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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Le script mentionné propose une fonction essentielle pour les développeurs travaillant avec les données de marché, à savoir TimeServerDaylightSavings(). Cette fonction, absente des fonctions régulières, permet de déterminer si le serveur utilise l'heure d'été, contrairement à TimeDaylightSavings() qui ne s'applique qu'à l'ordinateur local.

Les fonctions associées permettent une analyse précise des décalages GMT au travers de l'historique des cotations, révélant si un courtier applique les changements d'heure saisonniers. Ce procédé repose sur des statistiques des heures d'ouverture et la détection des différents décalages. Deux pics distincts peuvent indiquer l'application de l'heure d'été et de l'heure normale.

Des améliorations effectuées après octobre 2024 incluent des corrections de bugs significatifs, notamment une modification des analyses pour éliminer l'influence des changem...

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La théorie du chaos appliquée à l'analyse financière propose une compréhension approfondie des dynamiques du marché grâce à des concepts tels que les attracteurs, les fractales et l'effet papillon. L'exposant de Lyapounov joue un rôle crucial dans l'évaluation des séries temporelles. Un examen pratique de ces théories, combiné à l'utilisation d'outils tels que la dimension fractale et les analyses de récurrences, fournit une vision plus claire de la complexité et de la volatilité des marchés financiers. En outre, la reconstruction d'espaces de phase et l'application du théorème de Takens permettent de prédire la volatilité future, offrant des outils précieux pour le trading algorithmique et l'optimisation des stratégies.

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L'indicateur StepMA se présente sous la forme d'une moyenne mobile. Il génère des signaux de trading basés sur le changement de couleur de sa ligne. Un signal d'achat apparaît lorsque la couleur change du rose au bleu, indiquant la prise d'une position longue à maintenir jusqu'à ce que la couleur change à nouveau. À l'inverse, un signal de vente émerge lorsque la ligne de l'indicateur passe du bleu au rose. Dans ce cas, il est conseillé de maintenir une position courte jusqu'au retour de la couleur bleue. Ce mécanisme facilite la prise de décision en matière de trading, en se basant sur des changements visuels spécifiques de l'indicateur.

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Le texte présente un indicateur de marché basé sur le Pourcentage de Williams, modifié par la Transformée de Fisher Inverse. Cet outil propose des signaux clairs d'achat et de vente en raison de ses valeurs fréquentes proches des limites de +1 ou -1. Il est recommandé de procéder à l'achat lorsque l'indicateur dépasse -0,5 ou atteint 0,5 après avoir précédemment atteint -0,5. À l'inverse, une vente est conseillée lorsque l'indicateur descend sous 0,5 ou -0,5, à condition qu'il n'ait pas déjà franchi à la baisse 0,5 auparavant.

L'implémentation utilise la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh. Il est conseillé de copier cette bibliothèque dans MQL5\Include pour un fonctionnement optimal. Une explication détaillée de l'utilisation de ces classes est disponible dans un article spécifique portant sur les moyennes de séries de prix sans tampons supplémentaires. Ce code a initialement été déve...

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L'indicateur de Fisher, basé sur les travaux de John Ehlers, propose une approche innovante pour analyser les tendances des prix. Contrairement à la distribution gaussienne, cet outil normalise le prix et utilise la transformation de Fisher pour identifier les renversements potentiels. Une période de 10 est recommandée pour sa mise en œuvre, facilitant la prévision des changements de tendance à travers l'évaluation des niveaux de prix maximums et minimums historiques.

Le Fisher, lorsqu'il dépasse zéro, signale un potentiel d'achat, tandis qu'un passage en dessous suggère une opportunité de vente. La clé pour réduire les faux signaux réside dans le choix judicieux de la période d'évaluation des extrêmes historiques. Les croisements entre les lignes de Fisher et Trigger sont similaires aux signaux fournis par l'oscillateur stochastique, offrant une méthode fiable pour le suivi des tend...

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L'outil proposé facilite l'analyse de graphiques sur plusieurs échéances en identifiant les bougies d'intérêt spécifiques. La conversion optionnelle de l'heure serveur en heure locale s'affiche dans l'infobulle, simplifiant ainsi l'interprétation des données. Utilisez les touches [Ctrl] ou [Shift] pour repositionner le curseur personnalisé lors du survol d'un graphique. La touche [Esc] permet de masquer ou afficher le curseur en croix. Après la mise à jour du 20 novembre 2024, l'état du curseur est conservé au démarrage ou redémarrage de l'indicateur. Paramètres disponibles incluent l'affichage de l'heure locale, la couleur et le nom du curseur, synchronisé grâce à une variable globale du terminal.

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L'indicateur graphique Perfect Seconds est conçu pour convertir les bougies minute en données de secondes en temps réel. Pour résoudre tout dysfonctionnement possible, supprimez la ligne de code concernée dans OnInit et OnCalculate. L'utilisateur a la possibilité de définir un nombre de secondes précis pour la clôture des barres. Cela repose sur des données OHLC en temps réel et fonctionne indépendamment de la disponibilité des ticks. Aucune DLL externe nécessaire, l’indicateur est compatible avec les VPS. Il est optimisé pour offrir des performances rapides et fluides. Il prend en charge les paires Crypto comme Binance et Kucoin, ainsi que les symboles comme l'or et les devises Forex. Les utilisateurs peuvent également gérer les symboles et les taux.

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Les tests confirment que l'appel d'indicateurs personnalisés dans le code peut réduire l'efficacité du calcul. Pour améliorer les performances, intégrer les calculs intermédiaires directement dans l'indicateur est recommandé, réduisant ainsi le besoin de tampons supplémentaires. Cette stratégie facilite le code et optimise la vitesse d'exécution. Utiliser des fonctions personnalisées pour les calculs de moyenne simplifie le développement. Les fonctions doivent gérer les barres de données et stocker des valeurs intermédiaires. Les classes comme CMoving_Average, dérivées de classes de base, permettent une meilleure gestion des algorithmes de moyennage sans perte de performances ni conflits de mémoire.

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L'indicateur LeMan analyse la position de la tendance en se basant sur les prix actuels ainsi que sur les maxima et minima de trois périodes différentes. Il est essentiel de se référer également à LeManSignal pour une compréhension complète. Cet outil repose sur les classes de la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh. Ces classes doivent être copiées dans le répertoire terminal_data_terminal\MQL5\Include pour fonctionner correctement. Une description approfondie de l'utilisation de cette bibliothèque est disponible dans l'article sur le calcul de la moyenne des séries de prix sans recourir aux tampons supplémentaires. Initialement, cet indicateur a été développé pour MQL4 et a fait son apparition dans la Code Base le 6 août 2009.

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Un nouvel indicateur a été développé pour prédire les valeurs maximales et minimales du prix d'un actif financier pour la journée de trading actuelle. Il utilise les bougies journalières d'hier et d'aujourd'hui. L'outil prend en compte les prix de clôture et d'ouverture pour déterminer la fourchette de prix X de demain. Trois situations peuvent se présenter selon la relation entre ces prix. Les variables clés incluent : Open[0], High[0], Low[0], Close[0] pour aujourd'hui ; Open[1], High[1], Low[1], Close[1] pour hier. La formule pour le prix minimum prévu est Min = X - High[1] et pour le prix maximum, Max = Low[1] - X. Basé sur le livre de Vedikhin, Petrov et Shilov, cet indicateur s'adresse tant aux débutants qu'aux professionnels du Forex.

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Les indicateurs BrainTrend1 et BrainTrend2 optimisent l'espace de travail en s'affichant dans une fenêtre réduite. BrainTrend1, avec ses points carrés supérieurs, sert d'indicateur de tendance principal. BrainTrend2 affiche des points ronds inférieurs pour la confirmation des signaux de tendance. Pour assurer le bon fonctionnement de BrainTrend, les fichiers compilés de BrainTrend1 et BrainTrend2 doivent être placés dans le répertoire terminal_data_folder\MQL5\Indicators\. Cette disposition garantit une meilleure lisibilité et efficacité lors de l'analyse graphique. Ces indicateurs jouent un rôle crucial pour décrypter les tendances du marché avec précision et fiabilité.

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Cet outil de calcul de la taille du lot est conçu pour optimiser la gestion des risques en fonction d'un pourcentage de risque et d'un niveau de stop loss spécifié. En cliquant sur le graphique, vous pouvez positionner un stop loss virtuel. L'outil automatisera alors le calcul de la taille du lot correspondant au pourcentage de risque choisi. Il est essentiel de sélectionner entre achat ou vente lors de la saisie des données afin de correctement évaluer le risque à partir du prix ask pour les achats et du prix bid pour les ventes.

Une plus grande distance de stop loss sur des échelles de temps plus élevées augmente le risque en raison d'une fluctuation de prix sur un plus grand nombre de points. Cette méthode de calcul est applicable à tous types d'instruments financiers. Cependant, notez que le calcul de la taille du lot se base uniquement sur le pourcentage de risque et la distance...

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La création de tableaux de bord pour les Expert Advisors et les indicateurs dans MetaTrader 5 permet d'optimiser l'affichage des données de trading essentielles. Le code fourni est une ressource complète pour construire un tableau de bord fonctionnel et personnalisable. Il offre une structure de base solide pour afficher des métriques clés, améliorer l'utilisation des graphiques et informer vos décisions de trading. Grâce à ce code, les développeurs ont la possibilité de créer des interfaces utilisateur intuitives et utiles qui renforcent les capacités d'analyse. Explorez la conception et la mise en œuvre efficaces de vos propres panneaux de contrôle pour une meilleure gestion des données de marché.

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La création d'un outil pour visualiser des informations textuelles dans MetaTrader 5 vise à afficher dynamiquement des données telles que paramètres EA, prix, ou résultats sous forme de tableau sur le graphique. Basée sur les classes standard de MetaTrader 5, la bibliothèque gère divers objets graphiques textuels.

Les classes standard incluent CObject pour manipulation des listes, CChartObject pour objets graphiques avec lecture et modification des propriétés, et CChartObjectText pour les objets textuels. Les extensions incluent CChartObjectLabel pour OBJ_LABEL, CChartObjectEdit pour champs de saisie, et CChartObjectButton pour boutons.

L'extension ajoute des fonctions telles que le positionnement flexible sur écran et génération de noms uniques. La bibliothèque facilite organisation et accès aux informations graphiques dans la plateforme de trading.

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L'indicateur Adaptive Cyber Cycle, développé par Witold Wozniak, est conçu pour s'adapter automatiquement aux cycles changeants des marchés financiers. Contrairement aux oscillateurs traditionnels qui exigent un réglage manuel constant de la période de calcul, cet indicateur ajuste automatiquement la période moyenne en fonction des conditions actuelles du marché. Fondé sur les principes de l'article "Using The Fisher Transform" de John Ehlers, publié en 2002, cet outil ne nécessite pas une intervention manuelle fréquente, rendant le suivi des actifs plus efficace. Pour assurer son bon fonctionnement, l'indicateur CyclePeriod compilé doit être placé dans le dossier indiqué du terminal.

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Cet indicateur crée un graphique de la paire de devises sélectionnée dans une fenêtre de graphique supplémentaire. Il est compatible avec les indicateurs développés à l'aide de la fonction OnCalculate() de première forme, permettant leur application sur ce graphique additionnel. Cependant, sur les échelles de temps courtes, la synchronisation avec les autres paires de devises peut se détériorer, compromettant ainsi la précision des indicateurs affichés. Ce phénomène et sa gestion sont abordés dans l'article dédié à la mise en œuvre du mode multidevises dans MetaTrader 5. Pour optimiser l'utilisation, l'application d'indicateurs sur des graphiques avec une échelle de temps inférieure à M5 n'est pas recommandée.

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Le Stochastic Cyber Cycle est un oscillateur stochastique revisité. Contrairement à la version classique, il utilise les valeurs de l'indicateur personnalisé Cyber Cycle pour ses calculs. Cela permet au Stochastic Cyber Cycle de mieux s'adapter aux fluctuations et changements de cycles du marché, se différenciant par là d'un oscillateur classique qui repose sur une période de calcul fixe. Ce dernier peut parfois ne pas répondre adéquatement aux variations de la volatilité des marchés. En se basant sur les travaux de John Ehlers, notamment son article de novembre 2002 sur le Fisher Transform, le Stochastic Cyber Cycle offre une approche dynamique ajustée à la situation actuelle du marché. Idéal pour ceux qui préfèrent des stratégies de trading simples en utilisant des méthodes similaires à celles des indicateurs classiques comme le RSI.

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Un outil disponible pour le calcul précis du risque. Il permet d'évaluer le risque d'une position en fonction de la taille du lot et du stop loss fixé. En cliquant sur le graphique, vous pouvez définir un stop loss virtuel. L'outil calculera alors automatiquement le pourcentage de risque et la perte monétaire associée sur la base de ce stop et de la taille du lot choisi. Sélectionnez achat ou vente selon le type de position prévue. Pour achat, calcul à partir de la demande, pour vente, de l'offre. Un stop loss éloigné sur des échelles de temps élevées entraîne un risque accru, le prix couvrant plus de points. Adapté à divers types de titres pour une gestion de risque optimisée.

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La classe CDebugLogger V2 offre un puissant utilitaire de journalisation pour MQL4/5, conçu pour les environnements nécessitant une surveillance et un débogage précis des applications. Parmi les améliorations récentes figurent un mécanisme de débouclage pour limiter l'enregistrement excessif dans les systèmes événementiels (comme OnTick et OnTimer), ainsi que de nouvelles options de filtrage et de mise en sourdine. Ces fonctionnalités permettent aux développeurs de se concentrer sur les entrées les plus pertinentes.

Cette mise à jour, publiée en tant que base de code séparée, donne le choix entre l'original et la version améliorée. CDebugLogger prend en charge des niveaux de journalisation variés (INFO, WARNING, ERROR, DEBUG), l'inclusion d'horodatages personnalisés, et la journalisation dans des fichiers, y compris au format CSV.

Les informations contextuelles sont enrichies par de...

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