Dans notre dernière publication, nous abordons l'approfondissement du modèle mathématique dédié aux fractales en examinant le comportement asymétrique des prix dans les marchés financiers. Cette analyse s'est appuyée sur la formule générale pour calculer le nombre moyen de pas dans une zone spécifique, adaptée pour gérer les situations asymétriques où les mouvements des prix ne sont pas uniformément distribués entre les hausses et les baisses.

En utilisant cette formule, il est possible de prévoir la dynamique du marché avec une précision accrue en identifiant les modèles sous-jacents non seulement dans des conditions de marché symétriques mais aussi asymétriques. Ce modèle s'applique à différents contextes, notamment les Expert Advisors, où il peut être utilisé pour améliorer les stratégies de trading.

La recherche inclut également l'élaboration d'un prototype de fonction puissance...

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Dans l'univers du trading, l'utilisation de fractales est une méthode avancée pour analyser les mouvements de prix. L'article se concentre sur le développement et l'implémentation d'une fractale universelle, en exploitant des formes symétriques et asymétriques pour modéliser divers scénarios de marché. Une attention particulière est accordée à l'évaluation des probabilités et à la performance des formules dérivées.

La base théorique pour la création d'une fractale universelle repose sur des règles de construction précises, permettant d'appliquer ces principes à trois types de fractales définis, avec des configurations particulières pour chaque type. La synthèse des résultats montre que ces fractales modélisent efficacement les processus de fixation des prix et les options de trading.

La performance de la formule est testée contre des arguments positifs et réels, confirmant sa validi...

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La théorie des probabilités est fondamentale pour une analyse rigoureuse des marchés. Elle permet de comprendre les processus qui s'y déroulent, en se basant sur des chiffres plutôt que sur des suppositions. Cette approche peut transformer la manière dont on perçoit et exécute le trading, qu'il soit manuel ou automatisé.

Les concepts clés incluent l’espérance mathématique, les probabilités de divers événements, et les percentiles. Chaque système de trading comporte des risques, et l’objectif est de les évaluer correctement en utilisant des critères quantitatifs clairs.

L’espace événementiel et la probabilité d’événements sont des notions importantes. Lorsqu'un événement se produit plusieurs fois au cours d'une même expérience, sa probabilité peut être déterminée par la fréquence de son occurrence. Les événements peuvent se chevaucher, nécessitant des calculs spécifiques pour leurs p...

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Examinons les perspectives technologiques de l’utilisation de ChatGPT en MQL5. Après une étude détaillée, cette technologie montre des caractéristiques prometteuses :

- Génération de codes MQL4 et MQL5
- Refonte et optimisation du code
- Nettoyage de code
- Ajout de commentaires
- Correction d'erreurs
- Implémentation de modèles mathématiques
- Modernisation des algorithmes existants
- Accélération du développement d’Expert Advisors (EA)

Ces capacités doivent être vérifiées et validées systématiquement pour garantir leur précision, notamment dans l’élaboration de codes où toute erreur peut invalider la solution globale.

Pour minimiser les erreurs de ChatGPT, il est crucial de poser des questions claires et de diviser les demandes complexes en sous-parties gérables. En séparant les tâches, le modèle peut fournir des réponses plus précises et éviter des généralisations incorrectes.

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Les marchés financiers génèrent des données caractérisées par des relations complexes. Pour leur analyse, l'utilisation de méthodes mathématiques modernes est nécessaire. La combinaison de la complexité des données financières avec l'efficacité analytique constitue un défi majeur. ALGLIB, une bibliothèque de haute performance, est conçue pour traiter les méthodes numériques et les algorithmes d'analyse de données. Elle s'avère être un outil précieux dans l'analyse des marchés financiers.

ALGLIB est largement reconnue pour ses capacités. Elle prend en charge plusieurs langages de programmation (C++, C Java, Python, Delphi) et systèmes d'exploitation (Windows et POSIX, y compris Linux). Ses principales fonctionnalités incluent l'algèbre linéaire, la résolution d'équations, l'interpolation et l'approximation, l'optimisation, l'intégration numérique et l'apprentissage automatique.

Cho...

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ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format permettant le transfert de modèles entre diverses plateformes d'apprentissage automatique. Dans les réseaux neuronaux, le type de données float32 est couramment utilisé pour sa précision et son efficacité lors de la formation des modèles. Les opérateurs AI.ONNX.ML ont été conçus pour rendre possible la représentation de certains modèles classiques dans ONNX.

C'est intéressant de noter que les principaux opérateurs (LinearRegressor, SVMRegressor, TreeEnsembleRegressor) peuvent traiter différents types de données en entrée, mais renvoient toujours des tensors de type float. Les paramètres de ces opérateurs sont définis via des nombres à virgule flottante, ce qui peut poser problème en termes de précision lors de conversions de modèle utilisant des types double précision.

Un bon convertisseur peut aider à garantir la portabilité et la ...

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