Une implémentation de la sérialisation et désérialisation JSON en MQL5 est disponible. Ce projet simplifie l'interaction avec les données JSON dans les applications développées en MQL5. L'utilisation du gestionnaire de paquets npm est possible pour télécharger des exemples, facilitant ainsi l'intégration dans vos projets de développement. Ce projet, créé par Kuzme Shevelev, peut être consulté sur GitHub pour ceux qui souhaitent examiner le code source et l'intégrer dans leurs propres projets MQL5. Cet outil offre une méthode structurée pour manipuler les chaînes JSON, optimisant le flux de travail des développeurs.

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Une interface de rappel pour le timer est disponible pour une gestion précise du temps dans vos projets. Avec la possibilité d'utiliser npm pour télécharger les packages nécessaires, cela simplifie le processus d'intégration. Ce projet a été créé par Kuzme Shevelev. Plus de détails et le code source sont disponibles sur le dépôt GitHub. Cela permet aux développeurs d'implémenter facilement des fonctionnalités de timing dans leurs applications. Une ressource utile pour optimiser la gestion des délais et des événements temporels dans vos travaux de développement.

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L'approche statistique des marchés financiers exige une compréhension approfondie des distributions de probabilité. Les distributions, qu'elles soient discrètes ou continues, jouent un rôle crucial dans le processus d'analyse des modèles économiques. La distribution normale, bien qu'exceptionnelle sur le marché, sert de comparaison aux distributions empiriques. En programmation MQL5, ces concepts peuvent être traduits en classes facilitant l'analyse. L'absence d'héritage multiple dans MQL5 limite la complexité des hiérarchies, exigeant une adaptation des meilleures pratiques de C++ pour modéliser les distributions telles que normale, log-normale et autres. Les scripts MQL5 gèrent ces distributions, permettant l'illustration graphique des résultats.

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Indicateur de tendance conçu avec des algorithmes de lissage simples. Cet outil garde une coloration unicolore pour une clarté accrue. Inspiré par l'indicateur trend.mq4, il a subi quelques modifications pour plus d'efficacité. L'unique paramètre à ajuster est la période, qui influence directement la performance de l'indicateur. Pour la paire EURUSD, une période définie à 24 a montré de bons résultats récemment. Utiliser cet indicateur peut aider à mieux suivre les mouvements de tendance tout en optimisant les décisions de trading. Garder en tête que l'ajustement de la période peut varier selon les conditions de marché.

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L'algorithme k-Nearest Neighbor (k-NN) se concentre sur l'identification des k modèles précédents les plus similaires au modèle actuel pour prédire les prix futurs à travers un vote pondéré. L'implémentation actuelle fonctionne comme un algorithme 1-NN, cherchant le voisin le plus proche utilisant le coefficient de corrélation de Pearson comme mesure de distance. Les paramètres clés incluent Npast, le nombre de barres passées dans un modèle, et Nfut, le nombre de barres futures attendues, inférieur à Npast. L'indicateur visualise deux courbes : la bleue pour les prix passés du plus proche voisin, et la rouge pour ses prix futurs, ajustées à l'aide de la pente de régression linéaire. Il fournit également la date de début du voisin le plus proche et son coefficient de corrélation avec le modèle actuel. Par exemple, sur EURUSD, H1, le voisin date du 2003.08.26 et présente une corrélation...

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L'algorithme classique du plus proche voisin a une limite notable : il attribue un poids égal à tous les prix dans un modèle, sans prendre en compte l'impact différent des prix plus récents et plus anciens. Pour répondre à ce problème, une version améliorée de l'indicateur privilégie les prix récents pour une recherche de modèles plus précise. Elle utilise un coefficient de corrélation pondéré, avec des poids qui diminuent linéairement des prix récents vers les plus anciens. Les paramètres d'entrée incluent Npast et Nfut, déterminant respectivement le nombre de barres passées et futures dans une configuration, avec une limitation pour Nfut inférieur à Npast. L'indicateur trace une courbe bleue pour les prix passés et une courbe rouge pour les prix futurs, ajustant le modèle en fonction de la pente de la régression linéaire. Il fournit également des détails sur la date de début et le c...

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AlphaTrend est un indicateur utile pour évaluer la tendance ainsi que les niveaux de support et de résistance du marché. Il exploite les données de volume, si disponibles, pour effectuer ses calculs via l'IFM. En l'absence de ces données, le RSI est utilisé pour les calculs.

Cet indicateur analyse le momentum à l'aide du RSI et de l'IFM, tandis que la volatilité est évaluée grâce à l'ATR. Cette approche permet aux développeurs et analystes de marché de mieux comprendre les dynamiques sous-jacentes, facilitant ainsi la prise de décision éclairée. Les utilisateurs peuvent tirer parti de cet outil pour affiner leur stratégie d'analyse technique et ajuster leurs décisions en fonction des variations du marché.

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Le trading de XAUUSD est populaire sur le marché des changes, grâce à sa volatilité et ses opportunités de profit. Cependant, des événements économiques majeurs, comme les décisions sur les taux d'intérêt de la Fed ou les annonces de la BCE, peuvent provoquer des mouvements de prix significatifs, posant des risques aux stratégies automatisées. Un filtre d'actualités intégré dans un Expert Advisor peut suspendre le trading durant les moments critiques. Pour gérer ces risques, un exemple de code MQL5 démontre comment implémenter un filtre de nouvelles simple. Ce filtre arrête temporairement les transactions avant et après les événements d'actualité majeurs pour réduire l'exposition aux fluctuations soudaines. Cela protège le compte et améliore la cohérence du trading en garantissant que les transactions sont effectuées dans des conditions de marché plus stables. Une solution avancée com...

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Accélération des Calculs

L'optimisation des calculs est cruciale dans le développement informatique. L'article examine trois méthodes algorithmiques pour améliorer l'efficacité des calculs d'indicateurs, notamment pour l'indicateur de régression linéaire.

Première méthode, les totaux mobiles, se concentre sur la réutilisation des calculs précédents pour accélérer la moyenne mobile. La simplification utilise des équations mathématiques pour réduire le code nécessaire, exploitant parfois les indicateurs intégrés comme LWMA et SMA. Enfin, la méthode d'approximation propose l'utilisation d'indicateurs plus légers pour des tests rapides, puis affine les résultats avec des indicateurs plus complexes.

Ces optimisations permettent de multiplier les vitesses de traitement, facilitant une optimisation plus rapide et efficace des outils de trading.

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Les bandes de Bollinger sont un outil essentiel pour l'analyse technique, offrant une vue d'ensemble sur la volatilité des marchés financiers. Contrairement aux enveloppes qui se basent sur un pourcentage fixe autour de la moyenne mobile, les bandes de Bollinger sont définies à partir d'écarts types. Cela permet une adaptation dynamique aux fluctuations du marché. En période de forte volatilité, les bandes s'écartent pour capturer l'augmentation des mouvements de prix, alors qu'elles se resserrent lors de marchés plus stables. Ajuster la période et le ratio sigma selon les spécificités de votre analyse peut affiner efficacement vos observations des tendances et des retournements possibles.

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Cet indicateur de tendance offre plusieurs fonctionnalités pour les utilisateurs. Il comprend un mode unicolore et un mode bicolore, permettant la personnalisation des couleurs pour les segments ascendants et descendants. De plus, il est possible de définir une limite sur le nombre de barres à prendre en compte dans les calculs. Cette flexibilité permet d'adapter l'indicateur aux besoins spécifiques de chaque analyste, optimisant ainsi son utilisation dans l'analyse des données. Ces options augmentent la précision et la clarté des graphiques de tendance en fournissant des représentations visuelles adaptées aux préférences de chacun.

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La moyenne mobile peut être optimisée en intégrant un filtre quasi-numérique, perfectionnant ainsi l'analyse des tendances sur le marché des changes. En combinaison avec le MACD basé sur cette moyenne, les traders accèdent à un outil robuste pour détecter les inversions de tendance et les points d'entrée ou de sortie potentiels. L'application standard de ces outils se révèle utile pour évaluer les mouvements des prix. La combinaison de ces instruments permet une analyse des données de marché plus pertinente et précise, essentielle pour une prise de décision éclairée. Les calculateurs de stratégie bénéficient d'une amélioration notable de leurs performances grâce à cette intégration technique avancée.

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L'indicateur VWAP (Volume Weighted Average Price) multi-jours permet un suivi efficace des niveaux de support et de résistance. Ce calcul dynamique part du VWAP quotidien mais est ajustable selon vos besoins pour analyser plusieurs jours ou barres. En identifiant les niveaux clés, il facilite la confirmation de tendances et les signaux de retour à la moyenne. Le VWAP diffère des moyennes simples en montrant où se concentre la majorité du volume, offrant un point de référence crucial.

Lorsqu'il est utilisé pour évaluer la dynamique de marché, le VWAP indique si les acheteurs ou les vendeurs dominent. Dans une tendance baissière, un prix en dessous du VWAP signifie que les vendeurs contrôlent, tandis qu’un prix au-dessus indique que ce sont les acheteurs qui dominent. Sur les marchés fluctuants, le retour au VWAP permet des stratégies contre-tendance efficaces. Observer les écarts par ...

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L'indicateur T3 constitue une avancée notable dans l'analyse technique, en particulier pour les traders cherchant à réduire le décalage tout en maintenant une courbe lisse. Développé par Tim Tillson, cet indicateur utilise une cascade de six moyennes mobiles exponentielles (EMA) avec des coefficients de pondération basés sur le facteur de volume. La formule T3 permet une réactivité supérieure aux mouvements de prix réels par rapport aux moyennes mobiles traditionnelles.

Ce mécanisme repose sur la combinaison spécifique de ces EMA : T3 = c1*EMA6 + c2*EMA5 + c3*EMA4 + c4*EMA3, où chaque coefficient est défini par le facteur choisi. Le paramètre T3_Length détermine la période des EMA, tandis que T3_Factor influence le compromis entre fluidité et réactivité.

L'indicateur T3 sert à identifier les tendances et signaux de trading, ainsi qu'à déterminer les niveaux de support et de résistan...

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Les comportements de marché ne sont pas aléatoires. Une analyse montre que les prix tentent souvent de récupérer les pertes précédentes. Cela signifie que les barres antérieures influencent significativement les tendances actuelles. Un modèle Expert Advisor utilisant MQL5 peut démontrer cette corrélation. En testant sur l'EUR/USD, nous observons que certains jours de la semaine sont plus propices aux ventes ou aux achats.

L'implémentation d'un filtre révèle que les transactions le vendredi pour les achats et le lundi pour les ventes offrent les meilleurs résultats. Bien que le bénéfice net diminue légèrement, le pourcentage de trades gagnants et le bénéfice par trade augmentent significativement. Intégrer ce type d'analyse dans un système de trading offre un outil efficace dans le forex. Utilisez ces informations soigneusement pour optimiser les stratégies.

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Le filtre de Hodrick-Prescott est couramment employé dans le contexte des séries financières pour lisser les données et mettre en évidence les tendances et variations saisonnières. Malgré son apparence de "retard nul", il présente un inconvénient notable : la redéfinition des valeurs passées qui est typique des filtres sans délai. Dans divers essais d'application, tels que la construction de canaux de prix ou comme indicateur de changement de tendance, il n'offre pas d'avantages significatifs par rapport à des moyennes mobiles comme l'EMA, la LWMA ou l'AMA. Notons par ailleurs une ressemblance entre les prix lissés par ce filtre et le vecteur principal de l'analyse en composantes principales, suggérant une relation mathématique sous-jacente. Ce filtre est partagé à titre informatif et les idées sur son utilisation restent bienvenues.

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La stratégie de trading forex "Méthode Puria" propose d'utiliser plusieurs paires de devises avec différents intervalles horaires et objectifs de prise de bénéfices. Par exemple, les transactions AUDJPY sur M30 visent 15 pips, tandis que NZDUSD sur H1 vise 25 pips. Adaptez les moyennes mobiles sur les graphiques horaires ou demi-horaires selon les détails fournis : MA Période 85 et 75 en linéaire pondérée appliquées au bas, en rouge, et MA Période 5 en exponentielle appliquée à la clôture, en bleu. Le MACD est configuré avec EMA rapide 15, lente 26, et SMA 1.

Pour les positions de vente, ouvrez une transaction lorsque la courbe bleue croise les courbes rouges du haut vers le bas, accompagné d'une confirmation MACD. Pour les achats, l'inverse est appliqué. Un stop-loss se limite à 14 pips. Fermez la transaction selon le Take Profit déterminé pour chaque paire.

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L'indicateur Heiken Ashi avec lissage permet d'afficher des données sous forme de chandeliers ou de barres, selon les paramètres définis. Il peut représenter des barres Heiken Ashi distinctes ainsi que des barres de prix colorées d'après les couleurs des barres Heiken Ashi. Deux variantes sont proposées: les barres Heiken Ashi et les chandeliers, ou bien les barres de prix et les chandeliers.

Les types d'affichage incluent barres ou chandeliers. Les paramètres supplémentaires incluent la période de la moyenne mobile (MAPeriod), la méthode de calcul de la moyenne mobile (MAMethod), ainsi que la période et la méthode de lissage (SmPeriod et SmMethod). Ces ajustements permettent d'affiner l'analyse visuelle des données représentées.

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Un indicateur sophistiqué et adaptable propose d'afficher en temps réel la tendance du jour sur un graphique. Conçu pour être hautement personnalisable, il permet de modifier les couleurs et de repositionner le texte selon les préférences visuelles de chaque utilisateur. Cette fonction offre une vue d'ensemble immédiate de la direction du marché, facilitant ainsi la prise de décision informée. Sa configuration adaptable assure une intégration fluide dans divers environnements de travail, optimisant l'efficacité de l'analyse technique dans le commerce quotidien. Cet outil est essentiel pour les traders désirant maximiser la lisibilité et l'efficacité de leur plateforme de trading.

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Un indicateur utile pour le traçage automatisé de lignes verticales quotidiennes et l'étiquetage des jours de la semaine sur les graphiques boursiers. Cet outil est conçu pour faciliter la reconnaissance des débuts de session de trading, améliorant ainsi l'analyse des tendances et des mouvements quotidiens du marché. En intégrant cet indicateur, les analystes et développeurs peuvent optimiser leur gestion du temps et l'efficacité de leur suivi de marché, sans besoin de paramétrages récurrents. Le gain en visibilité sur les débuts de journée offre un support supplémentaire dans la prise de décisions éclairées et précises lors des transactions boursières.

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