La gestion efficace des données web dans MetaTrader 5 est essentielle pour optimiser les stratégies de trading algorithmique. L'article explore trois solutions innovantes pour intégrer cette fonctionnalité dans un Expert Advisor. La deuxième méthode, utilisable avec un modèle client-serveur, assure une communication fluide sans attendre la réponse d'un serveur. La troisième solution améliore ce système en exploitant les variables globales du terminal, permettant une transmission fluide même en changeant de période. Cette approche exploite habilement le type "double" pour encoder jusqu'à 8 caractères. Bien que complexe, maîtriser ces techniques offre aux développeurs de puissants outils pour intégrer des informations web dans leurs algorithmes de trading.

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Apprenez à exploiter le potentiel de MetaTrader 5 pour le trading algorithmique en accédant aux données web directement depuis un Expert Advisor. Découvrez comment surmonter les défis liés à l'attente des réponses des serveurs externes en utilisant des canaux de communication efficaces et des services pour échanger des informations sans bloquer votre EA. Explorez des méthodes avancées telles que l'utilisation de variables globales du terminal pour faciliter la communication client-serveur sur votre plateforme. Cette approche améliore la fiabilité et la performance de vos systèmes de trading, vous permettant d'intégrer sans attente des données actualisées pour des décisions plus éclairées.

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MetaTrader 5 build 4585 complète la mise à jour précédente, qui comportait des améliorations significatives du terminal web et introduisait de nouvelles fonctions d'apprentissage automatique dans MQL5. Dans cette dernière version, nous avons résolu plusieurs problèmes afin d'améliorer votre expérience de la plateforme.

• Dans la plateforme de bureau, nous avons corrigé les crashs qui pouvaient se produire lors de l'arrêt du profilage des programmes MQL5.
• La mise à jour de MetaEditor corrige les fuites de mémoire lors de la compilation des programmes MQL5 et lors de l'utilisation des fonctions de gestion intelligente du code.
• Nous avons également corrigé les pannes du testeur qui pouvaient survenir lors de la ré-exécution d'un seul test.

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Grâce à l'intégration native de Python, vous pouvez appliquer la gamme complète de bibliothèques mathématiques et statistiques du langage pour analyser les données du marché dans MetaTrader 5.

Pour ceux qui s'intéressent à Python, nous avons rassemblé plus de 200 vidéos utiles, notamment :

✓ Installation de Python et création de votre premier script
✓ Développer des scripts utiles pour automatiser les tâches manuelles
✓ Collecte et analyse des données sur les prix
✓ Construire des robots de trading
✓ Intégration de l'IA, y compris ChatGPT

Vous pouvez discuter de vos idées ou poser des questions à d'autres développeurs Python dans un fil de discussion dédié.

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Découvrez une approche innovante de l'utilisation des swaps dans le trading sur MetaTrader 5. L'article explore comment maximiser les profits grâce aux swaps positifs, souvent négligés, et propose des stratégies pratiques pour les traders cherchant à exploiter ces opportunités. La méthode de verrouillage avec deux comptes permet de bénéficier des différents swaps, tout en minimisant les pertes potentielles. Grâce à l'utilisation astucieuse de positions synthétiques, vous pouvez créer des combinaisons avantageuses de swaps, bien que cela requière une compréhension des calculs complexes sous-jacents. Ce guide est une ressource précieuse pour les développeurs et traders désireux d'optimiser leurs stratégies sur le Forex.

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L'algorithme de descente de gradient est fondamental pour l'optimisation en apprentissage automatique. Il s'attaque à la minimisation de la fonction de coût, qui évalue la performance prédictive d'un modèle. Les étapes incluent la différenciation pour obtenir le gradient et le déplacement dans sa direction négative. Le taux d'apprentissage, crucial, doit être finement ajusté pour éviter de manquer le minimum local. Dans les modèles complexes, la normalisation des données est recommandée pour uniformiser les échelles et améliorer le temps d'apprentissage. La descente de gradient s'applique aussi bien à la régression linéaire qu'à la logistique, avec des variations dans les fonctions de coût utilisées.

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Un arbre de décision est un algorithme d'apprentissage supervisé qui classifie ou prédit en posant une série de questions. Utilisé dans le machine learning, ce modèle apprend des données étiquetées pour produire des résultats précis. Les principales différences entre l'apprentissage supervisé et non supervisé résident dans l'étiquetage des données et la manière de détecter les motifs. Les arbres de décision utilisent des algorithmes comme ID3 pour diviser les données en fonction de leurs caractéristiques. L'algorithme ID3, par exemple, divise successivement les caractéristiques pour optimiser la pureté des nœuds. L'entropie est calculée pour déterminer le gain d'information de chaque caractéristique.

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Découvrez comment créer un modèle prédictif du krach boursier avec des modèles de régression logistique. Cet article aborde des facteurs influençant les cours, tels que l’offre et la demande, les actualités, et l'inflation. Il montre comment structurer et analyser les données à l’aide de scripts pour déterminer les tendances boursières. Techniques avancées de gestion des valeurs manquantes et d'encodage des données améliorent la précision du modèle. Une analyse approfondie démontre jusqu'à 70% de précision pour Apple et des tests en temps réel sont discutés. Une lecture incontournable pour développeurs MetaTrader 5 et passionnés de trading algorithmique.

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L'article explore l'Indice du Canal des Matières Premières (CCI), un outil crucial pour les traders, en détaillant son calcul traditionnel et ses limites. Trois variantes de l'indicateur sont analysées: classique, utilisant l'écart-type, et une version "robuste" basée sur la méthode de Theil-Sen. Ces approches offrent des précisions et performances variables selon les données. Une étude comparative à travers un Expert Advisor démontre l'efficacité des méthodes. L'innovation réside dans une adaptation du CCI pour analyser et prédire les tendances de manière plus efficace en accumulant les valeurs du CCI. Ces développements promettent d'affiner les stratégies de trading.

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Découvrez comment concevoir un système de trading basé sur le Williams Percent Range (WPR) dans MetaTrader 5. L'article explore la définition et le calcul du WPR, un indicateur de momentum clé, en mettant l'accent sur des niveaux critiques comme -80, -20 et -50. Apprenez trois stratégies : détection des zones de surachat/survente, signaux basés sur croisements de niveaux, et intégration avec une moyenne mobile. Chaque stratégie est expliquée avec un plan détaillé pour une mise en œuvre pratique dans MetaTrader. Les développeurs trouveront des instructions pour créer des Experts Advisors, optimisant ainsi le trading algorithmique avec des systèmes automatisés basés sur le WPR.

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Abordons l'indicateur Ichimoku pour construire des systèmes de trading efficaces. L'Ichimoku, développé par Goichi Hosoda, évalue la tendance, le support, la résistance et émet des signaux de trading. Il repose sur cinq composantes : Tenkan-Sen, Kijun-Sen, Senkou Span A et B, et Chikou Span.

Le calcul manuel précise le concept sous-jacent. L'intégration dans MetaTrader 5 rend cette technique encore plus accessible. Il est crucial de tester toute stratégie pour évaluer sa pertinence individuelle.

En programmant ces stratégies, le langage MQL5 s'avère essentiel pour automatiser les analyses. Consolider et adapter ces règles à son style peut optimiser les performances de tout système de trading.

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Les collections de données ordonnées comme les tableaux sont essentielles pour gérer des éléments de même type, permettant d'accéder à chaque élément via un index. Ces structures sont largement appliquées en algèbre linéaire, modélisation mathématique et apprentissage automatique. La programmation de ces opérations nécessite des compétences mathématiques solides et une maîtrise des boucles imbriquées. Le débogage peut être complexe.

Les types 'matrix' et 'vector' simplifient le codage en MQL5, évitant les boucles complexes. Le type 'vector' représente un tableau unidimensionnel et prend en charge diverses opérations. Pour les matrices, MQL5 propose des méthodes d'initialisation proches de NumPy, facilitant les calculs mathématiques complexes.

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Découvrez comment exploiter la puissance de MetaTrader 5 et MQL5 pour révolutionner l'expérience de trading. Grâce à son alignement avec le langage C/C++, il est possible d'automatiser la collecte et l'analyse de données web, permettant des décisions de trading plus éclairées. L'article discute des étapes de planification, de développement de scripts simples pour capturer des informations précises, et de l'utilisation de techniques comme le décalage pour améliorer l'efficacité. Elle met également en lumière l'importance d'adapter ces outils à des systèmes plus larges pour intégrer directement les données dans un EA, transformant MetaTrader 5 en un outil de trading exceptionnel.

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L'EA présente encore des problèmes de visualisation qui, bien que n'affectant pas les transactions, perturbent parfois l'affichage à l'écran. L'ajout de nouveaux éléments pourrait enrichir les données fournies et corriger des défauts mineurs.

La planification d'une nouvelle fonction dans l'indicateur Volume Au Prix est en cours. Le trading démontre souvent que le marché s'accumule à certains niveaux de prix. Déclenchement de stops peut parfois entraîner un retour rapide du prix. L'analyse reste difficile à des échelles de temps supérieures, mais des ajustements peuvent rendre l'analyse du volume plus pratique.

Des modifications à la classe d'objet permettent de mieux comprendre les mouvements. Respect de paramètres de temps critiques : analyse ajustée aux contextes de trading différents.

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Les volumes jouent un rôle crucial dans l'analyse du marché Forex. Ils mesurent le nombre de changements de prix sur une période donnée et permettent d'évaluer l'offre et la demande, ainsi que la liquidité. Un volume élevé signale une forte demande en cas de hausse ou une forte offre en cas de baisse. Utiliser les volumes comme confirmation de tendance est essentiel. Il est particulièrement utile d'observer l'augmentation du volume lors des mouvements directionnels dans une tendance haussière ou baissière. En cas de divergence, où le volume et le prix se déplacent dans des directions opposées, cela pourrait indiquer une faiblesse dans la tendance actuelle. La compréhension et l'intégration des volumes dans la stratégie de trading peuvent améliorer les décisions.

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Nous avons publié la version 4620 de la plateforme MetaTrader 5, qui introduit de nouvelles méthodes MQL5 et résout un certain nombre de problèmes subtils :

- Dans le terminal, nous avons corrigé des erreurs concernant les demandes d'historique de ticks, pour lesquelles des données historiques incomplètes pouvaient être renvoyées dans certains cas.
- La fonction d'autocomplétion de la recherche fonctionne désormais correctement et est insensible à la casse dans toutes les langues.
- Les descriptions des nouvelles méthodes OpenBLAS pour le calcul à haute performance sont désormais disponibles dans la documentation MQL5.

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Dans cet article, un nouvel indicateur technique, le Money Flow Index (MFI), est examiné pour concevoir un système de trading simple en codage MQL5. Le MFI utilise le prix et le volume pour mesurer la pression d'achat et de vente, oscillant entre 0 et 100. L'augmentation de la valeur du MFI indique une pression d'achat, tandis qu'une diminution signale une pression de vente.

Des stratégies simples basées sur les niveaux critiques du MFI (20 pour sur-vente, 80 pour sur-achat) sont décrites. Des plans stratégiques pour chaque approche sont proposés, intégrant le MFI dans MetaTrader 5 pour générer des signaux. Le système vérifie la valeur du MFI à chaque tick et l'affiche sur le graphique, ajustant ses décisions en conséquence.

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Découvrez une mise à jour sur le système Times & Trade pour MetaTrader 5. Un nouvel Expert Advisor améliore l'interprétation des mouvements BID et ASK sans les afficher directement sur les graphiques, en fournissant des données textuelles classiques. Le système intègre la classe C_Canvas pour une modélisation rapide et précise des valeurs de marché. Cette fonctionnalité permet d'identifier les microstructures et les ordres stop avec précision en temps réel, optimisant la prise de décision pour les traders. Ce modèle de données innovant offre un aperçu dynamique et détaillé des fluctuations de marché, transformant la lecture de bande en un outil puissant pour les décisions trading éclairées.

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L'article explore l'utilisation des modèles d'inversion, tels que le "Multiple Top", dans le trading algorithmique sur MetaTrader 5. Bien qu'il n'existe pas de mathématiques sous-jacentes claires pour ces modèles, l'article souligne l'importance des statistiques pour évaluer leur efficacité. Grâce à l'édition du code MQL5, il est possible d'étendre le concept de Double Top à d'autres motifs complexes, comme les "head and shoulders". L'approche se base sur la détection des sommets et creux en utilisant une logique de "barre par barre" pour réduire la charge du terminal, visant à optimiser le processus de backtesting et de visualisation.

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La lecture de bande est une méthode de trading qui requiert une concentration accrue en raison de la quantité d'informations à analyser. Ce processus peut devenir complexe, surtout lorsque les positions de stop s'activent. MetaTrader 5 propose un système alternatif simplifiant le suivi des mini-contrats, mais l'analyse de contrats complets reste privilégiée pour une meilleure interprétation des mouvements du marché.

La création d'un système visuel intégré au graphique de trading résout plusieurs problèmes liés à l'analyse des données. Le développement d'une classe d'objets C_TimesAndTrade en supporte la mise en œuvre, optimisant ainsi la visualisation des transactions via des modèles de chandeliers japonais.

En conclusion, l'intégration de Times & Trade dans un Expert Advisor facilite l'interprétation des données de trading, rivalisant avec les capacités d'analyse des systèmes alter...

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