentiel pour les développeurs cherchant à optimiser leurs algorithmes de trading grâce aux puissants outils de machine learning. Plongez dans les détails techniques et améliorez vos compétences dès maintenant.

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Optimisez votre trading avec MQL5 en automatisant le traçage des lignes de tendance, de support et de résistance dans MetaTrader 5. Grâce à MQL5, vous pouvez coder des scripts pour reconnaître automatiquement des niveaux de prix cruciaux, faciliter votre prise de décision et améliorer vos résultats de trading. Cet article vous montre comment identifier, dessiner et utiliser ces lignes, avec des exemples clairs de lignes de tendance haussières et baissières, ainsi que des niveaux de support. Plongez dans le code et automatisez votre analyse technique pour un trading plus efficace et précis. Développez vos compétences en MQL5 et boostez vos stratégies de trading.

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Bienvenue dans cette série consacrée à la conception d'un système de trading basé sur les indicateurs techniques populaires. Aujourd'hui, focus sur le Gator Oscillator, un outil de Bill Williams pour déterminer les tendances du marché.

Le Gator Oscillator se base sur l'Alligator Indicator. Il aide à identifier les moments optimaux d'entrée et de sortie de transactions. Pour ceux qui souhaitent approfondir l'Alligator, reportez-vous à nos articles précédents.

Définissons rapidement le Gator Oscillator: il s'agit de la différence entre les valeurs de l'Alligator. Cette différence est affichée en barres vertes et rouges représentant les phases de marché distinctes.

Nous appliquerons ces composantes dans MetaTrader 5 en usant du langage MQL5.

Nous explorerons ensuite trois stratégies de trading associées:
1. Le statut du Gator: phases de sommeil, d'éveil, d'alimentation et de satiété....

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Créer un système de trading efficace nécessite une compréhension approfondie des indicateurs techniques. L'indicateur Alligator, conçu par Bill Williams, est un outil essentiel pour suivre les tendances dans les marchés financiers. Cet indicateur utilise trois moyennes mobiles lissées basées sur des nombres de Fibonacci : 5, 8 et 13 périodes.

Le système Alligator comprend trois lignes :
1. La Mâchoire (Jaw)
2. Les Dents (Teeth)
3. Les Lèvres (Lips)

La tendance du marché est identifiée en observant la position relative des prix par rapport à ces lignes. Une tendance haussière se produit lorsque les prix sont au-dessus des lèvres, des dents et des mâchoires. À l'inverse, une tendance baissière se manifeste lorsque les prix sont en dessous de ces trois lignes.

Pour un système de trading basé sur Alligator, des stratégies peuvent être mises en place pour générer des signaux d'achat ou...

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Découvrez comment l'approche orientée objet simplifie l'intégration de 3 modèles ONNX différents dans MetaTrader 5. Un modèle de classification réentraîne sur diverses séries de prix OHLC et moyennes mobiles, en s'assurant que chaque classe hérite d'une classe de base commune pour une standardisation optimale. Le test de performances sur EURUSD en D1 démontre une amélioration notable des transactions rentables grâce à un vote à l'unanimité des modèles. Cet article offre un guide pratique pour les développeurs souhaitant améliorer leurs stratégies de trading algorithmique avec une architecture plus modulable et maintenable.

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Un grand nombre d'ouvrages ont été publiés sur l'apprentissage des réseaux neuronaux. Sur MQL5.com, nombreux sont les documents disponibles, notamment sur les fonctions d'activation.

Dans les réseaux neuronaux artificiels, la fonction d'activation calcule la valeur de sortie d'un neurone en fonction des valeurs d'entrée. Elle doit être différentiable afin de permettre la rétropropagation des erreurs et le calcul du gradient.

Les fonctions d'activation non linéaires sont souvent plus performantes. La fonction ReLU, bien que linéaire, a prouvé son efficacité. Le script affichant les graphiques des fonctions et leurs dérivés a été développé pour illustration, avec des fonctions traditionnelles comme ELU, GELU, sigmoïde et ReLU.

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Découvrez comment combiner efficacement plusieurs modèles ONNX dans un seul programme MQL5 pour optimiser votre trading algorithmique. Apprenez à créer et entraîner des modèles de régression et de classification en utilisant des données de l'EURUSD, puis à les assembler en un classificateur par vote. Cette méthode permet de diversifier les stratégies et d'améliorer les performances grâce à une approche simple et démonstrative. Cet article fournit un exemple pratique en utilisant un Expert Advisor pour illustrer les possibilités des ensembles de modèles en MQL5, offrant des insights précieux pour développer des solutions de trading plus robustes et précises.

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Découvrez un nouvel outil pour optimiser vos stratégies de trading avec MetaTrader 5 : l’Accelerator Oscillator (AC) de Bill Williams. Cet indicateur avancé mesure l’accélération et la décélération des forces du marché, permettant des prévisions de tendance haussière ou baissière. Apprenez à l’intégrer dans vos systèmes de trading via MQL5 avec des stratégies simples telles que le croisement AC zéro, l'identification de la force de l’AC et la combinaison AC et Moyenne Mobile. Testez ces stratégies pour renforcer vos compétences en trading algorithmique. Une lecture essentielle pour tout trader désireux de développer des systèmes robustes et rentables.

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L'introduction des chauves-souris et leur capacité d'écho-localisation ont conduit Yang à créer l'algorithme Bat (BA) en 2010. Cet algorithme, inspiré des comportements des chauves-souris, vise l'optimisation globale.

Le BA utilise des chauves-souris artificielles comme agents de recherche, modulant des paramètres tels que la fréquence, la vitesse, et l'intensité sonore. Ces paramètres sont ajustés iterativement pour approcher la solution optimale.

Lors de l'implémentation de l'algorithme, des différences dans les descriptions peuvent troubler. En testant diverses itérations, des facteurs comme la fréquence d'impulsions et l'évolution de l'intensité sonore se révèlent cruciaux pour affiner la recherche et l'optimisation.

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Les algorithmes métaheuristiques sont souvent inspirés par la nature. Les lucioles utilisent des motifs de flash spécifiques pour communiquer, fonction essentiels pour l'attraction de partenaires et de proies.

L'algorithme Firefly, proposé par X-Sh. Yang à l'Université de Cambridge en 2007, utilise des règles basées sur l'intensité lumineuse des lucioles pour résoudre des problèmes d'optimisation continue et discrète.

Lors de tests sur différents jeux de données, les résultats montrent que bien que l'algorithme Firefly soit simple à implémenter, il tend à converger lentement et à se piéger dans des extrema locaux. Ces performances le placent légèrement au-dessus de l'algorithme de recherche aléatoire.

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Les auteurs de l'article "A CNN-LSTM-Based Model to Forecast Stock Prices" (Complexity magazine, vol. 2020) ont comparé divers modèles de prévision des cours boursiers. Ils ont constaté que les modèles CNN-LSTM donnaient les meilleurs résultats. Cet article explique comment créer un tel modèle pour prévoir des séries temporelles financières et l'utiliser dans un Expert Advisor MQL5.

L'installation de Python et des bibliothèques nécessaires est la première étape. TensorFlow 2.10.0 est recommandé. Utilisez des GPUs pour maximiser l'efficacité des calculs, avec des bibliothèques CUDA 11.2 et CUDNN 8.1.0.7.

Construisez et entraînez le modèle en utilisant un script Python, importez les données historiques, normalisez-les, et entraînez le modèle CNN-LSTM. Exportez ensuite le modèle vers un fichier onnx.

Pour utiliser ce modèle dans MetaTrader 5, importez le fichier onnx et configurez les...

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Dans la partie précédente, un système pour déplacer les ordres en attente et les niveaux d'arrêt a été développé. Cette méthode, bien que sûre, n'est pas optimale en termes de rapidité car chaque événement est envoyé au serveur de trading et nécessite une réponse. Chaque modification à la souris est envoyée à chaque tick, rendant le processus lent. Des ajustements dans le code sont nécessaires pour rendre les niveaux plus réactifs.

La solution consiste à ne pas informer le serveur de toutes les modifications mais uniquement des changements nécessaires. Une étiquette d'indication fantôme sera mise en œuvre pour afficher les modifications de manière compréhensible.

La classe C_IndicatorTradeView sera modifiée pour créer l'étiquette fantôme, cachée jusqu'à ce qu'elle soit nécessaire. Le code sera ajusté pour que MetaTrader 5 prenne en charge l'affichage et la gestion de cette étiquette...

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Découvrez comment créer un système de trading robuste basé sur MetaTrader 5, en abordant les défis de développement et d’optimisation sans pression de temps ni de budget. L'article explore la gestion des ordres directement sur le graphique, en évitant les répétitions de code et en s'assurant de la compatibilité avec différents marchés, y compris Forex et indices boursiers. Il présente des méthodes pour adapter l’Expert Advisor aux caractéristiques uniques de chaque actif en utilisant MQL5, tout en simplifiant les calculs de lot et les valeurs de stop loss et take profit. Une ressource précieuse pour les développeurs et traders visant à perfectionner leurs outils de trading algorithmique.

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Apprendre à créer un système de trading avec l'Indice de Vigueur Relative (RVI) est essentiel pour les traders techniques. Cet indicateur de momentum compare les cours de clôture et d'ouverture pour mesurer la force de la tendance. Il fonctionne mieux dans des marchés en tendance plutôt qu'en période de variation.

Le RVI est calculé en équilibrant les fermetures et les ouvertures passées et lissé avec une moyenne mobile simple. Il apparaît sous la forme de deux lignes oscillant autour du niveau zéro. La configuration des paramètres du RVI dans MetaTrader 5 est cruciale pour une utilisation optimale.

Les stratégies basées sur le croisement du RVI offrent des signaux d'achat et de vente. Toutes les stratégies doivent être testées rigoureusement avant application réelle.

La pratique sur l'IDE MQL5 et l'utilisation appropriée du terminal MetaTrader 5 sont cruciales pour l'amélioratio...

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Explorez l'article captivant sur l'algorithme de recherche en banc de poissons (FSS), un modèle d'optimisation inspiré par les comportements naturels des poissons. Conçu pour des espaces de recherche multimodaux, FSS utilise des agents simples appelés "poissons" dont le poids reflète le succès de la recherche. Découvrez les mécanismes de nage individuelle et collective, et comment ces poissons simulés naviguent vers des solutions optimales. L'algorithme se distingue par sa capacité à s'adapter et à mener des recherches locales et globales sans nécessiter de solutions fixes. Parfait pour ceux qui veulent optimiser des problèmes continus et complexes.

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Les utilisateurs de robots de trading et de signaux reconnaissent tôt la nécessité d'un serveur d'hébergement fiable 24/7. L'utilisation de MetaTrader VPS est recommandée pour plusieurs raisons.

Il est possible de payer et gérer l'abonnement via un compte MQL5.community. Inscrivez-vous et spécifiez votre compte dans les paramètres de la plateforme.

Connectez-vous au compte de trading et migrez la plateforme vers le cloud en cliquant sur "Ouvrir l'Hébergement Virtuel MQL5". Sélectionnez un plan souhaité, vérifiez s'il y a un hébergement gratuit fourni par votre courtier et activez éventuellement le renouvellement automatique.

Tous les paiements sont enregistrés sur MQL5.com pour une transparence maximale.

Migrez l'environnement actif de votre plateforme vers le VPS. Préparez la configuration locale avant la migration, établissez la liste des symboles nécessaires et supprimez les in...

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Apprenez à concevoir des systèmes de trading avec l'indicateur DeMarker dans MetaTrader 5 et MQL5. Le DeMarker, créé par Thomas DeMark, est un oscillateur technique qui compare les prix actuels aux prix précédents, évaluant la demande et la tendance du marché. Cet article couvre les aspects suivants :

1. Définition du DeMarker
2. Stratégies DeMarker
3. Plan de la stratégie DeMarker
4. Système de trading DeMarker

Les stratégies incluent :
- Force DeMarker
- Sur-achat/Sur-vente
- Divergence

MetaTrader 5 simplifie l'insertion et la lecture de cet indicateur. Pratiquez les concepts pour développer vos compétences. Toute stratégie doit être testée avant utilisation en compte réel. Les informations sont à but éducatif seulement. Risque relevant du trader.

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Publication pour les professionnels de l'informatique et du développement :

Le Cuckoo Optimization Algorithm (COA) est une méthode avancée pour l'optimisation non linéaire continue, inspirée par le comportement de ponte des coucous. Il utilise les vols de Levy pour améliorer la recherche dans l'espace des solutions, offrant une performance globale supérieure aux marches aléatoires traditionnelles. Les coucous pondent des œufs dans des nids aléatoires, où chaque œuf représente une solution potentielle. Les meilleures solutions survivent et évoluent à chaque itération. Cette approche offre une optimisation efficace avec seulement quatre paramètres clés, simplifiant ainsi l'implémentation et la maintenance de l'algorithme.

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Découvrez l'algorithme du Loup Gris, une méthode méta-heuristique intrigante inspirée des comportements de chasse des loups. Cet algorithme stochastique répartit les solutions en quatre niveaux hiérarchiques : alpha, bêta, delta et oméga, améliorant constamment les résultats par des itérations successives de recherche, encerclement, et attaque. Une nouveauté clé est l'ajout de la possibilité de définir plusieurs leaders, adaptable à diverses tâches d'optimisation. Idéal pour les traders et développeurs intéressés par les algorithmes d'optimisation avancés, ce modèle mathématique est rigoureusement testé sur des fonctions de complexité variée, garantissant des résultats fiables et reproductibles.

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