L'indicateur AutoFibo offre un aperçu structuré des niveaux de retracement avec ses lignes de Fibonacci automatiques, exploitant les récents sommets et creux du ZigZag. Il fait le pont entre l'analyse graphique dynamique et statique, permettant aux utilisateurs de passer d'un retracement de Fibonacci ajustable en temps réel à des niveaux fixés. Cette flexibilité permet une personnalisation optimisée en termes de couleur, style et largeur des lignes pour les adapter à divers visuels de graphique.
L'optimisation pour MetaTrader 5 assure une intégration fluide avec les objets graphiques. Les options de paramétrage incluent ajustement de la sensibilité ZigZag via ExtDepth, ExtDeviation, ExtBackstep, et options de personnalisation pour les lignes dynamiques et statiques. Idéal pour suivre les tendances et anticiper les retournements, AutoFibo s'adapte à divers horizons temporels, offrant ...
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L'optimisation pour MetaTrader 5 assure une intégration fluide avec les objets graphiques. Les options de paramétrage incluent ajustement de la sensibilité ZigZag via ExtDepth, ExtDeviation, ExtBackstep, et options de personnalisation pour les lignes dynamiques et statiques. Idéal pour suivre les tendances et anticiper les retournements, AutoFibo s'adapte à divers horizons temporels, offrant ...
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L'article explore l'automatisation des ordres sur MetaTrader 5 via MQL5, essentiel pour concevoir un système de trading robuste. Il clarifie les termes clés : ordre, transaction, position. La fonction OrderSend() est centrale pour exécuter, modifier, ou clôturer des ordres, utilisant les structures MqlTradeRequest et MqlTradeResult. Des exemples de code illustrent l'application pratique, guidant les développeurs dans la manipulation des ordres au marché et en attente. L'analyse met en lumière l'importance des indicateurs techniques, comme les moyennes mobiles, pour des stratégies automatisées, et souligne la rigueur nécessaire pour tester les systèmes développés avant mise en production.
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Git ayant surpassé SVN en popularité, MetaQuotes prévoit de l'intégrer dans MetaEditor, avec MQL5 Algo Forge comme alternative à GitHub. Bien que non finalisée, la transition vers Git permettra une gestion plus efficace des projets. MQL5 Algo Forge offre différents modèles pour structurer le dépôt, soit par projet distinct, par branche individuelle, ou un hybride des deux. Choisir parmi ces options dépend du lien entre les projets. L'utilisation d'outils comme VSCode combinée à Git facilitera la gestion des fichiers MQL5 tout en sauvegardant l'historique des versions et en permettant une meilleure organisation des projets. Ces changements visent à rendre le développement plus fluide et adaptatif.
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L'oscillateur Fisher Cyber Cycle est dérivé de la transformation inverse de Fisher appliquée aux données de l'indicateur Cyber Cycle. Il trouve ses fondements dans les principes décrits par John Ehlers dans son article "Using The Fisher Transform" du magazine "Technical Analysis Of Stock & Commodities" de novembre 2002. Les stratégies de trading associées sont conçues pour être simples. Une position d'achat est conseillée lorsque l'indicateur franchit le seuil de -0,7 à la hausse, ou atteint 0,7 après un passage de -0,7. Inversement, une position de vente est suggérée lorsque l'indicateur descend en dessous de 0,7 ou atteint -0,7 après avoir franchi à la baisse 0,7 sans le précéder. Un suivi des croisements avec sa ligne de signal est également possible pour affiner les positions.
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L'indicateur i-Regression Channel est un outil qui permet de construire un canal de régression linéaire à l'aide de deux lignes parallèles équidistantes à partir de la ligne de tendance principale. Ce canal définit sa distance en fonction de la déviation maximale du prix de clôture. Deux variantes sont disponibles : i-Regr_Channel_Time.mq5, qui utilise une date de début pour le calcul, et i-Regr_Channel_Bars.mq5, qui se base sur un nombre déterminé de barres.
Les paramètres d'entrée incluent le degré de régression (plage de 1 à 61), la largeur du canal (kstd), la date de début, le nombre de barres pour le calcul, le prix utilisé, et le décalage horizontal. Initialement implémenté dans MQL4, cet indicateur a été publié pour la première fois en 2009.
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Les paramètres d'entrée incluent le degré de régression (plage de 1 à 61), la largeur du canal (kstd), la date de début, le nombre de barres pour le calcul, le prix utilisé, et le décalage horizontal. Initialement implémenté dans MQL4, cet indicateur a été publié pour la première fois en 2009.
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L'indicateur en question émet des signaux pour les transactions via l'affichage de gros points colorés et l'émission d'alertes. Son fonctionnement repose sur la comparaison de trois variantes du Parabolic SAR, appliquées à différents horizons temporels : junior (horizon graphique), middle et senior. Les signaux de tendance provenant des indicateurs Parabolic SAR sont extraits des cadres temporels moyen et supérieur, tandis que les signaux de changement de tendance sont issus du cadre junior. Par exemple, lorsqu'il y a une progression des paraboles sous le prix sur les graphiques supérieur et moyen, et qu'une inversion de position de la parabole de "au-dessus du prix" à "en dessous du prix" est observée sur le graphique junior, cela déclenche un signal d'achat. Un signal de vente suit le même processus mais en sens opposé. Paramètres d'entrée à configurer.
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Le système présenté est conçu pour assister les traders dans la création d'une grille d'ordres. Il exclut les stratégies de martingale traditionnelle, tout en offrant des options allégées ou complètes. Les paramètres prédéfinis sont fournis à titre indicatif. Les utilisateurs doivent effectuer leurs propres tests pour ajuster les réglages selon leur stratégie personnelle.
Cette technologie permet de placer des ordres dans la même direction que la tendance ou en sens contraire. En cas de pertes importantes, l’option de couverture peut être activée. La stratégie inhérente est caractérisée par un niveau de risque élevé, il est donc recommandé de procéder à des essais sur un compte de démonstration avant toute utilisation réelle. Les utilisateurs doivent agir prudemment et s'assurer de comprendre pleinement les implications de chaque paramètre.
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Cette technologie permet de placer des ordres dans la même direction que la tendance ou en sens contraire. En cas de pertes importantes, l’option de couverture peut être activée. La stratégie inhérente est caractérisée par un niveau de risque élevé, il est donc recommandé de procéder à des essais sur un compte de démonstration avant toute utilisation réelle. Les utilisateurs doivent agir prudemment et s'assurer de comprendre pleinement les implications de chaque paramètre.
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Un service est conçu pour surveiller régulièrement les échanges sur des symboles spécifiés, enregistrant les nouvelles valeurs détectées dans des fichiers CSV. Ceux-ci sont organisés par dossiers, nommés selon les symboles, et triés par mois, par exemple 202410.csv pour octobre 2024. Chaque entrée CSV inclut la date, un swap long, et un swap court. Le programme analyse également les swaps des positions en cours, notifiant des changements si besoin. Le code, bien que fonctionnant en script, est recommandé pour l'installation comme service, même si le support des services MQL5 n'est pas inclus, entraînant une publication en script uniquement. L'utilisation efficace du service repose sur une installation correcte pour une surveillance continue des marchés.
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Découvrez comment la Value at Risk (VaR) transforme la gestion des risques sur le marché des changes avec MetaTrader 5. Incontournable pour les traders avertis, la VaR répond à l'éternelle question : quel risque de perte sur des périodes données ? Maîtrisez sa mise en œuvre technique : de la vectorisation avec numpy pour optimiser les performances à l'utilisation du multi-threading pour un traitement en temps réel. Adaptez vos stratégies avec un modèle capable d'ajuster stop-loss et take-profit dynamiquement en fonction de la volatilité. Profitez d'une gestion de portefeuille évolutive grâce à la méthode Monte Carlo, pour une efficacité notable. Domptez la complexité du Forex avec une combinaison inédite d'outils de gestion innovants.
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Cet indicateur propose une extension du classique Bollinger Bands avec un nombre accru de niveaux pour améliorer le repérage des zones de support et de résistance. Adapté pour diverses applications, il se décline en quatre variantes en fonction du nombre de niveaux souhaité. Pour sa construction, une méthode de lissage universel est utilisée, offrant le choix parmi différentes moyennes mobiles telles que SMA, EMA, SMMA, LWMA, JJMA, JurX, ParMA, T3, VIDYA et AMA. Chaque type de moyenne présente des paramètres propres : par exemple, la variable Phase pour JMA, le facteur de calcul pour T3, la période de l'oscillateur CMO pour VIDYA, ou la période de l'EMA pour AMA. Les indicateurs s'appuient sur la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh pour leur fonctionnalité.
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L'indicateur Mikahekin offre plus qu'une simple indication, il constitue une unité analytique complète. Les points bleus marquent les niveaux d'arrêt de suivi pour les positions longues, tandis que les points roses le font pour les positions courtes. La couleur des barres reflète la direction de la tendance actuelle, et leur hauteur signale son intensité. Les points d'entrée dans ce système se manifestent par un changement de couleur des barres : un passage du rouge au vert suggère l'ouverture de positions longues, et un changement du vert au rouge conseille des positions courtes. Cela permet une compréhension approfondie des mouvements du marché et une application stratégique précise.
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L'oscillateur Fisher CG, développée par Witold Wozniak, applique la transformation de Fisher inverse sur les valeurs de l'indicateur Custom CG Oscillator. Ce dernier s'inspire de l'article de John Ehlers, "Using The Fisher Transform", publié en novembre 2002 dans "Technical Analysis Of Stock & Commodities". L'indicateur est conçu pour être utilisé de manière similaire aux oscillateurs stochastiques ou RSI, bien connus des analystes techniques. Il permet d'identifier des conditions de surachat ou de survente sur les graphiques de prix, offrant ainsi un outil supplémentaire pour affiner les stratégies de trading. Les utilisateurs peuvent l'intégrer dans leurs systèmes de trading en tenant compte de sa capacité à signaler des retournements potentiels de tendance.
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Ce script étendu, issu de l'ouvrage sur l'algotrading, propose une utilisation avancée du calendrier économique. Il permet de sélectionner des enregistrements par pays, devise et période, ou d'obtenir un calendrier complet. L'exécution initiale peut nécessiter un temps de téléchargement. Le fichier CSV généré inclut des champs essentiels. Adaptez le code selon vos nécessités. Il est possible d'utiliser un fichier *.cal archivé via CalendarMonitorCached.mq5. La version recommandée est CalendarMonitorCachedTZ.mq5, qui ajuste les horodatages historiques via TimeServerDST.mqh. Cette fonctionnalité nécessite FixCachedTimesBySymbolHistory sur true et optimise les analyses en utilisant des graphiques XAUUSD ou EURUSD H1. Suivez l'évolution avec des exemples de données historiques corrigées. Des mises à jour successives ont renforcé les capacités de ce module, intégrant des corrections de fus...
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L'objectif de ce texte est d'offrir aux développeurs une approche pour transformer un script Pine en MQL5. La conversion de scripts est une tâche courante face à la diversité des plateformes de trading automatisé. Le script Pine mentionné sert de point de départ pour comprendre comment structurer un code en vue de sa compatibilité avec l'environnement MQL5. La compréhension des particularités des deux langages, telles que la syntaxe et les bibliothèques intégrées, est essentielle pour une conversion réussie. Les développeurs doivent intensément s'engager dans l'analyse des différences et similitudes pour assurer une parfaite exécution du code après conversion.
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Les prévisions économiques utilisent des données historiques et des indicateurs pour anticiper les tendances économiques. Ce processus, développé via Python, permet de créer des modèles prédictifs en utilisant des outils tels que pandas pour le traitement des données, wbdata pour interagir avec la Banque Mondiale, et MetaTrader 5 pour collecter des données de marché. L'apprentissage automatique, notamment CatBoost, joue un rôle clé dans l'élaboration de modèles prédictifs précis. Il est essentiel de combiner les données économiques et de marché pour identifier les modèles. Le résultat est affiné grâce à des analyses continues, bien que les marchés puissent évoluer de manière imprévisible.
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L'oscillateur Fisher RVI, développé par Witold Wozniak, est basé sur la transformation de Fisher appliquée à l'indicateur Relative Vigor Index (RVI). Inspiré par l'article de John Ehlers de novembre 2002 dans "Technical Analysis Of Stock & Commodities", cet indicateur offre des règles de trading claires. Lorsqu'il traverse le niveau zéro vers le haut, c'est un signal d'achat. À l'inverse, un croisement vers le bas indique une opportunité de vente. Les croisements avec la ligne de signal peuvent également servir de points d'entrée ou de sortie. Cet outil analytique peut être intégré dans des stratégies de trading pour une meilleure interprétation des mouvements du marché.
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L'indicateur SAR parabolique a un problème important de visibilité lorsqu'il est utilisé avec d'autres indicateurs sur le graphique. Ce manque de clarté peut conduire à des signaux de changement de tendance manqués. Pour améliorer cette situation, un nouvel indicateur a été développé. Celui-ci intègre de grands points colorés pour signaler chaque changement de tendance, rendant les signaux plus visibles. De plus, cet indicateur est bicolore, ce qui facilite encore plus l'identification des changements de tendances. Cette amélioration optimise la lisibilité et l'efficacité de l'analyse graphique, surtout dans des environnements de trading complexes.
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L'indicateur StepMA par igorad, est conçu comme un NRTR (Nick Rypock Trailing Reverse). Ce système de trading repose sur des signaux visuels clairs. L'achat est conseillé lorsque la ligne de l'indicateur change de position et qu'un point vert apparaît. Une position longue reste pertinente tant que la ligne conserve sa couleur violette. À l'inverse, la vente s'effectue à l'apparition d'un point rouge. Les positions courtes doivent être maintenues aussi longtemps que la ligne reste jaune. Ce mécanisme permet une approche structurée du trading, favorisant une gestion rigoureuse des positions grâce à des indicateurs de couleur distincts.
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Les fonctionnalités décrites incluent l'envoi de notifications pour les opérations d'achat et de vente, avec affichage des profits ou pertes. Compatibles avec les transactions en direct et le testeur de stratégie, ces notifications surveillent les activités des 2 dernières heures. Une limitation de base évite le spam de notifications, en vérifiant les opérations à une fréquence d'une fois par seconde.
Pour installer, ajoutez cette fonctionnalité à votre Expert Advisor ou script. Activez les notifications push via Outils → Options → Notifications dans MetaTrader, et configurez l'application mobile correspondante.
Quelques points essentiels : cette fonction est conçue pour les comptes de compensation, non adaptés aux comptes de couverture. L'historique peut être ajusté, remplaçant la valeur 7200 secondes si nécessaire. Une gestion basique des erreurs est incluse, facilitant le dépanna...
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Pour installer, ajoutez cette fonctionnalité à votre Expert Advisor ou script. Activez les notifications push via Outils → Options → Notifications dans MetaTrader, et configurez l'application mobile correspondante.
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Le script CandlesticksData, destiné à la plateforme MetaTrader 5, facilite l'exportation de données détaillées sur les chandeliers dans un fichier CSV. Cela s'avère particulièrement utile pour l'analyse quantitative, le backtesting ou l'éducation. Il permet l'étude exhaustive des mouvements de prix historiques.
Principale fonction: organiser les données des chandeliers sur diverses périodes pour les enregistrer de manière structurée. Cela aide les traders à identifier les tendances et à prendre des décisions éclairées. Les données exportées peuvent être intégrées dans des outils externes pour des analyses avancées.
Le script commence par initialiser les variables requises et sélectionne les périodes temporelles voulues. Dans la fonction OnStart, il collecte les prix, volumes et spreads des 21 derniers chandeliers. Les caractéristiques spécifiques des chandeliers sont aussi analysées...
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Principale fonction: organiser les données des chandeliers sur diverses périodes pour les enregistrer de manière structurée. Cela aide les traders à identifier les tendances et à prendre des décisions éclairées. Les données exportées peuvent être intégrées dans des outils externes pour des analyses avancées.
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