Cet article décrit l'application pratique de DirectX 11 et des outils MQL5 intégrés pour la création de visualisations 3D et d'interfaces interactives dans MetaTrader 5. L'accent est mis sur l'efficacité cognitive - la capacité des graphiques 3D et des scènes guidées à aider à comprendre les données d'optimisation, les clusters de liquidité et les scénarios de trading multidimensionnels. Les principes de base du pipeline DX, le travail avec les shaders, la liaison des événements de la souris et du clavier, ainsi que les limitations technologiques objectives sont abordés en détail. Cet article s'adresse aux développeurs MQL5 et aux traders algorithmiques prêts à transformer les indicateurs stratégiques en paysages analytiques 3D compréhensibles, où la visualisation accélère la prise de décision.
Cet article est consacré à l'architecture événementielle de MQL5 et décrit la transition du modèle monolithique OnTick au traitement distribué. Nous examinerons les événements prédéfinis et personnalisés, les services, l’échange de messages entre programmes, ainsi que les erreurs d'architecture courantes. Un exemple pratique montre comment organiser les interactions entre les indicateurs et un Expert Advisor afin de réduire la charge, d'améliorer la lisibilité et de simplifier la maintenance.
Dans cet article, nous démontrons comment utiliser l'API des symboles personnalisés de MetaTrader 5 pour transformer votre terminal en un outil de construction des données permettant de générer des graphiques Renko, Range et Volume Egal indépendants du temps et d'assembler des instruments synthétiques. Nous analyserons l'agrégation des ticks et la modification de l'historique pour les tests de résistance (élargissement du spread, modifications du niveau de stop) en tenant compte des limitations de la plateforme. Vous pourrez également vous entraîner à utiliser CiCustomSymbol et le routage des ordres vers un symbole réel via le wrapper CustomOrder grâce à des fragments de code prêts à l'emploi.
Découvrez comment construire une approche pratique de migration des calculs du processeur (CPU) vers le processeur graphique (GPU) en MQL5 en utilisant OpenCL. Nous nous concentrerons sur l'initialisation du contexte, l'organisation des buffers, le traitement par lots de grande taille, le lancement du noyau et la minimisation des échanges de données. Les erreurs courantes et les moyens de les éliminer seront également examinés. Un exemple utilisant des figures de chandeliers japonais illustre l'intérêt pratique de cette approche.
Cet article présente une approche systématique du trading d'actualités dans MetaTrader 5 utilisant le Calendrier Économique intégré : structure des données, fonctions API, règles de synchronisation temporelle et filtrage des événements. Des méthodes de mise en cache et de mise à jour incrémentale sans surcharge du serveur sont décrites. L'article propose également un mécanisme pour exporter l'historique vers une ressource .EX5 en vue de tests déterministes utilisant le même algorithme.
Cet article présente un socle minimal opérationnel pour la tenue d'un journal de trading en MQL5 en utilisant SQLite : un schéma des tables pour les transactions, les signaux et les événements, des index, des requêtes préparées et des transactions, ainsi que des requêtes SQL d’analyse standard. L'intégration avec le tableau de bord statistique de MetaTrader 5 et l'utilisation de la base de données via MetaEditor sont démontrées. Cette approche permet d'automatiser le journal, d'accélérer les calculs et d'effectuer des analyses sans complexifier le code de l’EA.
Cet article démontre comment l'intégration de Python et de MetaTrader 5 combine la flexibilité de la recherche et l'exécution des transactions dans un même flux de travail. Python est utilisé pour l'analyse des données, la sélection des variables et l'entraînement des modèles, et MetaTrader 5 est utilisé pour les tests et l’automatisation du trading. Cette approche simplifie la mise en pratique des solutions, accroît la reproductibilité et rend le développement des systèmes de trading plus rapide et plus structuré.
Historique technique de l'évolution de MQL : des langages limités MQL et MQL II, en passant par le langage procédural MQL4, jusqu'au langage orienté objet MQL5 avec compilation native, des API riches et un environnement d'ingénierie complet. Nous présentons ici les principales fonctionnalités du langage et ses intégrations avec Python, OpenCL, ONNX, OpenBLAS, les bases de données, DirectX, l'Assistant IA agentique et le Model Context Protocol (MCP), qui connecte les systèmes d'IA au terminal, à MetaEditor, aux données de marché, aux opérations de trading et aux outils de développement. Cet article examine des documents d'archives sur les origines de MetaQuotes et de MetaTrader, le lancement de MQL4.COM et MQL5.COM, les championnats, Algo Forge et leur impact sur l'écosystème.
Comment fonctionne le trading de portefeuille sur le Forex ? Comment peut-on intégrer la théorie du portefeuille de Markowitz pour l'optimisation de l’allocation du portefeuille et le modèle VaR pour l'optimisation du risque de portefeuille ? Nous créons un code basé sur la théorie du portefeuille, visant, d'une part, à maintenir un risque faible et, d'autre part, à obtenir une rentabilité acceptable à long terme.
Découvrir un nouveau monde de trading automatisé sur barres 3D. À quoi ressemble un robot de trading sur des barres de prix multidimensionnelles ? Les grappes de barres 3D « jaunes » sont-elles capables de prédire les retournements de tendance ? À quoi ressemble le trading multidimensionnel ?
L'article s'attarde sur les graphiques de prix 3D multivariés et leur création. Nous examinerons également comment les barres 3D prédisent les retournements de prix, et comment Python et MetaTrader 5 nous permettent de tracer ces barres de volume en temps réel.
Modèles de régression non linéaire sur le marché boursier : Est-il possible de prédire les marchés financiers ? Prenons l'exemple de la création d'un modèle de prévision des cours de l'EUR/USD, et de la création de deux robots basés sur ce modèle : l'un en Python et l'autre en MQL5.
Comment appliquer les règles prédictives de l'analyse des données de vente au détail en supermarché au marché réel du Forex ? Quel est le lien entre les achats de biscuits, de lait et de pain et les transactions boursières ? Cet article présente une approche novatrice du trading algorithmique basée sur l'utilisation de règles d'association.
Cet article explore la possibilité d'améliorer les prévisions de prix basées sur l'analyse des volumes de transactions en intégrant les principes de l'analyse technique à l'architecture du réseau neuronal LSTM. Une attention particulière est portée à la détection et à l'interprétation des volumes anormaux, à l'utilisation du clustering et à la création de caractéristiques basées sur les volumes et leur définition dans le contexte de l'apprentissage automatique.
Quel est le lien entre la météo et le Forex ? La théorie économique classique a longtemps ignoré l'influence de facteurs tels que les conditions météorologiques sur le comportement du marché. Mais tout a changé. Essayons de trouver des liens entre les conditions météorologiques et la position des devises agricoles sur le marché.
Existe-t-il des schémas répétitifs et des régularités sur le marché du Forex ? J'ai décidé de créer mon propre système d'analyse de modèles en utilisant Python et MetaTrader 5. Une sorte de symbiose entre les mathématiques et la programmation pour conquérir le Forex.
Dans cet article, nous allons créer un système d'arbitrage qui reste légal aux yeux des courtiers, crée des milliers de prix synthétiques sur le marché du Forex, les analyse et effectue des transactions fructueuses.
La position des planètes et des étoiles affecte-t-elle les marchés financiers ? Armons-nous de statistiques et de big data, et embarquons pour un voyage passionnant dans le monde où les étoiles et les graphiques boursiers se croisent.
Nous allons créer un indicateur basé sur le Carré de 9 de Gann, construit en élevant le temps et le prix au carré. Nous allons préparer le code et tester l'indicateur dans la plateforme sur différents intervalles de temps.
Quelle est l'essence de la théorie de Gann ? Comment sont construits les angles de Gann ? Nous allons créer l'indicateur Angles de Gann pour MetaTrader 5.
Voici la deuxième partie de l'article consacré à l'implémentation du modèle de tableau dans MQL5 en utilisant le paradigme architectural MVC (Modèle-Vue-Contrôleur). L'article traite du développement des classes de tableau et de l'en-tête de tableau sur la base d'un modèle de tableau créé précédemment. Les classes développées constitueront la base de l'implémentation ultérieure des composants Vue et Contrôleur, qui seront abordés dans les articles suivants.
Dans cet article, nous examinons le processus de développement d'un modèle de table dans MQL5 en utilisant le modèle architectural MVC (Modèle - Vue - Contrôleur) pour séparer la logique des données, la présentation et le contrôle, ce qui permet d'obtenir un code structuré, flexible et évolutif. Nous envisageons la mise en œuvre de classes pour la construction d'un modèle de table, y compris l'utilisation de listes chaînées pour le stockage des données.
Nous continuerons à développer les projets ’Simple Candles’ et ’Adwizard’, tout en décrivant les aspects les plus fins de l'utilisation du système de contrôle de version et de dépôts MQL5 Algo Forge.
Voyons comment vous pouvez commencer à intégrer du code externe à partir de n'importe quel dépôt du stockage MQL5 Algo Forge dans votre propre projet. Dans cet article, nous nous attaquons enfin à cette tâche prometteuse, mais plus complexe : comment connecter et utiliser de manière pratique des bibliothèques provenant de dépôts tiers dans MQL5 Algo Forge.
Dans cet article, nous examinons l'une des approches possibles pour organiser le stockage du code source d'un projet dans un dépôt public. Nous distribuerons le code dans différentes branches afin d'établir des règles claires et pratiques pour le développement du projet.
Nous poursuivons notre plongée dans la théorie du chaos sur les marchés financiers. Cette fois-ci, j'examinerai son applicabilité à l'analyse des devises et d'autres actifs.
Comment utiliser les données économiques de la Banque Mondiale pour les prévisions ? Que se passe-t-il lorsque l'on combine les modèles d'IA et l'économie ?
Cet article explore le potentiel du modèle de la valeur à risque (VaR) pour l'optimisation des portefeuilles multidevises. En utilisant la puissance de Python et les fonctionnalités de MetaTrader 5, nous démontrons comment mettre en œuvre l'analyse VaR pour une allocation de capital et une gestion de position efficaces. Des fondements théoriques à la mise en œuvre pratique, l'article couvre tous les aspects de l'application de l'un des systèmes de calcul du risque les plus robustes - la VaR - dans le trading algorithmique.
Lorsqu'ils travaillent sur des projets dans MetaEditor, les développeurs sont souvent confrontés à la nécessité de gérer les versions du code. MetaQuotes a récemment annoncé la migration vers GIT et le lancement de MQL5 Algo Forge avec des capacités de versionnement de code et de collaboration. Dans cet article, nous verrons comment utiliser plus efficacement les nouveaux outils et ceux qui existent déjà.
Lors de la création d'un système de trading, il y a une tâche à accomplir efficacement. Cette tâche consiste à placer des ordres ou à permettre au système de trading créé de traiter les ordres automatiquement, ce qui est crucial dans tout système de trading. Vous trouverez donc dans cet article la plupart des sujets que vous devez comprendre sur cette tâche pour créer votre système de trading en termes de placement d'ordres de manière efficace.
La théorie du chaos peut-elle être appliquée aux marchés financiers ? Dans cet article, nous examinerons en quoi la théorie conventionnelle du chaos et les systèmes chaotiques diffèrent du concept proposé par Bill Williams.
Nous connaissons tous l'importance de l'indicateur des Moyennes Mobiles (Moving Average en anglais) pour de nombreux traders. Il existe d'autres types de Moyennes Mobiles qui peuvent s'avérer utiles pour le trading. Nous allons les identifier dans cet article et faire une comparaison simple entre chacun et une Moyenne Mobile Simple, la version la plus populaire, afin de voir lequel peut donner les meilleurs résultats.
Nous présentons MQL5 Algo Forge — un portail dédié aux développeurs de trading algorithmique. Il combine la puissance de Git avec une interface intuitive pour gérer et organiser les projets au sein de l'écosystème MQL5. Vous pouvez y suivre des auteurs intéressants, former des équipes et collaborer à des projets de trading algorithmique.
Tout programme, quel que soit le langage de programmation, a une structure spécifique. Dans cet article, vous apprendrez les parties essentielles de la structure d’un programme MQL5 en comprenant les bases de la programmation de chaque partie, ce qui peut être très utile lors de la création de notre système de trading MQL5 ou d'un outil de trading pouvant être exécuté dans MetaTrader 5.
Les fonctions sont des éléments essentiels dans tout langage de programmation : elles aident les développeurs à appliquer le concept DRY, qui signifie ne vous répétez pas, et présentent bien d'autres avantages. Dans cet article, vous trouverez beaucoup plus d'informations sur les fonctions, et sur comment créer nos propres fonctions en MQL5 avec des applications simples pouvant être utilisées ou appelées dans n'importe quel système de votre choix pour l’enrichir sans compliquer les choses.
Nous poursuivons la série d'articles sur le développement d'un robot de trading en Python et en MQL5. Dans cet article, nous allons créer un algorithme de trading en Python.
Nous poursuivons la série d'articles sur le développement d'un robot de trading en Python et MQL5. Aujourd'hui, nous allons résoudre le problème de la sélection et de l'entraînement d'un modèle, de son test, de la mise en œuvre de la validation croisée, de la recherche en grille, ainsi que le problème de l'ensemble de modèles.
Développement d'un robot de trading basé sur l'apprentissage automatique : Un guide détaillé. Le premier article de la série traite de la collecte et de la préparation des données et des caractéristiques. Le projet est mis en œuvre à l'aide du langage de programmation et des bibliothèques Python, ainsi que de la plateforme MetaTrader 5.
Dans cet article, je montrerai la première partie des améliorations qui m'ont permis non seulement de fermer toute la chaîne d'automatisation pour le trading sur MetaTrader 4 et 5, mais aussi de faire quelque chose de beaucoup plus intéressant. Désormais, cette solution me permet d'automatiser entièrement la création et l'optimisation des EA, ainsi que de minimiser les coûts de main-d'œuvre pour trouver des configurations de trading efficaces.
