L'indice de volume négatif (NVI) est un outil analytique reliant la baisse du volume à la variation des prix d'un titre. Cet indice se calcule uniquement lorsque le volume du jour est inférieur à celui de la veille, en fonction du pourcentage de variation du prix. Cette méthodologie est fondée sur l'observation que les réductions de volume accompagnent souvent les baisses de prix, conduisant ainsi l'indice NVI à suivre une tendance baissière.

Lors des périodes de forte activité boursière, caractérisées par un volume élevé, les investisseurs amateurs tendent à être plus actifs. À l'inverse, lorsque le volume diminue, les professionnels, ou investisseurs avisés, s'impliquent et réalisent des bénéfices. Ceci se reflète dans l'évolution de l'indice NVI. Selon Norman Fosback, un marché haussier est observé 95% du temps si l'indice industriel du Dow Jones dépasse sa moyenne annuelle.

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L'indicateur ZigZag dans l'analyse technique offre une représentation visuelle importante des variations de prix significatives tout en filtrant les mouvements de bruit mineur. La fonctionnalité avancée d'intégration permet de construire des niveaux de retracement de Fibonacci basés sur les derniers et avant-derniers sommets identifiés par le ZigZag. Cela facilite l'identification des zones de support et de résistance potentielles, aidant les analystes à prévoir les mouvements de marché futurs. La combinaison des niveaux de Fibonacci avec le ZigZag améliore la précision de l'évaluation technique et propose une approche méthodique pour une analyse plus détaillée des variations de marché.

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Présentation d'une fonction d'optimisation personnalisée pour le testeur de stratégie MetaTrader 5. Ce code permet une analyse poussée des résultats de tests de stratégie. Ce n'est pas un Expert Advisor classique mais un script dédié à cette fin.

Son fonctionnement repose sur plusieurs étapes méthodiques. D'abord, il collecte l'historique des transactions, vérifiant qu'au moins 50 transactions soient présentes, et évalue le dépôt initial et les périodes de temps. Ensuite, les transactions sont divisées en périodes In-Sample (IS) et Hors Échantillon (OOS) avec une répartition de respectivement 70% et 30%.

Différents paramètres sont ensuite calculés pour ces périodes, comme la rentabilité, le Drawdown, et divers ratios et indicateurs statistiques. L'analyse statistique comprend une comparaison des distributions à l'aide de tests pertinents.

Pour évaluer une stratégie, ce code fourni...

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Le Balance of Power (BOP), indicateur créé par Igor Livshin en 2001, évalue le rapport de force entre acheteurs et vendeurs à chaque intervalle de temps sur les marchés. Une version améliorée utilise une moyenne mobile simple (SMA) pour lisser les données, rendant l'analyse plus claire et pertinente. Lorsque la clôture se rapproche du sommet de la période, les acheteurs captent le contrôle, tandis qu'une clôture proche du creux indique la domination des vendeurs. La formule de BOP se base sur le calcul : BOP = (clôture - ouverture) / (haut - bas). Un BOP positif indique une prédominance des acheteurs, un BOP négatif reflète le contrôle des vendeurs, tandis qu'un BOP proche de zéro signale un équilibre ou une indécision. Des valeurs extrêmes, comme ±0,2, pourraient signaler des points de retournement potentiels dus à un excès d'achat ou de vente.

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Le texte présente un aperçu des opportunités offertes par l'utilisation des nombres magiques dans le langage MQL5. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de mieux identifier et gérer les ordres et Expert Advisors (EA), surtout lorsque plusieurs sont actifs sur le même instrument financier. L'auteur décrit que, malgré le potentiel du type ulong pour le stockage de grands nombres, beaucoup utilisent souvent des valeurs simples et redondantes comme 12345 ou 55555, ce qui limite l'efficacité. Il est suggéré d'inclure dans le code du nombre magique des informations supplémentaires, telles que l'ID et l'instrument de l'EA, pour faciliter les interactions multiexpert et réduire les conflits potentiels. Il est recommandé de développer des fonctions sur mesure pour mieux gérer les positions virtuelles à l'aide de nombres magiques, pour créer un système plus robuste et efficace dans MetaT...

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Conseiller expert de l'Automated Trading Championship 2011. Emploie le MACD standard basé sur le passage par zéro et l'inversion de la ligne de signal. Stratégie d'augmentation agressive de la position jusqu'à atteindre le lot maximum. Spécialement optimisé pour la paire EURUSD en temporel H1. Développé sans recours à la programmation orientée objet, utilisant uniquement l'indicateur MACD standard. Ne requiert aucun fichier supplémentaire pour son fonctionnement. Convient aux traders recherchant une automatisation directe et efficace.

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L'indicateur de tendance avec NRTR-view, développé par Ivan Kornilov, est conçu avec flexibilité pour s'adapter à diverses stratégies de trading. Il facilite les décisions en obtenant des signaux de sortie de marché rapidement, combinables avec d'autres indicateurs. En utilisant l'ATR pour augmenter sa sensibilité dans les marchés plats, il offre une réactivité appréciable lors des breakout. Par défaut, configuré sur une période de 5 minutes, il fournit des signaux précoces par rapport aux croisements des moyennes mobiles ou au MACD. Originalement créé en MQL4, il a été introduit dans la CodeBase le 25 février 2010. Les paramètres incluent la période des moyennes, le pourcentage de décalage, et la sensibilité de l'ATR.

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L'oscillateur normalisé symétrique, développé à partir des idées de TrendLaboratory Ltd., permet d'identifier visuellement la tendance actuelle grâce à sa coloration. Cet oscillateur nécessite toutefois l'assistance d'un autre indicateur de tendance, tel qu'une moyenne mobile, pour la validation des signaux. Plusieurs algorithmes de calcul de moyennes peuvent être choisis, notamment SMA, EMA, SMMA, LWMA, JJMA, JurX, ParMA, T3, VIDYA, et AMA, chacun ayant ses spécificités. Le paramètre Phase change de signification selon l'algorithme employé, influençant des aspects tels que la période ou les facteurs de calcul. L'indicateur dépend des classes de la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh, décrites en détail dans un article traitant de la moyennisation des séries de prix. Assurez-vous d'intégrer ces classes correctement dans votre environnement MQL5.

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PriceVar% est un indicateur technique destiné à quantifier la variation entre le prix de marché et une moyenne mobile en termes de pourcentage. Cet outil met en exergue la force du mouvement des prix par rapport à une moyenne de référence. Le calcul varie selon la position du cours de clôture par rapport à la moyenne : en cas de prix de clôture supérieur, la formule utilisée est Var = (Haut - MA) / MA * 100. À l'inverse, pour un prix de clôture inférieur, la formule devient Var = (Bas - MA) / MA * 100. Les résultats apparaissent sous forme d'un histogramme coloré : vert pour une force d'achat et rouge pour une force de vente.

Les valeurs positives expriment la différence par rapport au prix le plus élevé et la moyenne, alors que les valeurs négatives se rapportent au prix le plus bas et la moyenne. Une valeur absolue importante indique une forte volatilité par rapport à la moyenne. C...

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L'Automated Cryptocurrency Trading EA, baptisé 2-Pair Correlation EA, est conçu pour les paires BTC/USD et ETH/USD. Il est entièrement gratuit et adapté aux traders novices et expérimentés.

Les principales caractéristiques incluent une stratégie basée sur la corrélation, utilisant les déviations de prix pour tirer profit lorsque les paires se réalignent. Un dimensionnement automatique des lots permet une gestion sécurisée des risques, ajustant la taille du lot en fonction du solde du compte et d'un pourcentage de risque défini.

L'EA utilise l'indicateur ATR pour mesurer la volatilité, mettant en pause le trading dans des conditions turbulentes. En cas de drawdown excessif, le trading est interrompu pour protéger le capital. Les paramètres sont entièrement personnalisables, répondant aux besoins des traders de tous niveaux.

Téléchargeable gratuitement, il offre une interface conv...

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Pour les développeurs expérimentés sur MetaTrader 5 et ceux intéressés par le trading algorithmique, ce texte plonge dans l'importance du code efficace en MQL5, crucial pour l'optimisation et le test des robots de trading. Les indicateurs classiques comme RSI, ADX, nécessitent des calculs sur des barres fermées pour économiser les ressources, tandis que les données actuelles doivent être recalculées uniquement lorsque nécessaire. Copier les valeurs d'indicateur efficacement peut grandement améliorer les performances d'un Expert Advisor. Une approche méthodique du codage peut transformer un PC ordinaire en une machine performante pour le développement de robots de trading. Comprendre ces détails optimise le processus de développement.

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Un nouvel indicateur fusionne les filtres numériques et analogiques, permettant l'affichage des valeurs d'une période plus large sur une plus petite. La formule repose sur plusieurs éléments clés : le filtre numérique FATL, l'algorithme de moyenne adaptative JMA, et les valeurs de la série de prix actuelle. Chaque bar est analysée via ces composantes pour offrir une représentation précise.

Pour améliorer la précision sans être déclenché par des fluctuations mineures, une moyenne JMA supplémentaire est intégrée. L'indicateur nécessite un fichier compilé JFatl, à placer dans le répertoire terminal du client. De plus, JFatl se base sur la classe CJJMA de la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh, dont le fonctionnement est documenté en détail dans un article sur le calcul efficace des moyennes de séries de prix sans tampons intermédiaires.

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Un hybride de filtres numériques et analogiques est utilisé pour afficher les valeurs d'un horizon temporel plus large dans une forme minimisée. Cet indicateur exploite uniquement la direction de la tendance actuelle et redessine ses lectures sur un nombre de barres équivalent à celui du cadre temporel plus large. Les calculs s'appuient sur un filtre numérique FATL et un algorithme de moyenne adaptative JMA, en appliquant une moyenne JMA supplémentaire pour éviter des variations dues aux mouvements aléatoires du marché. Pour son bon fonctionnement, il est nécessaire d'avoir un fichier compilé de l'indicateur JFatl dans le dossier du terminal client. JFatl utilise la classe CJJMA de la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh, qui est expliquée en détail dans un article dédié à l'optimisation du calcul de moyennes de séries de prix.

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L'indicateur VGridLine_Annual est conçu pour afficher une grille temporelle verticale avec un intervalle d'un an sur les graphiques d'actifs financiers. Il facilite l'analyse visuelle des données temporelles, en améliorant la clarté lors de l'examen des performances annuelles.

Les paramètres d'entrée permettent un ajustement précis pour s'adapter aux besoins spécifiques de l'utilisateur, optimisant ainsi l'expérience d'observation et d'analyse. En intégrant cette fonctionnalité, les analystes peuvent mieux prévoir et comprendre les fluctuations sur une base annuelle, aidant à une prise de décision plus éclairée sur les marchés financiers.

L'outil se montre particulièrement utile pour les investisseurs cherchant à analyser les tendances à long terme de manière efficace et ordonnée.

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Une version de démonstration est disponible pour évaluation. Pour ceux qui envisagent de développer un robot de trading personnalisé intégrant cet indicateur, un support professionnel est offert. Le processus comprend l'optimisation et l'adaptation du robot en fonction des exigences spécifiques de chaque utilisateur. L'objectif est de créer une solution efficace et performante pour maximiser les résultats en trading. Le développement prend en compte les besoins particuliers, assurant une intégration réussie de l'indicateur dans le système de trading automatisé. Pour toute assistance technique ou conseil sur la création et l'optimisation de robots de trading, veuillez consulter des experts qualifiés dans le domaine.

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Cet indicateur permet de détecter les configurations de bougies Engulfing sur les graphiques. Une flèche rouge indique un pattern Engulfing baissier, tandis qu'une flèche verte signale un Engulfing haussier. Les patterns Engulfing sont un élément clé dans l'analyse technique, souvent utilisés pour identifier des inversions potentielles de tendance. Les traders expérimentés reconnaissent l'importance de ces signaux pour la prise de décision. Pour développer des outils avancés comme des indicateurs personnalisés, des scripts ou des conseillers experts, une expertise en programmation est souhaitable. Le développement de ces outils peut optimiser les stratégies de trading pour mieux anticiper les mouvements du marché.

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Cet article explore l'efficacité des algorithmes de Moyennes Mobiles dans MetaTrader 5, comparant la rapidité de calcul par rapport à MetaTrader 4. MQL5 propose divers algorithmes, dont certains offrent des performances nettement supérieures. Les tests révèlent que la plateforme MetaTrader 5 est 40% plus rapide, avec les modèles SMA, EMA et SMMA obtenant les meilleurs résultats en termes de vitesse. Malgré cette amélioration, le choix incorrect d'un algorithme peut impacter significativement la performance d'un programme. Examinant plusieurs cas de test, l'étude met en lumière l'importance d'optimiser l'utilisation des Moyennes Mobiles pour les développeurs d'algorithmes de trading.

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L'indicateur structure une grille de temps verticale mensuelle sur le graphique de l'actif, facilitant ainsi l'analyse des cycles mensuels. Fig.1 illustre comment l'indicateur VGridLine_Monthly opère une segmentation temporelle optimisée des données financières. Les paramètres d'entrée personnalisables permettent d'ajuster précisément la présentation visuelle selon les besoins spécifiques de l'utilisateur. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les développeurs cherchant à synchroniser des analyses techniques avancées avec une vue d'ensemble temporelle claire et organisée. L'ajustement des intervalles et la flexibilité offerte par les paramètres d'entrée permettent une intégration fluide dans des environnements de trading complexes.

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La classe CMAOnArray permet le calcul d'une moyenne mobile via un tampon d'indicateur. Elle s'utilise avec la méthode Init(), intégrée dans la fonction OnInit() d'un indicateur. Les paramètres nécessaires comprennent entre autres : int aMAPeriod pour la période de la MA, et ENUM_MA_METHOD pour la méthode de calcul. En OnCalculate(), Solve() est invoquée avec : aRatesTotal, aPrevCalc, aData[], et aMA[].

Fonctionnalités supplémentaires : BarsRequired() retourne le nombre minimum de barres nécessaire au calcul ; Name() fournit le nom de l'indicateur ; NameMethod() renseigne sur la méthode de lissage. Exemple d'intégration disponible dans le fichier Test_MAOnArray.mq5. Assurez-vous que IncMAOnArray se trouve dans le répertoire MQL5\Include\IncOnArray. L'indicateur MA calcule la moyenne des prix sur une période déterminée, évoluant avec les fluctuations de marché.

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La classe CATROnArray sert au calcul de l'indicateur ATR (Average True Range) via des tampons d'indicateurs. Son application implique l'utilisation de la méthode Init() avec les paramètres définis lors de la fonction OnInit() de l'indicateur, tels que int aPeriod pour la période et ENUM_MA_METHOD aMethod pour la méthode de lissage. Dans la fonction OnCalculate(), la méthode Solve() est exécutée avec des paramètres spécifiques : const int aRatesTotal pour rates_total, const int aPrevCalc pour prev_calculée, ainsi que les tampons de données High, Low, Close, TR et ATR.

Cette classe offre des méthodes supplémentaires : BarsRequired() pour indiquer le nombre minimum de barres nécessaires, et Name() pour retourner le nom de l'indicateur. Le fichier Test_ATROnArray.mq5 fournit un exemple d'utilisation, et le fichier IncATROnArray, situé dans le dossier MQL5\Include\IncOnArray, est requis. ...

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