Trading algorithmique basé sur des figures de retournement 3D
Trading algorithmique basé sur des figures de retournement 3D
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 ?
Création de barres 3D basées sur le temps, le prix et le volume
Création de barres 3D basées sur le temps, le prix et le volume
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 en bourse
Modèles de régression non linéaire en bourse
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.
Utilisation des règles d'association dans l'analyse des données Forex
Utilisation des règles d'association dans l'analyse des données Forex
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.
Implémentation d'un modèle de table dans MQL5 : Application du concept MVC
Implémentation d'un modèle de table dans MQL5 : Application du concept MVC
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.
Approche quantitative de la gestion des risques : Application du modèle VaR pour optimiser un portefeuille multidevises en utilisant Python et MetaTrader 5
Approche quantitative de la gestion des risques : Application du modèle VaR pour optimiser un portefeuille multidevises en utilisant Python et MetaTrader 5
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.
Passer à MQL5 Algo Forge (Partie 1) : Création du Dépôt Principal
Passer à MQL5 Algo Forge (Partie 1) : Création du Dépôt Principal
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.
Démarrer avec MQL5 Algo Forge
Démarrer avec MQL5 Algo Forge
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.
Développement d'un robot en Python et MQL5 (Partie 1) : Pré-traitement des données
Développement d'un robot en Python et MQL5 (Partie 1) : Pré-traitement des données
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.
Algorithmes d'optimisation de la population : Harmony Search (HS)
Algorithmes d'optimisation de la population : Harmony Search (HS)
Dans cet article, j'étudierai et testerai l'algorithme d'optimisation le plus puissant : la recherche harmonique (HS), inspirée par le processus de recherche de l'harmonie sonore parfaite. Quel est donc l'algorithme qui domine aujourd'hui notre classement ?
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de Recherche Gravitationnelle (Gravitational Search Algorithm, GSA)
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de Recherche Gravitationnelle (Gravitational Search Algorithm, GSA)
GSA est un algorithme d'optimisation de la population inspiré de la nature inanimée. Grâce à la loi de la gravité de Newton implémentée dans l'algorithme, la grande fiabilité de la modélisation de l'interaction des corps physiques nous permet d'observer la danse enchanteresse des systèmes planétaires et des amas de galaxies. Dans cet article, j'examinerai l'un des algorithmes d'optimisation les plus intéressants et les plus originaux. Le simulateur de mouvement des objets spatiaux est également fourni.
Modèles de classification dans la bibliothèque Scikit-Learn et leur export vers ONNX
Modèles de classification dans la bibliothèque Scikit-Learn et leur export vers ONNX
Dans cet article, nous allons explorer l'application de tous les modèles de classification disponibles dans la bibliothèque Scikit-Learn pour résoudre la tâche de classification de l'ensemble de données Iris de Fisher. Nous tenterons de convertir ces modèles au format ONNX et d'utiliser les modèles résultants dans les programmes MQL5. Nous comparerons également la précision des modèles originaux avec leurs versions ONNX sur l'ensemble du jeu de données Iris.
Modèles de régression de la bibliothèque Scikit-learn et leur export vers ONNX
Modèles de régression de la bibliothèque Scikit-learn et leur export vers ONNX
Dans cet article, nous allons explorer l'application des modèles de régression du paquet Scikit-learn, tenter de les convertir au format ONNX, et utiliser les modèles résultants dans des programmes MQL5. Nous comparerons également la précision des modèles originaux avec leurs versions ONNX pour la précision flottante et la précision double. Nous examinerons aussi la représentation ONNX des modèles de régression, afin de mieux comprendre leur structure interne et leurs principes opérationnels.
Les fonctionnalités de ChatGPT d'OpenAI dans le cadre du développement MQL4 et MQL5
Les fonctionnalités de ChatGPT d'OpenAI dans le cadre du développement MQL4 et MQL5
Dans cet article, nous allons manipuler ChatGPT d'OpenAI afin de comprendre ses capacités en termes de gain de temps et d'intensité du travail de développement d'Expert Advisors, d'indicateurs et de scripts. Je vais vous guider rapidement à travers cette technologie et essayer de vous montrer comment l'utiliser correctement pour programmer en MQL4 et MQL5.
Algorithmes d'optimisation de la population
Algorithmes d'optimisation de la population
Cet article est une introduction à la classification des algorithmes d'optimisation (Optimization Algorithm - OA). L'article tente de créer un banc d'essai (un ensemble de fonctions), pouvant être utilisé pour comparer les OA et, peut-être, identifier l'algorithme le plus universel parmi tous ceux qui sont largement connus.
Opérations sur les Matrices et les Vecteurs en MQL5
Opérations sur les Matrices et les Vecteurs en MQL5
Les matrices et les vecteurs ont été introduits en MQL5 pour améliorer les opérations mathématiques. De nouvelles méthodes sont intégrées avec ces nouveaux types pour créer un code concis et compréhensible, proche de la notation mathématique. Les tableaux offrent des possibilités étendues, mais il existe de nombreux cas dans lesquels les matrices sont beaucoup plus efficaces.
Comment créer des graphiques 3D avec DirectX dans MetaTrader 5
Comment créer des graphiques 3D avec DirectX dans MetaTrader 5
Les graphiques 3D constituent un excellent moyen d'analyser de grosses quantités de données, car ils permettent de visualiser des choses cachées. Ces tâches peuvent être faites directement dans MQL5, et les fonctions DireсtX permettent de créer des objets tridimensionnels. Il est ainsi possible de créer des programmes de n’importe quelle complexité, même des jeux en 3D pour MetaTrader 5. Vous pouvez commencer à apprendre les graphiques 3D en dessinant des formes tridimensionnelles simples.
SQLite Gestion native des bases de données SQL dans MQL5
SQLite Gestion native des bases de données SQL dans MQL5
Le développement de stratégies de trading est associé à la manipulation de grandes quantités de données. Vous êtes désormais en mesure de travailler avec des bases de données en utilisant des requêtes SQL basées sur SQLite directement dans MQL5. Une caractéristique importante de ce moteur de base de données est que la totalité de la base de données est placée dans un seul fichier situé sur le PC de l'utilisateur.
Visualisez le ! Bibliothèque graphique MQL5 similaire à 'plot' du langage R
Visualisez le ! Bibliothèque graphique MQL5 similaire à 'plot' du langage R
Lors de l'étude de la logique de trading, la représentation visuelle sous forme de graphiques est d’une grande importance. Un certain nombre de langages de programmation populaires dans la communauté scientifique (tels que R et Python) contiennent une fonction spéciale "plot" utilisée pour la visualisation. Elle permet de dessiner des lignes, des distributions de points et des histogrammes pour visualiser les modèles. En MQL5, vous pouvez faire de même en utilisant la classe CGraphics.
Trading bidirectionnel et couverture des positions dans MetaTrader 5 à l’aide du HedgeTerminalAPI, Partie 2
Trading bidirectionnel et couverture des positions dans MetaTrader 5 à l’aide du HedgeTerminalAPI, Partie 2
Cet article décrit une nouvelle approche de la couverture des positions et trace la ligne dans les débats entre les utilisateurs de MetaTrader 4 et MetaTrader 5 à ce sujet. C'est la suite de la première partie : « Trading bidirectionnel et couverture des positions dans MetaTrader 5 à l’aide du panneau HedgeTerminal, Partie 1 » Dans la deuxième partie, nous discutons de l'intégration des Expert Advisors personnalisés dans HedgeTerminalAPI, qui est une bibliothèque de visualisation spéciale conçue pour le trading bidirectionnel dans un environnement logiciel confortable fournissant des outils pour une gestion de position pratique.
Trading bidirectionnel et couverture des positions dans MetaTrader 5 à l’aide du panneau HedgeTerminal, Partie 1
Trading bidirectionnel et couverture des positions dans MetaTrader 5 à l’aide du panneau HedgeTerminal, Partie 1
Cet article décrit une nouvelle approche de la couverture des positions et trace la ligne dans les débats entre les utilisateurs de MetaTrader 4 et MetaTrader 5 à ce sujet. Les algorithmes qui rendent cette couverture fiable sont décrits en termes simples et illustrés par des graphiques et des diagrammes simples. Cet article est dédié au nouveau panneau HedgeTerminal, qui est essentiellement un terminal de trading complet dans MetaTrader 5. En utilisant HedgeTerminal et la virtualisation du trade qu’il offre, les positions peuvent être gérées de la même manière que MetaTrader 4.
Assistant MQL5 : Exécuter des ordres, des stop-loss et des prises de bénéfices sur les prix calculés. Extension de la bibliothèque standard
Assistant MQL5 : Exécuter des ordres, des stop-loss et des prises de bénéfices sur les prix calculés. Extension de la bibliothèque standard
Cet article décrit l'extension MQL5 Standard Library, qui permet de créer des Expert Advisors, de passer des ordres, des Stop Loss et des Take Profits à l'aide de l'assistant MQL5 en fonction des prix reçus des modules inclus. Cette approche n'applique aucune restriction supplémentaire sur le nombre de modules et ne provoque pas de conflits dans leur travail commun.
Comment accéder à la base de données MySQL à partir de MQL5 (MQL4)
Comment accéder à la base de données MySQL à partir de MQL5 (MQL4)
L'article décrit le développement d'une interface entre MQL et la base de données MySQL. Il traite des solutions pratiques existantes et offre un moyen plus pratique d'implémenter une bibliothèque pour travailler avec des bases de données. L'article contient une description détaillée des fonctions, la structure de l'interface, des exemples et certaines des fonctionnalités spécifiques de l'utilisation de MySQL. Comme pour les solutions logicielles, les pièces jointes des articles incluent les fichiers de bibliothèques dynamiques, de la documentation et des exemples de scripts pour les langages MQL4 et MQL5.