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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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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La première partie de l'article de William Blau se focalise sur les indicateurs et oscillateurs de trading en MQL5, décrits dans son livre. Les scripts des indicateurs sont disponibles dans le fichier "Blau_Indicators_MQL5_en.zip". L'analyse technique repose sur quatre phases : calcul des indicateurs à partir de séries de prix, lissage via EMA, normalisation pour interprétation du marché, et construction d'oscillateurs. Les principaux indicateurs incluent le True Strength Index et divers oscillateurs ergodiques. La méthode EMA est cruciale, mais des ajustements ont été apportés pour inclure des périodes de lissage spécifiques comme n=1, à des fins d'analyse détaillée.

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L'indicateur technique Moving Average of Oscillator (OsMA) se définit comme la différence entre un oscillateur et sa valeur lissée. Dans le cas de MACD, l'oscillateur est la ligne principale et le lissage est assuré par la ligne de signal. Le calcul offre une flexibilité avec dix méthodes pour lisser l'histogramme MACD et sa ligne de signal : SMA, EMA, SMMA, LWMA, JJMA, JurX, ParMA, T3, VIDYA, et AMA. Chaque méthode présente ses particularités, notamment dans l'utilisation du paramètre Phase, dont la signification varie. Par exemple, pour JMA, Phase est une variable externe allant de -100 à +100, alors que pour T3, c'est un multiplicateur. Pour VIDYA et AMA, Phase concerne respectivement la période du CMO et de l'EMA.

Pour les utilisateurs d'AMA, l'EMA rapide est fixée par défaut à 2, et le facteur de degré à 2 également. L'indicateur s'appuie sur les classes de la bibliothèque Smoot...

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L'indicateur ATRPivot construit des niveaux de support et de résistance sur le graphique en utilisant l'Average True Range (ATR). Inspiré de l'ATR Channels de Luis Guilherme Damiani, cet indicateur se distingue par la possibilité de choisir parmi dix algorithmes de calcul de la moyenne: SMA, EMA, SMMA, LWMA, JJMA, JurX, ParMA, T3, VIDYA, et AMA. Chaque méthode offre une approche unique pour la moyenne, influencée par le paramètre Phase. Par exemple, pour JMA, Phase varie de -100 à +100, tandis que pour T3, elle est ajustée pour être perçue clairement. VIDYA et AMA utilisent respectivement la période CMO et l'EMA lent. À noter que pour AMA, l'EMA rapide et le facteur de degré sont fixés à 2. L'indicateur intègre les classes de SmoothAlgorithms.mqh, qui sont à placer dans MQL5/Include. Des précisions sur leur application apparaissent dans un article dédié aux moyennes de séries de prix.

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Le Market Profile est un outil crucial dans l'analyse des futures. L'indicateur Market Profile pour MetaTrader offre une représentation visuelle de la distribution des prix dans le temps. Il met en évidence une zone de valeur ainsi qu'une valeur de référence pour chaque session quotidienne, permettant une analyse plus approfondie des mouvements de marché.

Cet indicateur utilise les mouvements des prix sans dépendre des indicateurs standards de MetaTrader 5. Les traders peuvent l'appliquer sur des horizons M5, M15 et M30. Bien que le M5 propose une précision accrue, le M30 est souvent préféré pour sa visibilité optimale.

Des paramètres d'entrée tels que StartFromDate, StartFromToday, et DaysToCount offrent des options de personnalisation aux traders, ajustant le profil aux besoins individuels d'analyse. Trois schémas de couleurs personnalisables facilitent la visualisation efficace d...

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L'indicateur décrit combine les bandes de Bollinger avec des flèches d'achat et de vente directement sur le graphique. Il repère lorsque le prix franchit les bandes de Bollinger et affiche des flèches pour identifier d'éventuels points de retournement sur les limites de la volatilité du marché. Les signaux d'achat, représentés par des flèches bleues, sont générés lorsque le prix clôture en dessous de la bande inférieure puis au-dessus. Les signaux de vente, illustrés par des flèches rouges, apparaissent quand le prix clôture au-dessus de la bande supérieure puis en dessous.

Cet indicateur fonctionne avec tous les symboles et échéances et propose un affichage optionnel de ces bandes. Les signaux ne sont reproduits qu'après la fermeture de la bougie, évitant les répétitions inutiles. L'utilisateur peut personnaliser facilement les paramètres, incluant la période des bandes et le multi...

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Exemple de tri ascendant d'une liste de structures par champ. Cet exemple montre comment personnaliser un algorithme en fonction des besoins spécifiques. Il s'agit d'une solution de base pour le tri dans un tableau de structures. Les algorithmes présentés incluent le tri rapide et le tri par fusion. Ces méthodes sont efficaces pour gérer des ensembles de données complexes. Le tri rapide divise la liste et trie chaque partie indépendamment, tandis que le tri par fusion fusionne des sous-listes triées. Adapter ces approches permet de répondre à diverses exigences de tri selon les champs de structure. Comparez les performances pour optimiser l'efficacité lors de grandes quantités de données.

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Découvrez comment l'indicateur SpecAnalyzer utilise les objets graphiques du MQL5 pour offrir une solution innovante pour l'analyse spectrale. Cet outil créé à partir de bibliothèques standard MQL5 ajuste automatiquement l'affichage du graphique tout en maintenant des éléments graphiques ancrés. Le panneau de contrôle, conçu via SpecAnalyzer.mqh, permet de sélectionner différents modes d'affichage et sources de données. De plus, la classe GRaphChart sauvegarde et restaure les paramètres du graphique pour une expérience utilisateur seamless. Les développeurs peuvent personnaliser le code pour optimiser les analyses selon leurs besoins. Cette approche démontre l'efficacité du MQL5 pour le développement d'outils de trading avancés.

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L'indicateur Ichimoku Kinko Hyo est fréquemment modifié pour répondre aux besoins spécifiques des systèmes de trading. Dans certains cas, seul le nuage est conservé, tandis que les autres lignes sont retirées du graphique afin de simplifier l'analyse. Pour répondre à ces préférences, il existe des versions personnalisées de l'indicateur qui affichent uniquement le nuage, éliminant ainsi toute distraction. Cette approche permet de se concentrer exclusivement sur les signaux clés fournis par le nuage, facilitant ainsi le processus décisionnel des traders en quête de clarté et d'efficacité dans leur stratégie d'investissement.

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L'indicateur ADX lissé utilise l'algorithme de lissage de John Eilers appliqué aux trois composantes de l'indicateur standard ADX (Average Directional Movement Index). Ce processus réduit le bruit présent dans l'indicateur ADX standard, comme illustré sur la figure fournie. Développé initialement en MQL4, cet outil a été mis à disposition du public via la Code Base à mql4.com depuis le 28 février 2007. Lissando l'ADX, il permet d'obtenir une représentation plus claire des tendances de mouvement directionnel sur le marché, facilitant ainsi le processus d'analyse technique pour les professionnels.

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L'indicateur "Explosion" de Waddah Attar se distingue par sa capacité à signaler les mouvements accélérés du marché. Sa fonction principale est de guider les traders dans leurs décisions d'achat, de vente et de sortie de position. En fournissant des indications précises sur le rythme du marché, il aide à anticiper les changements significatifs. Publié initialement en mars 2008 sur la plateforme mql4.com, cet outil est devenu une référence pour les opérateurs sur le marché des changes. Il est essentiel pour les traders qui cherchent à optimiser leur stratégie en période de volatilité accrue.

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Les programmeurs développent souvent des loggers personnalisés adaptés à leurs besoins spécifiques. Pour MQL5, un logger inspiré du module de logging de Python a été conçu. Cette classe est simpliste, sans hiérarchie complexe, rotateurs ou formateurs, rendant son intégration facile dans divers projets. Pour l'installation, copiez le fichier CDKLogger.mqh dans le dossier MQL\Include\DKStdLib\Logger et importez-le dans le projet.

Un point à noter est l'utilisation intensive de StringFormat qui analyse la chaîne de caractères à chaque appel, même lorsque le niveau de journalisation ne le justifie pas. Cela peut nécessiter un conditionnement des messages de débogage pour éviter des opérations inutiles. Une approche qui pourrait être envisagée est l'utilisation paresseuse de StringFormat, mais MQL5 ne prend pas en charge le passage d'un nombre dynamique de paramètres. Toute suggestion pou...

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