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.
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.
MQL5 Freelance est un service en ligne où les développeurs sont payés pour créer des applications de trading pour les clients traders. Le service fonctionne avec succès depuis 2010, avec plus de 100 000 projets réalisés à ce jour, pour une valeur totale de 7 millions de dollars. Comme on le voit, il s'agit d'une somme d'argent importante.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
L'interface utilisateur de la plateforme MetaTrader 5 est traduite en plusieurs langues. Ne vous inquiétez pas si votre langue maternelle ne fait pas partie des langues prises en charge. Vous pouvez facilement effectuer la traduction en utilisant l'utilitaire spécial MetaTrader 5 MultiLanguage Pack, offert gratuitement par MetaQuotes Software Corp. à tous les participants. Dans cet article, nous allons montrer quelques exemples de la façon d'ajouter une nouvelle langue d'interface utilisateur à la plateforme MetaTrader 5.
Commencez à proposer vos applications de trading à des millions d'utilisateurs MetaTrader du monde entier via le Marché. Le service offre une infrastructure prête à l'emploi : accès à un large public, solutions de licences, versions d'essai, publication de mises à jour et acceptation de paiements. Il vous suffit d'effectuer une procédure d'inscription rapide du vendeur et de publier votre produit. Commencez à générer des bénéfices supplémentaires à partir de vos programmes en utilisant la base technique prête à l'emploi assuré par le service.
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.
Cet article est consacré à une nouvelle direction en perspective dans l’apprentissage automatique - l’apprentissage profond ou, pour être précis, les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un bref examen des réseaux de neurones de deuxième génération, de l’architecture de leurs connexions et de leurs principaux types, méthodes et règles d’apprentissage et de leurs principaux inconvénients, suivi de l’histoire du développement des réseaux de neurones de troisième génération, de leurs principaux types, particularités et méthodes d’entraînement. Des expériences pratiques sur la construction et l’entraînement d’un réseau neuronal profond initié par les poids d’un autoencodeur empilé avec des données réelles sont menées. Toutes les étapes, de la sélection des données d’entrée à la dérivation métrique, sont discutées en détail.
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.
L'apprentissage automatique est devenu une méthode populaire pour l'élaboration de stratégies. Alors que l'accent a été mis sur la maximisation de la rentabilité et de la précision des prédictions, l'importance du traitement des données utilisées pour construire des modèles prédictifs n'a pas fait l'objet d'une grande attention. Dans cet article, nous envisageons d'utiliser le concept d'entropie pour évaluer l'adéquation des indicateurs à utiliser dans la construction de modèles prédictifs, comme indiqué dans le livre Testing and Tuning Market Trading Systems de Timothy Masters.
En tant que développeurs, nous devons apprendre à créer et à développer des logiciels réutilisables et flexibles sans duplication de code, en particulier si nous avons différents objets ayant des comportements différents. L'utilisation de techniques et de principes de programmation orientés vers l'objet permet d'y parvenir facilement. Dans cet article, nous présenterons les bases de la Programmation Orientée Objet MQL5 afin de comprendre comment nous pouvons utiliser les principes et les pratiques de ce sujet critique dans nos logiciels.
Dans cet article, nous allons fournir un guide simple et facile à tous ceux qui ont besoin de créer l'un des outils les plus précieux et les plus utiles dans le trading, à savoir le panneau graphique. Il permet de simplifier et de faciliter les tâches liées au trading, ce qui permet de gagner du temps et de se concentrer davantage sur le processus de trading lui-même, sans aucune distraction.
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.
Il existe de nombreux outils techniques permettant de visualiser un canal autour des prix. L'un de ces outils est l'indicateur du Canal de Donchian, ou Donchian Channel en anglais. Dans cet article, nous allons apprendre comment créer l'indicateur Donchian Channel et comment le négocier en tant qu'indicateur personnalisé à l'aide de l'EA.
Installez facilement MetaTrader 5 et d'autres applications MetaQuotes sur les appareils HarmonyOS NEXT à l'aide de DroiTong. Un guide détaillé étape par étape pour votre téléphone ou votre ordinateur portable.
Nous analyserons la question de savoir ce qu'est l'analyse quantitative et comment elle est utilisée par les principaux acteurs. Nous allons créer l'un des algorithmes d'analyse quantitative dans le langage MQL5.
Dans cet article, nous allons créer un modèle de forêt aléatoire (random forest) en Python, entraîner le modèle et le sauvegarder en tant que pipeline ONNX avec un pré-traitement des données. Ensuite, nous utiliserons le modèle dans le terminal MetaTrader 5.
Dans cet article de référence, nous examinerons les indicateurs standard de la catégorie Indicateurs de Tendance. Nous créerons des modèles prêts à l'emploi pour l'utilisation d'indicateurs dans les EA - déclaration et définition des paramètres, initialisation et dé-initialisation de l'indicateur, ainsi que l’obtention des résultats et des signaux à partir des buffers des indicateurs dans les EA.
Dans cet article, nous examinerons les indicateurs standard de la catégorie des indicateurs de Volume et de Bill Williams. Nous créerons des modèles prêts à l'emploi pour l'utilisation d'indicateurs dans les EA : déclaration et définition des paramètres, initialisation et dé-initialisation de l'indicateur, ainsi que la récupération des résultats des signaux à partir des buffers des indicateurs dans les EA.
L'article examine les indicateurs standard de la catégorie des Oscillateurs. Nous créerons des modèles prêts à l'emploi pour être utilisé dans les EA : déclaration et définition des paramètres, initialisation et dé-initialisation des indicateurs, ainsi que la récupération des données et des signaux depuis les buffers des indicateurs dans les EA.
L'article décrit les principes, les méthodes et les possibilités d'utilisation de l'Algorithme Electro-Magnétique dans divers problèmes d'optimisation. L'algorithme EM est un outil d'optimisation efficace capable de travailler avec de grandes quantités de données et des fonctions multidimensionnelles.
L'algorithme SSG (Saplings Sowing and Growing up) s'inspire de l'un des organismes les plus résistants de la planète, qui fait preuve d'une capacité de survie exceptionnelle dans des conditions très diverses.
