Découvrez Comment Utiliser les Fractales dans MetaTrader 5! 🚀
Cet article explore en détail l'indicateur Fractals, développé par Bill Williams, pour prédire les mouvements potentiels des prix. Apprenez à implémenter des stratégies de trading simples basées sur les Fractales, et combinez-les avec des moyennes mobiles (MA) et l'Alligator pour affiner vos signaux.
L'article couvre la création d'un système de trading automatisé utilisant MQL5 dans MetaTrader 5. Des explications pas-à-pas et des exemples de code facilitent la mise en œuvre pour les débutants et les développeurs expérimentés. Restez au courant des meilleures pratiques en matière de trading algorithmique!
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Cet article explore en détail l'indicateur Fractals, développé par Bill Williams, pour prédire les mouvements potentiels des prix. Apprenez à implémenter des stratégies de trading simples basées sur les Fractales, et combinez-les avec des moyennes mobiles (MA) et l'Alligator pour affiner vos signaux.
L'article couvre la création d'un système de trading automatisé utilisant MQL5 dans MetaTrader 5. Des explications pas-à-pas et des exemples de code facilitent la mise en œuvre pour les débutants et les développeurs expérimentés. Restez au courant des meilleures pratiques en matière de trading algorithmique!
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Un Algorithme Métaheuristique Efficace et Inspiré de la Nature
L'algorithme des mauvaises herbes envahissantes (IWO) est une méthode d'optimisation basée sur une colonie adaptée aux conditions environnementales. Conçu par Mehrabian et Lucas en 2006, cet algorithme reflète la robustesse et l'adaptabilité des mauvaises herbes.
L'IWO fonctionne à travers sept étapes clés : commencer par semer des graines aléatoires, calculer la fonction d'aptitude, répandre les graines de mauvaises herbes, fusionner les graines avec les parents, trier, et répéter jusqu'à atteindre l'optimum global souhaité.
La méthode est simple à coder et offre une grande flexibilité d'adaptation à divers problèmes d'optimisation.
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Processus D'Optimisation Inspiré par les Mauvaises Herbes
L'algorithme des mauvaises herbes envahissantes (IWO) simule la compatibilité et le caractère aléatoire d'une colonie de mau...
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L'algorithme des mauvaises herbes envahissantes (IWO) est une méthode d'optimisation basée sur une colonie adaptée aux conditions environnementales. Conçu par Mehrabian et Lucas en 2006, cet algorithme reflète la robustesse et l'adaptabilité des mauvaises herbes.
L'IWO fonctionne à travers sept étapes clés : commencer par semer des graines aléatoires, calculer la fonction d'aptitude, répandre les graines de mauvaises herbes, fusionner les graines avec les parents, trier, et répéter jusqu'à atteindre l'optimum global souhaité.
La méthode est simple à coder et offre une grande flexibilité d'adaptation à divers problèmes d'optimisation.
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Processus D'Optimisation Inspiré par les Mauvaises Herbes
L'algorithme des mauvaises herbes envahissantes (IWO) simule la compatibilité et le caractère aléatoire d'une colonie de mau...
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Dans l'article précédent, "Assurer la robustesse du système (I)", certaines modifications de l'EA ont été évoquées pour améliorer sa fiabilité. Cette fois, une évaluation environnementale sans indicateur est proposée. Elle observe et veille au respect des positions d'ordre affichées. MetaTrader 5 sépare les composants pour des raisons de performance. Les indicateurs, services, scripts, et EA sont conçus pour travailler indépendamment.
Pour améliorer la fiabilité, tout le code non lié au système de trading doit être transformé en indicateurs. L'EA devrait uniquement gérer, analyser, et traiter les ordres ou positions. Cela permettra une meilleure performance et une réduction des temps de latence.
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Pour améliorer la fiabilité, tout le code non lié au système de trading doit être transformé en indicateurs. L'EA devrait uniquement gérer, analyser, et traiter les ordres ou positions. Cela permettra une meilleure performance et une réduction des temps de latence.
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Les développeurs de MetaTrader 5 et les passionnés de trading algorithmique peuvent désormais tirer parti d'outils d'évaluation des modèles de régression en MQL5. Cet article détaille des métriques essentielles telles que MAE, RMSE, R2, et MAPE pour mesurer la précision de vos prédictions. Utiliser des modèles ONNX encapsulés dans des classes MQL5 permet d'optimiser et de tester rapidement différents algorithmes sur le marché EURUSD, démontrant leurs performances à travers des exemples pratiques. Les résultats révèlent l'importance de la métrique R2 et des analyses combinées MAE-RMSE-MAPE pour évaluer efficacement les prévisions de prix. Un must-read pour affiner vos stratégies de trading.
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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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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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👍7❤6👌3👏1
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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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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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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👍4👏1
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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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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❤8👍5👏2👌1
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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👍9❤4👏3
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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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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❤8👍7👏2
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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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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❤5👍2👏1
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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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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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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👍7👏4❤3⚡2🏆1
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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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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