Oscillateurs - page 5

[Sergey Golubev]

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Sergey Golubev, 2025.07.24 07:59

Techniques de l'assistant MQL5 à connaître (Partie 76) : Utilisation des motifs de l'oscillateur Awesome et des canaux de l'enveloppe avec l'apprentissage supervisé

Dans notre dernier article, nous avons présenté la paire d'indicateurs Awesome-Oscillator et Envelope-Channels, et lors du test de cette paire, 7-8 des 10 modèles ont progressé sur une fenêtre de test de 2 ans. Nous suivons généralement l'introduction d'une paire d'indicateurs en explorant l'impact éventuel de l'apprentissage automatique sur les performances de ces signaux indicateurs. Cet article ne fait pas exception, et nous allons donc examiner comment les modèles 4, 8 et 9 peuvent être affectés/influencés si nous complétons leurs signaux avec un réseau d'apprentissage supervisé en tant que filtre. Pour notre réseau, nous utilisons un CNN dont les noyaux/canaux sont dimensionnés par le noyau du produit de point avec une attention croisée dans le temps.

[Sergey Golubev]

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Sergey Golubev, 2025.08.05 05:03

Techniques de l'assistant MQL5 à connaître (Partie 78) : Utilisation de l'oscillateur de Gator et de l'oscillateur d'accumulation/distribution

Dans notre dernier article, nous avons présenté 5 modèles de signaux issus de l'association de l'oscillateur Gator et de l'oscillateur Accumulation/Distribution. Dans cet article, nous examinons les 5 derniers modèles de cette série de 10. Nous avons examiné 10 modèles de signaux pour chaque paire d'indicateurs, et nous maintiendrons ce format. D'après les tests effectués dans le dernier article sur la paire GBP JPY à l'échelle de 30 minutes, nos résultats indiquent que les modèles 0, 3 et 4 ont eu du mal à marcher en avant. Cependant, avant de pouvoir choisir ce qu'il faut améliorer avec l'apprentissage supervisé, terminons l'examen et les tests des modèles 5 à 9.

[Sergey Golubev]

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Sergey Golubev, 2025.08.23 15:37

Techniques de l'assistant MQL5 à connaître (Partie 79) : Utilisation de l'oscillateur de Gator et de l'oscillateur d'accumulation/distribution avec l'apprentissage supervisé

Dans nos deux derniers articles, nous avons testé, comme d'habitude, dix modèles de signaux en utilisant la paire d'indicateurs de l'oscillateur Gator et de l'oscillateur d'accumulation/distribution. Ce faisant, comme nous l'avons toujours fait, nous avons trouvé trois modèles cohérents de retard : 0, 3 et 4. Plutôt que de les écarter ou de les négliger, cet article vise à explorer si l'apprentissage supervisé peut relancer leurs performances. Nous utilisons un CNN amélioré par la régression par noyau et la similarité du produit de point et nous examinons si les réseaux dotés d'une telle architecture peuvent extraire une valeur cachée de signaux qui semblent parfois faibles au départ. Comme dans les deux derniers articles, tous les tests portent sur la paire GBP JPY et sur l'horizon temporel de 30 minutes.

[Tian Hao Shen]

Il suffit de regarder la Bollinger sur l'oscillateur.

[zou0307]

Kelch Monteiro signaux de divergence et montre les corrections et les renversements.

Jetez un coup d'œil à ces signaux

Bonjour n,, je viens de l'apprendre, puis-je vous demander comment changer les paramètres de l'un de vos m5 ma distance, s'il vous plaît me conseiller !