Articles avec des exemples de programmation MQL5
Accédez à une vaste collection d'articles avec des exemples de code montrant comment créer des indicateurs et des robots de trading pour la plateforme MetaTrader dans le langage MQL5. Les codes sources sont joints aux articles, vous pouvez donc les ouvrir dans MetaEditor et les exécuter pour voir comment les applications fonctionnent.
Ces articles seront utiles aussi bien à ceux qui viennent de commencer à explorer le trading automatisé qu'aux traders professionnels ayant une expérience de la programmation. Ils contiennent non seulement des exemples, mais aussi de nouvelles idées.
Ajouter un nouvel article
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de type Electro-Magnétique (ЕМ)
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.
Algorithmes d'optimisation de la population : Semis et Croissance des Jeunes Arbres, ou Saplings Sowing and Growing up en anglais (SSG)
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.
MQL5 - Vous aussi, vous pouvez devenir un maître de ce langage
Cet article sera une sorte d'interview de moi-même, dans laquelle je vous raconterai comment j'ai fait mes premiers pas dans le langage MQL5. Je vais vous montrer comment vous pouvez devenir un excellent programmeur MQL5. Je vais vous expliquer les bases nécessaires pour que vous puissiez réaliser cet exploit. La seule condition préalable est la volonté d'apprendre.
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 ?
MetaTrader 4 sur Mac OS
Nous fournissons un programme d'installation spécial pour la plateforme de trading MetaTrader 4 sur macOS. Il s'agit d'un assistant à part entière qui vous permet d'installer l'application de manière native. Le programme d'installation effectue toutes les étapes nécessaires : il identifie votre système, télécharge et installe la dernière version de Wine, le configure et y installe MetaTrader. Toutes les étapes sont réalisées en mode automatique et vous pouvez commencer à utiliser la plateforme immédiatement après son installation.
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.
Algorithmes d'optimisation de la population : Optimisation de la Recherche Bactérienne (Bacterial Foraging Optimization, BFO)
La stratégie de recherche de nourriture de la bactérie E. coli a inspiré les scientifiques pour créer l'algorithme d'optimisation BFO. L'algorithme contient des idées originales et des approches prometteuses en matière d'optimisation et mérite d'être étudié plus avant.
Multi-bot dans MetaTrader : Lancement de plusieurs robots à partir d'un seul graphique
Dans cet article, je vais étudier un modèle simple pour créer un robot MetaTrader universel pouvant être utilisé sur plusieurs graphiques tout en étant attaché à un seul graphique, sans qu'il soit nécessaire de configurer chaque instance du robot sur chaque graphique individuel.
Développer un Expert Advisor à partir de zéro (partie 30) : CHART TRADE en tant qu'indicateur ?
Aujourd'hui, nous allons à nouveau utiliser Chart Trade. Mais cette fois-ci, il s'agira d'un indicateur sur le graphique pouvant être présent ou non sur le graphique.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (partie 29) : La plateforme parlante
Dans cet article, nous allons apprendre à faire parler la plateforme MetaTrader 5. Et si nous rendions l'EA plus amusant ? Le trading sur les marchés financiers est souvent ennuyeux et monotone, mais nous pouvons rendre ce travail moins fatigant. Veuillez noter que ce projet peut être dangereux pour les personnes qui ont des problèmes de dépendance. Mais d'une manière générale, cela rend les choses moins ennuyeuses.
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.
Bibliothèque d'analyse numérique ALGLIB en MQL5
L'article présente rapidement la bibliothèque d'analyse numérique ALGLIB 3.19, ses applications et les nouveaux algorithmes qui peuvent améliorer l'efficacité de l'analyse des données financières.
Calculs de marché : bénéfices, pertes et coûts
Dans cet article, je vous montrerai comment calculer le profit total ou la perte totale, y compris la commission et le swap, d’une transaction. Je fournirai le modèle mathématique le plus précis et je l'utiliserai pour écrire le code et le comparer à la norme. J'essaierai également d'entrer dans la fonction principale de MQL5 pour calculer le profit et d'obtenir toutes les valeurs nécessaires à partir de la spécification.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (Partie 28) : Vers l'avenir (III)
Il reste une tâche pour laquelle notre système d’ordres n'est pas à la hauteur, mais nous allons ENFIN la résoudre. MetaTrader 5 fournit un système de tickets qui permet de créer et de corriger les valeurs des ordres. L'idée est d'avoir un Expert Advisor qui rendrait le même système de tickets plus rapide et plus efficace.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (Partie 27) : Vers le futur (II)
Passons à un système d’ordres plus complet directement sur le graphique. Dans cet article, je vais montrer un moyen de corriger le système d’ordres, ou plutôt de le rendre plus intuitif.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (Partie 26) : En route vers le futur (1)
Aujourd'hui, nous allons faire passer notre système d’ordres au niveau supérieur. Mais avant cela, nous devons résoudre quelques problèmes. Nous nous posons maintenant quelques questions liées à la manière dont nous voulons travailler et aux choses que nous faisons pendant notre journée de trading.
Algorithmes d'optimisation de la population : Optimisation de la Lutte contre les Mauvaises Herbes Invasives (Invasive Weed Optimization, IWO)
L'étonnante capacité des mauvaises herbes à survivre dans une grande variété de conditions est devenue l'idée d'un puissant algorithme d'optimisation. L'IWO est l'un des meilleurs algorithmes parmi ceux qui ont été examinés précédemment.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (Partie 25) : Assurer la robustesse du système (II)
Dans cet article, nous franchirons la dernière étape pour améliorer les performances de l’EA. Alors préparez-vous à une longue lecture. Pour fiabiliser notre Expert Advisor, nous allons d'abord supprimer du code tout ce qui ne fait pas partie du système de trading.
Évaluation des modèles ONNX à l'aide de mesures de régression
La régression consiste à prédire une valeur réelle à partir d'un exemple non étiqueté. Les mesures dites de régression sont utilisées pour évaluer la précision des prédictions des modèles de régression.
Envelopper les modèles ONNX dans des classes
La programmation orientée objet permet de créer un code plus compact, facile à lire et à modifier. Nous examinerons ici l'exemple de 3 modèles ONNX.
Matrices et vecteurs en MQL5 : Fonctions d'activation
Nous ne décrirons ici qu'un seul des aspects de l'apprentissage automatique, à savoir les fonctions d'activation. Dans les réseaux neuronaux artificiels, la fonction d'activation d'un neurone calcule la valeur d'un signal de sortie en fonction des valeurs d'un signal d'entrée ou d'un ensemble de signaux d'entrée. Nous nous pencherons sur les rouages du processus.
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de la Chauve-Souris (BA)
Dans cet article, j'examinerai l'algorithme de la Chauve-Souris, ou Bat (BA), qui présente une bonne convergence pour les fonctions lisses.
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme des Lucioles (Firefly Algorithm - FA)
Dans cet article, je considérerai la méthode d'optimisation de l'Algorithme Firefly (FA). Grâce à la modification, l'algorithme est passé d'un outsider à un véritable leader du classement.
Algorithmes d'optimisation de la population : Recherche en Banc de Poisson - Fish School Search (FSS)
Le Fish School Search (FSS) est un nouvel algorithme d'optimisation inspiré du comportement des poissons dans un banc, dont la plupart (jusqu'à 80%) nagent au sein d'une communauté organisée de parents. Il a été prouvé que les agrégations de poissons jouent un rôle important dans l'efficacité de la recherche de nourriture et dans la protection contre les prédateurs.
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme d'Optimisation du Coucou - Cuckoo Optimization Algorithm (COA)
Le nouvel algorithme que je considérerai est l'optimisation de la recherche de coucou à l'aide des vols de Levy. C'est l'un des derniers algorithmes d'optimisation et un nouveau leader dans le classement.
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme d'Optimisation du Loup Gris - Grey Wolf Optimizer (GWO)
Considérons l'un des algorithmes d'optimisation modernes les plus récents : le Grey Wolf Optimization. Le comportement original sur les fonctions de test fait de cet algorithme l'un des plus intéressants parmi ceux considérés précédemment. C'est l'un des meilleurs algorithmes à utiliser dans la formation de réseaux de neurones, des fonctions fluides avec de nombreuses variables.
Algorithmes d'optimisation de la population : Colonie d'Abeilles Artificielles (ABC)
Dans cet article, nous étudierons l'algorithme d'une colonie d'abeilles artificielles. Nous compléterons nos connaissances avec de nouveaux principes d'étude des espaces fonctionnels. Dans cet article, je présenterai mon interprétation de la version classique de l'algorithme.
Algorithmes d'optimisation de la population : Optimisation des Colonies de Fourmis (Ant Colony Optimization - ACO)
Cette fois, je vais analyser l'algorithme d'Optimisation des Colonies de Fourmis. L'algorithme est très intéressant et complexe. Dans cet article, je tente de créer un nouveau type d'ACO.
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.
Algorithmes d'optimisation de la population : Essaim de Particules (OEP ou PSO en anglais)
Dans cet article, j'examinerai l'algorithme populaire d'Optimisation par Essaims Particulaires (OEP ou Particle Swarm Optimization - PSO). Précédemment, nous avons abordé les caractéristiques importantes des algorithmes d'optimisation telles que la convergence, le taux de convergence, la stabilité et l'évolutivité, et nous avons développé un banc d'essai et examiné l'algorithme RNG le plus simple.
Développer un Expert Advisor de trading à partir de zéro (Partie 17) : Accès aux données sur le web (3)
Dans cet article, nous poursuivons notre étude sur la manière d'obtenir des données à partir du web et de les utiliser dans un Expert Advisor. Cette fois-ci, nous allons élaborer un système alternatif.
Indicateur CCI Mise à jour et nouvelles fonctionnalités
Dans cet article, nous allons examiner la possibilité d’améliorer l'indicateur CCI. Je vous présenterai également une modification de cet indicateur.
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.
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.
Développer un Expert Advisor à partir de zéro (partie 8) : Un saut conceptuel
Quel est le moyen le plus facile d'implémenter de nouvelles fonctionnalités ? Dans cet article, nous allons faire un pas en arrière, puis deux pas en avant.
Science des Données et Apprentissage Automatique (partie 03) : Matrices de Régression
Cette fois-ci, nos modèles sont faits avec des matrices. Ceci permet une certaine flexibilité tout en nous permettant de faire des modèles puissants pouvant gérer non seulement cinq variables indépendantes mais aussi de nombreuses variables (tant que nous restons dans les limites de calcul d'un ordinateur). Cet article va être une lecture intéressante, c'est certain.
Ce qu’il est possible de faire avec les Moyennes Mobiles
L'article propose plusieurs méthodes d'application des moyennes mobiles. Chaque méthode impliquant une analyse des courbes est accompagnée d'indicateurs permettant de la visualiser. Dans la plupart des cas, les idées présentées dans cet article appartiennent à leurs auteurs respectifs. Ma seule tâche a été de les rassembler pour vous permettre de voir les principales approches et, espérons-le, de prendre des décisions de trading plus raisonnables. Niveau de compétence en MQL5 : débutant
Plusieurs indicateurs sur un seul graphique (Partie 03) : Développer des définitions pour les utilisateurs
Aujourd'hui, nous allons mettre à jour les fonctionnalités du système d'indicateurs pour la première fois. Dans l'article précédent "Plusieurs indicateurs sur un graphique", nous avons considéré le code de base qui permet d'utiliser plus d'un indicateur dans une sous-fenêtre de graphique. Mais ce qui a été présenté n'était que le point de départ d'un système beaucoup plus vaste.
Plusieurs indicateurs sur un même graphique (partie 02) : Premières expériences
Dans l'article précédent "Plusieurs indicateurs sur un même graphique", j'ai présenté le concept et les bases de l'utilisation de plusieurs indicateurs sur un même graphique. Dans cet article, je vais vous fournir le code source et l'expliquer plus en détail.
Plusieurs indicateurs sur un seul graphique (Partie 01) : Comprendre les notions
Aujourd'hui, nous allons apprendre à ajouter plusieurs indicateurs fonctionnant simultanément sur un graphique, mais sans occuper une zone distincte sur celui-ci. De nombreux traders se sentent plus confiants s'ils surveillent plusieurs indicateurs à la fois (par exemple, RSI, STOCASTIC, MACD, ADX et quelques autres), ou dans certains cas même sur différents actifs dont un indice est composé.