Un système de trading intelligible repose sur l'interaction entre la double moyenne mobile (2MA) et l'indicateur de l'indice de canal des matières premières (CCI). La 2MA facilite l'identification des tendances à court terme en émettant des signaux d'achat ou de vente en fonction du croisement. Le CCI, quant à lui, est employé pour évaluer les niveaux de surachat ou de survente. La combinaison de ces indicateurs vise à optimiser les points d'entrée et de sortie du marché. Bien qu'efficace, l'intégration de backtests et d'autres indicateurs peut renforcer la fiabilité du système. Analyser le marché pour ajuster les paramètres selon les conditions actuelles est conseillé. Ce système est souvent favorisé pour sa simplicité et sa facilité d'exécution.

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Présentation d'une méthode de trading simple basée sur le croisement de deux moyennes mobiles et l'indicateur Commodity Channel Index (CCI). Cette stratégie utilise une moyenne mobile courte et une autre plus longue pour identifier les opportunités de tendance. Le CCI sert à évaluer les conditions de surachat ou de survente du marché.

Lorsqu'une moyenne mobile courte croise une longue à la hausse, combinée avec un CCI indiquant une condition de surachat, c'est un signal d'achat potentiel. Inversement, un croisement à la baisse accompagné d'un CCI en zone de survente peut indiquer une opportunité de vente.

L'optimisation des périodes des moyennes mobiles et le paramétrage du CCI sont cruciaux pour l'efficacité de la stratégie. L'approche nécessite des tests rigoureux et des ajustements pour s'adapter aux conditions de marché actuelles.

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La capacité d'exporter des fonctions et implémentations de classe dans un fichier .ex5 est essentielle pour partager des algorithmes tout en protégeant les détails d'implémentation. Ceci permet des collaborations sur des projets communs et la promotion de ces projets. L'exportation de classes en MQL5 nécessite des méthodes basées sur le polymorphisme et les fonctions virtuelles. Les fichiers .mq5 compilés en .ex5 facilitent l'importation de fonctions dans d'autres programmes. MetaQuotes offre en plus un référentiel pour le partage et la mise à jour de fichiers, appuyant ainsi la créativité et la collaboration au sein de la communauté de développeurs.

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Affichage des débuts et des fins des sessions de trading asiatique, européenne et américaine sous forme de rectangles en arrière-plan sur un graphique. La largeur de chaque rectangle représente la durée de la session de trading correspondante, tandis que la hauteur indique la fourchette de négociation. Cet indicateur facilite l'analyse des périodes actives du marché en visualisant clairement les phases de trading principales. Comprendre les horaires de ces sessions permet d'anticiper les mouvements de marché et de planifier efficacement les stratégies de trading. Les données consistent en une présentation visuelle des intervalles clés pour aider dans la prise de décisions basée sur des périodes de liquidité variées.

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Le script effectue une analyse de volatilité en calculant la volatilité moyenne d'un symbole financier sur une période définie. Ce processus implique l'extraction et l'analyse des données historiques pour mesurer le degré de variation des prix. Les résultats, qui indiquent la volatilité moyenne sur l'intervalle choisi, sont présentés directement sous forme de commentaire. Cette information est cruciale pour évaluer les risques potentiels associés aux fluctuations de prix et pour ajuster les stratégies de trading en conséquence. Une compréhension précise de la volatilité peut influencer la prise de décision dans le contexte du développement de stratégies automatisées ou manuelles.

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Un système de trading basé sur les principes de travail dans un canal de prix a été mis en place. Les signaux pour ouvrir une position apparaissent sur la deuxième barre après que le prix touche la limite supérieure ou inférieure. Nous tradons sur le retrait : vente à la limite supérieure, achat à la limite inférieure. La position est maintenue jusqu'à atteindre le stop ou un signal de sortie. Un suivi est appliqué. Cependant, lors des tests effectués sur certaines paires de devises et périodes, les résultats n'ont pas été concluants, avec un drawdown comme seul facteur limitant. Il est pertinent de se demander s'il faut affiner les règles d'entrée/sortie ou considérer d'autres méthodes de trading pour ces conditions spécifiques. Vos réflexions sont bienvenues.

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Le scalpeur EA utilise le RSI, l'oscillateur stochastique et les bandes de Bollinger pour détecter des tendances ou des contre-tendances. Multi-paires, il examine différentes devises pour identifier des signaux. Ses fonctions comprennent le suivi, la gestion du risque et des capitaux, et bien d'autres. Configuré correctement, il peut être rentable. L'EA évalue des signaux basés sur un cadre temporel simple ou multiples pour plus de précision. La gestion du risque et de l'argent repose sur des seuils définis, et il propose différentes méthodes de stop loss et de prise de profit. La gestion des trades s'ajuste selon les actualités importantes pour limiter les pertes.

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Les modèles d'indicateurs techniques prêts à l'emploi sont essentiels pour l'intégration fluide dans les Expert Advisors (EA). Après avoir étudié les oscillateurs et les indicateurs de volume, cette série est axée sur les indicateurs de tendance. Ces derniers offrent une vue d'ensemble concise de chaque indicateur, incluant des codes pour leur connexion et utilisation dans les EA.

Les indicateurs de tendance tels que Moyenne Mobile Adaptative, ADX, et Bandes de Bollinger sont présentés avec leurs paramètres. Les méthodes pour initialiser, dé-initialiser et récupérer les résultats des indicateurs sont détaillées pour une utilisation efficace.

Les stratégies incluent la création de poignées d'indicateurs, la déclaration des variables initiales, et l'affichage des résultats sur un tableau de bord spécifique. Les concepts décrits facilitent le développement de programmes personnalisés t...

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La méthode Random Forest a des racines historiques chez des pionniers de l'apprentissage automatique. Basée sur une combinaison d'arbres de décision, elle utilise l'échantillonnage bootstrap et la sélection aléatoire de caractéristiques pour améliorer la généralisation et réduire les biais. Conçue par Leo Breiman et Adele Cutler, Random Forest est devenue essentielle pour la classification et la régression, grâce à sa robustesse face à des problèmes complexes.

Pour réaliser un modèle de base, on peut utiliser Scikit-learn en Python. L'intégration de transformations et de modélisations via un pipeline simplifie le processus. Le modèle entraîné peut ensuite être exporté au format ONNX pour une utilisation dans des plateformes comme MetaTrader 5.

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Découvrez comment sécuriser efficacement le code MQL5 dans MetaTrader 5 grâce à des techniques avancées. L'article explore des méthodes innovantes de protection logicielle, telles que l'utilisation de mots de passe, de générateurs de clés, et de licences pour comptes uniques. Il propose également des solutions de licences à distance en intégrant le MQL5-RPC pour une gestion centralisée et évolutive. Pour renforcer la sécurité, l'article introduit le cryptage base64 et envisage l'utilisation de PGP pour des communications ultra-sécurisées. Ces approches offrent une protection robuste contre le piratage et les logiciels volés pour les traders et développeurs MQL5.

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L'article présente un Expert Advisor auto-optimisant conçu pour optimiser chimiquement les stratégies de trading en utilisant des algorithmes génétiques en MQL5. Ce système sélectionne non seulement la meilleure stratégie, mais aussi les meilleurs paramètres d'indicateurs, instruments financiers et taille de dépôt. Il vérifie chaque nouvelle barre temporelle et ajuste les positions en fonction des signaux d'indicateurs, sans recours à Take Profit ou Stop Loss fixes. L'algorithme génétique relance l'optimisation si le prélèvement de balance excède un seuil prédéfini. Cette approche innovante permet de modeler des scénarios de trading sur historique pour maximiser le solde tout en limitant les risques.

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Expert Advisor Visual Wizard pour MetaTrader 5 introduit un environnement graphique intuitif et simplifié pour la conception d'Expert Advisors. Ce système permet de construire des EA complexes sans nécessiter de compétences en programmation MQL5, grâce à une interface glisser-déposer. Les diagrammes de trading créés sont automatiquement convertis en EA opérationnels via la génération de code MQL5.

Les utilisateurs peuvent élaborer des stratégies de trading en connectant des blocs prédéfinis. Par exemple, une stratégie de moyenne mobile simple est réalisable rapidement, de même que l'intégration d'indicateurs personnalisés est possible via des imports directs.

L'outil simplifie la gestion des expert advisors et maximise l'efficacité pour le trading sur MetaTrader 5.

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Le lissage exponentiel est une technique cruciale pour prévoir les séries chronologiques. L'article précédent abordait les modèles de lissage et l'optimisation des paramètres. Les prévisions sur 12 pas posent des défis, mais l'on se concentre sur les premières étapes avec des intervalles de confiance étroits. L'indicateur initial IndicatorES.mq5 sert de base.

Dans cette étude, l'optimisation se focalise sur les erreurs de prévision à trois longueurs. Introduire des coefficients de lissage adaptatifs permet d'améliorer la précision, comme montré dans les tableaux d'erreurs de prévision.

Les modifications augmentent légèrement la précision, avec une baisse du coefficient MAPE1-3. L'utilisation d'un modèle adaptatif et de l'approche STES montre des résultats prometteurs. Les défis incluent l'estimation des intervalles de confiance, où des solutions non paramétriques comme l’échantillo...

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L'analyse discriminante, intégrée dans les outils comme Statistica, facilite la prédiction des mouvements du marché grâce à la sélection automatique des indicateurs les plus pertinents. En utilisant MQL5, les développeurs peuvent automatiser cette analyse, réduisant ainsi le temps et l'effort requis pour exploiter des données significatives et créer des modèles prédictifs efficaces pour le Forex. Cet article démontre comment collecter des données, tester des modèles et affiner les variables pour maximiser la précision prédictive. Grâce à cette approche méthodique, les traders peuvent structurer des stratégies plus fiables tout en mieux comprenant les fondements des réseaux neuronaux utilisés en analyse technique.

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Dans MetaTrader 5 Beta Build 5050, nous avons considérablement amélioré l'éditeur de code source MetaEditor. Le système de contrôle de version intégré MQL5 Storage est passé de Subversion à Git - la norme mondiale pour les développeurs - offrant une fiabilité et une flexibilité accrues dans la gestion du code.

Dans le cadre de cette transition, nous présentons MQL5 Algo Forge, un nouveau portail en ligne pour la gestion de projets. Il ne s'agit pas d'une simple liste de projets, mais d'un véritable réseau social pour les développeurs.

Nous avons également mis en place la prise en charge du mode sombre pour tous les composants de la plateforme, offrant ainsi une expérience utilisateur plus confortable pendant les heures nocturnes.

Pour l'hébergement, nous proposons désormais une option de location de VPS pour 12 mois.

Nous avons enfin considérablement étendu la prise en charge des bibliothèques d'algèbre linéaire OpenBLAS dans MQL5, en ajoutant près de 30 nouvelles fonctions.

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L'analyse quantitative sur les marchés financiers reprend des concepts de l'apprentissage statistique. Elle aide à identifier des relations dans les données, principalement linéaires. Un exemple basique est l'analyse des écarts entre actifs liés, permettant d'explorer leur état d'équilibre. Historiquement, elle a été utilisée par Edward O. Thorp dans les années 1970 pour évaluer les écarts entre actions et warrants.

Aujourd'hui, l'arbitrage statistique détecte les variations de prix entre différents marchés. Les modèles quantitatifs prévoient les mouvements de marché basés sur des données statistiques, facilitant une gestion des risques plus efficace. La prise en compte des événements imprévus, tels que les "queues grasses", reste cruciale. Des cas comme LTCM en 1998 illustrent les dangers de sous-estimer ces tâches. L'analyse quantitative offre une perspective méthodique, mais les ...

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Les indicateurs de trading sont couramment utilisés pour présenter les cotations de manière simplifiée, mais leur validité et pertinence sont rarement analysées avant de les intégrer dans des systèmes de trading. Cet article souligne l'importance de comprendre les transformations mathématiques et la crédibilité des résultats offerts par les indicateurs avant de les appliquer. En particulier, l'article explore les complexités liées à l'utilisation de la ligne de tendance droite, de la moyenne mobile exponentielle, et du filtre de Hodrick-Prescott. Il propose une approche analytique rigoureuse pour évaluer ces outils, offrant aux traders et développeurs une perspective critique sur l'utilisation optimisée des indicateurs dans les marchés financiers.

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Les méthodes de prévision basées sur des modèles de lissage exponentiel peuvent offrir des résultats comparables à ceux du modèle ARIMA, malgré une approche mathématique moins complexe. La notion de stationnarité est essentielle, bien que les processus réellement stationnaires n'existent pas. Une prévision à court terme est souvent recommandée pour minimiser les erreurs dues à la variabilité. La préparation des données est cruciale, en particulier sur des séries comme les cotations Forex avec des échantillons irréguliers. Il est nécessaire de bien calibrer les paramètres, comme le coefficient alpha dans le lissage exponentiel simple, pour améliorer la précision des prévisions. Utiliser une approche individuelle et rigoureuse est clé dans l’analyse technique.

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L'indicateur analyse les mouvements de prix en ajustant sa couleur pour indiquer les changements de direction. Lorsque le prix recule d'une valeur inférieure au paramètre Movment, la couleur change graduellement. Un recul égal ou supérieur à Movment signifie une inversion de tendance. Dans ce cas, la couleur et la nuance de l'indicateur s'adaptent jusqu'à ce qu'un recul correspondant au paramètre Movment se produise à nouveau.

Les paramètres incluent : Movment, défini en points pour détecter les changements de tendance ; UpColor et UpBackColor pour les mouvements haussiers et leurs replis ; DnColor et DnBackColor pour les mouvements baissiers et leurs reculs. Le paramètre Auto5Digits ajuste automatiquement le Movment pour les cotations à 5 ou 3 chiffres.

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L'indicateur utilise des Bandes de Bollinger pour identifier les tendances du marché avec une représentation visuelle efficace. Lorsque le prix dépasse la limite supérieure, indiquant une tendance haussière, les bandes sont colorées en bleu. En cas de tendance baissière, les bandes deviennent roses. Si le prix rejoint la ligne centrale, cela signale un aplatissement des tendances et le remplissage passe au gris. Les paramètres configurables incluent BBPeriod pour la période des bandes, BBDeviation pour la largeur, et BBPrice pour le prix pris en compte. Cette représentation colorée améliore l'analyse visuelle pour une prise de décision plus éclairée.

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