Bibliothèque: Calendrier - page 5

Nouveau commentaire
 
BillionerClub #:

Il n'arrive pas souvent que, lors de la fusion de tableaux, le tableau final contienne des erreurs sous la forme d'un manque de tri, car les éléments les plus récents du tableau devraient avoir une période de temps plus longue.

Je n'ai jamais remarqué une telle chose. Essayez de créer un script pour le reproduire.

 

Forum sur le trading, les systèmes de trading automatisés et les tests de stratégies de trading

Bibliothèques : Calendrier

BillionerClub, 2022.11.04 07:43 pm.

   int totall = Calendar+=Calendar3;

for(int i=0;i<totall;i++)
  {
   Print(TimeToString(Calendar[i].time));
  }
Ajouter AVANT la fusion. 
Calendar.Save("Calendar.bin");
Calendar3.Save("Calendar3.bin");

Et joindre les fichiers bin générés. Je pourrai ainsi le reproduire.

 
fxsaber #:
Ajouter AVANT la fusion.

Et joindre les fichiers bin générés. Je pourrai alors recommencer.

Lien vers le fichier joint

 

Vous ne pourrez pas reproduire sans ajouter à la classe EVENT

  ENUM_CALENDAR_EVENT_SECTOR Sector;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_TYPE EventType;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_SECTOR Sector;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_UNIT Unit;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_MULTIPLIER Multiplier;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_TIMEMODE TimeMode;
  ENUM_CALENDAR_EVENT_TYPE EventType;
  STRING4 CurrencySymbol;

  EVENT( void ) : time(0), Importance(CALENDAR_IMPORTANCE_NONE), id(0), EventID(0),
                  Actual(LONG_MIN), Previous(LONG_MIN), Revised(LONG_MIN), Forecast(LONG_MIN),
                  Unit(CALENDAR_UNIT_NONE), Multiplier(CALENDAR_MULTIPLIER_NONE), TimeMode(CALENDAR_TIMEMODE_DATETIME ),Sector(CALENDAR_SECTOR_NONE),EventType(CALENDAR_TYPE_HOLIDAY)
  {
Calendar.Set(NULL,CALENDAR_IMPORTANCE_MODERATE,currentday,MaxTime);
Calendar3.SetHolydays(NULL,CALENDAR_TYPE_HOLIDAY,currentday,MaxTime);
  int SetHolydays( const string sCurrency = NULL, const ENUM_CALENDAR_EVENT_TYPE EventType = CALENDAR_TYPE_HOLIDAY,
           const datetime From = -1, const datetime To = -WEEK )
  {
    int Amount = 0;

    MqlCalendarValue Values[];

    if (::CalendarValueHistory(Values, (From >= 0) ? From : ::TimeTradeServer(), (To < 0) ? ::TimeTradeServer() - To : To, NULL, sCurrency))
    {
      const int Size = ::ArrayResize(this.Events, ::ArraySize(Values));

      for (int i = 0; i < Size; i++)
      {
        if (this.Events[Amount].Set(Values[i]) && (this.Events[Amount].EventType == EventType))
        {
          Amount++;
        }
      }
    }

    return(::ArrayResize(this.Events, Amount));
  }
  
 
BillionerClub #:

Lien vers le fichier joint 

#include <fxsaber\Calendar\Calendar.mqh>

void OnStart()
{
  CALENDAR Calendar;
  
  Calendar.Load("Calendar.bin");

  Print(Calendar.ToString());
}


2022.11.04 17:00 USD 2 Baker Hughes US Oil Rig Count(baker-hughes-us-oil-rig-count), United States(US) |  |  | 610 | 
2022.11.04 17:00 USD 2 Baker Hughes US Total Rig Count(baker-hughes-us-total-rig-count), United States(US) |  |  | 768 | 
2022.11.08 AllDay EUR 2 Economic and Financial Affairs Council Meeting(economic-financial-affairs-council-meeting), European Union(EU) |  |  |  | 
2022.11.07 ≈02:00 CNY 2 Trade Balance USD(trade-balance-usd), China(CN) |  | $83.12 B | $84.74 B | 
2022.11.07 ≈02:00 CNY 2 Trade Balance(trade-balance), China(CN) |  | ¥565.34 B | ¥573.57 B |

La raison est la suivante. Le tri par fusion ne fonctionne que si les deux calendriers sont triés. Ici, le calendrier d'origine n'est pas trié par heure.

 
fxsaber #:

le calendrier original n'est pas classé par ordre chronologique.

La raison en est la suivante.

#include <fxsaber\Calendar\Calendar.mqh>

void OnStart()
{
  CALENDAR Calendar;
  
  const int Size = Calendar.Set(NULL, CALENDAR_IMPORTANCE_NONE, 0, INT_MAX); // A pris tout le calendrier.

  for (int i = 1; i < Size; i++)
    if (Calendar[i].time < Calendar[i - 1].time)
    {
      Print("----------");
      Print(Calendar[i - 1].ToString());
      Print(Calendar[i].ToString());
    }  
}


...............

2022.11.01 AllDay EUR 0 День всех святых(all-saints-day), Италия(IT) |  |  |  | 
2022.10.31 04:00 SGD 1 Объём банковского кредитования(bank-loans), Сингапур(SG) | R$838.81 B | R$846.787 B | R$842.813 B | 
----------
2022.11.02 AllDay BRL 0 День поминовения усопших(all-souls-day), Бразилия(BR) |  |  |  | 
2022.11.01 05:30 AUD 2 Заявление Резервного Банка Австралии по процентной ставке(rba-rate-statement), Австралия(AU) |  |  |  | 
----------
2022.11.03 AllDay JPY 0 День культуры(culture-day), Япония(JP) |  |  |  | 
2022.11.02 09:00 EUR 1 Объем экспорта м/м(exports-mm), Германия(DE) | -0.5% | -0.7% | 1.6% | 2.9%
----------
2022.11.07 AllDay EUR 2 Заседание Еврогруппы(eurogroup-meeting), Европейский Союз(EU) |  |  |  | 
2022.11.04 07:00 SGD 2 Розничные продажи м/м(retail-sales-mm), Сингапур(SG) | 3.3% | 0.3% | -1.3% | -1.2%
----------
2022.11.08 AllDay EUR 2 Заседание совета по экономическим и финансовым вопросам(economic-financial-affairs-council-meeting), Европейский Союз(EU) |  |  |  | 
2022.11.07 ≈04:00 CNY 2 Торговый баланс USD(trade-balance-usd), Китай(CN) |  | $83.12 B | $84.74 B | 
----------
2022.11.11 AllDay EUR 2 Заседание совета по экономическим и финансовым вопросам(economic-financial-affairs-council-meeting), Европейский Союз(EU) |  |  |  | 
2022.11.10 09:00 NOK 2 Индекс потребительских цен м/м(cpi-mm), Норвегия(NO) |  | 0.5% | 1.4% | 

............
ZY Bug report @BillionerClub, merci pour l'info !
 
fxsaber #:

le calendrier original n'est pas classé par ordre chronologique.

Option pour corriger cela.

  int Set( const string sCurrency = NULL, const ENUM_CALENDAR_EVENT_IMPORTANCE MinImportance = CALENDAR_IMPORTANCE_HIGH,
           const datetime From = -1, const datetime To = -WEEK )
  {
    int Amount = 0;

    MqlCalendarValue Values[];
    
    if (::CalendarValueHistory(Values, (From >= 0) ? From : ::TimeTradeServer(), (To < 0) ? ::TimeTradeServer() - To : To, NULL, sCurrency))
    {      
      // https://www.mql5.com/ru/forum/434546/page11#comment_43037160
      if (::TerminalInfoInteger(TERMINAL_BUILD) < 3481)) // Indiquer la construction dans laquelle ils vont corriger le problème.
        ArraySortStruct2(Values, time); // https://www.mql5.com/ru/forum/170952/page222#comment_40289584
      
      const int Size = ::ArrayResize(this.Events, ::ArraySize(Values));

      for (int i = 0; i < Size; i++)
        if (this.Events[Amount].Set(Values[i]) && (this.Events[Amount].Importance >= MinImportance))
          Amount++;
    }

    return(::ArrayResize(this.Events, Amount));
  }


Dans le cadrage global, l'écrire.

ArraySortStruct2_Define(time) // https://www.mql5.com/ru/forum/170952/page222#comment_40289584
 
fxsaber #:


La raison en est la suivante. Le tri par fusion ne fonctionne que si les deux calendriers sont triés. Ici, le calendrier source n'est pas trié par heure.

Merci. Sans vous je n'aurais jamais trouvé la solution )) tout semble trop correct et a passé toutes les vérifications.

 

Merci de m'aider à comprendre si les calendriers sont corrects ou non.

J'ai pris des feuilles de paie connues et j'ai comparé plusieurs calendriers. Ils correspondent, semble-t-il, au moment de la publication de la nouvelle.

// Produit les données sur les emplois non agricoles.

#include <fxsaber\Calendar\Calendar.mqh> // https://www.mql5.com/fr/code/32430

void OnStart()
{
  CALENDAR Calendar;
  
  Calendar.Set(840030016); // Emplois non agricoles (nonfarm-payrolls), États-Unis (US)
  Calendar.FilterByTime(D'2019.01.01', D'2023.01.01');
  
  for (int i = Calendar.GetAmount() - 1; i >= 0; i--)
    Print(Calendar[i].ToString());
}


2022.12.02 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 263 K | -30 K | 261 K | 284 K
2022.11.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 261 K | -97 K | 263 K | 315 K
2022.10.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 263 K | 33 K | 315 K | 
2022.09.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 315 K | 156 K | 528 K | 526 K
2022.08.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 528 K | -19 K | 372 K | 398 K
2022.07.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 372 K | -229 K | 390 K | 384 K
2022.06.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 390 K | -19 K | 428 K | 436 K
2022.05.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 428 K | 317 K | 431 K | 428 K
2022.04.01 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 431 K | 80 K | 678 K | 750 K
2022.03.04 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 678 K | -413 K | 467 K | 481 K
2022.02.04 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 467 K | -192 K | 199 K | 510 K
2022.01.07 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 199 K | 379 K | 210 K | 249 K
2021.12.03 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 210 K | 330 K | 531 K | 546 K
2021.11.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 531 K | -54 K | 194 K | 312 K
2021.10.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 194 K | -302 K | 235 K | 366 K
2021.09.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 235 K | 23 K | 943 K | 1053 K
2021.08.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 943 K | 381 K | 850 K | 938 K
2021.07.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 850 K | 3 K | 559 K | 583 K
2021.06.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 559 K | -396 K | 266 K | 278 K
2021.05.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 266 K | -1 K | 916 K | 770 K
2021.04.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 916 K | 409 K | 379 K | 468 K
2021.03.05 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 379 K | -137 K | 49 K | 166 K
2021.02.05 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 49 K | -497 K | -140 K | -227 K
2021.01.08 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | -140 K | 207 K | 245 K | 336 K
2020.12.04 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 245 K | 528 K | 638 K | 610 K
2020.11.06 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 638 K | -76324 K | 661 K | 672 K
2020.10.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 661 K | 78356 K | 1371 K | 1489 K
2020.09.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 1371 K | -74433 K | 1763 K | 1734 K
2020.08.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 1763 K | 4511 K | 4800 K | 4791 K
2020.07.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 4800 K | -12034 K | 2509 K | 2699 K
2020.06.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 2509 K | -10000 K | -20500 K | -20687 K
2020.05.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | -20500 K | 139 K | -701 K | -870 K
2020.04.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | -701 K | 163 K | 273 K | 275 K
2020.03.06 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 273 K | 161 K | 225 K | 273 K
2020.02.07 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 225 K | 161 K | 145 K | 147 K
2020.01.10 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 145 K | 168 K | 266 K | 256 K
2019.12.06 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 266 K | 168 K | 128 K | 156 K
2019.11.01 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 128 K | 172 K | 136 K | 180 K
2019.10.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 136 K | 174 K | 130 K | 168 K
2019.09.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 130 K | 177 K | 164 K | 159 K
2019.08.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 164 K | 178 K | 224 K | 193 K
2019.07.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 224 K | 176 K | 75 K | 72 K
2019.06.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 75 K | 170 K | 263 K | 224 K
2019.05.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 263 K | 167 K | 196 K | 189 K
2019.04.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 196 K | 176 K | 20 K | 33 K
2019.03.08 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 20 K | 173 K | 304 K | 311 K
2019.02.01 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 304 K | 168 K | 312 K | 222 K
2019.01.04 15:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 312 K | 170 K | 155 K | 176 K

Les données du calendrier tabulaire ne correspondent pas aux données de prix. Le script affiche les données dans le fuseau horaire du courtier, de sorte que vous pouvez comparer sur n'importe quel serveur de trading.

Il semble que forexfactori et les calendriers d'investissement affichent les mêmes données que MQL5.

Qui d'autre dispose de données de prix qui ne coïncident pas avec les dates du calendrier ?


ZЫ Si les calendriers mentent, alors comment les conseillers de marché contournent-ils les nouvelles dans les backtests ?

Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе - экономический индикатор США
Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе - экономический индикатор США
  • www.mql5.com
Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе (Nonfarm Payrolls) — показатель, отражающий количество новых рабочих мест, созданных в отчетном месяце, во всех отраслях экономики США, кроме
 
fxsaber #:

ZЫ Si les calendriers mentent, comment les conseillers de marché contournent-ils les nouvelles dans les backtests ?

Il semble qu'ils mentent. Automatisation de la recherche de divergences.

// Compare les dates des salaires non agricoles dans le calendrier et dans l'historique des prix. Fonctionne sur les paires en USD.

#include <fxsaber\Calendar\Calendar.mqh> // https://www.mql5.com/fr/code/32430

// Taille de la barre de temps.
double GetBarSize( const datetime Time )
{
  MqlRates Rates[];
  
  return(CopyRates(_Symbol, PERIOD_M1, iBarShift(_Symbol, PERIOD_M1, Time), 1, Rates) != 1 ? 0 : Rates[0].high - Rates[0].low);
}

// Heure de la plus grande barre par taille (par heure du tableau).
datetime GetMaxBarSizeTime( const datetime &Times[] )
{
  double Values[];
  
  for (int i = ArrayResize(Values, ArraySize(Times)) - 1; i >= 0; i--)
    Values[i] = GetBarSize(Times[i]);
  
  return(Times[ArrayMaximum(Values)]);
}

// Moment le plus propice à la publication de nouvelles sur les données relatives aux prix (forte réaction).
datetime ChartNewsTime( const datetime &Time )
{
  datetime Times[3];
      
  Times[0] = Time;
  Times[1] = Times[0] - 3600;
  Times[2] = Times[0] + 3600;
  
  return(GetMaxBarSizeTime(Times));
}

void OnStart()
{
  CALENDAR Calendar;
  
  Calendar.Set(840030016); // Emplois non agricoles (nonfarm-payrolls), États-Unis (US)
  Calendar.FilterByTime(D'2019.01.01', D'2023.01.01');
  
  for (int i = Calendar.GetAmount() - 1; i >= 0; i--)
  {
    const EVENT Event = Calendar[i];    
    const datetime ChartNews = ChartNewsTime(Event.time);
    
    if (Event.time != ChartNews)    
      Print(TimeToString(ChartNews) + " != " + Event.ToString());
  }
}


Les divergences dans chaque ligne ci-dessous.

2022.10.07 15:30 != 2022.10.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 263 K | 33 K | 315 K | 
2022.09.02 15:30 != 2022.09.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 315 K | 156 K | 528 K | 526 K
2022.08.05 15:30 != 2022.08.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 528 K | -19 K | 372 K | 398 K
2022.07.08 15:30 != 2022.07.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 372 K | -229 K | 390 K | 384 K
2022.06.03 15:30 != 2022.06.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 390 K | -19 K | 428 K | 436 K
2022.05.06 15:30 != 2022.05.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 428 K | 317 K | 431 K | 428 K
2022.04.01 15:30 != 2022.04.01 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 431 K | 80 K | 678 K | 750 K
2021.10.08 15:30 != 2021.10.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 194 K | -302 K | 235 K | 366 K
2021.09.03 15:30 != 2021.09.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 235 K | 23 K | 943 K | 1053 K
2021.08.06 15:30 != 2021.08.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 943 K | 381 K | 850 K | 938 K
2021.07.02 15:30 != 2021.07.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 850 K | 3 K | 559 K | 583 K
2021.06.04 15:30 != 2021.06.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 559 K | -396 K | 266 K | 278 K
2021.05.07 15:30 != 2021.05.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 266 K | -1 K | 916 K | 770 K
2021.04.02 15:30 != 2021.04.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 916 K | 409 K | 379 K | 468 K
2020.10.02 15:30 != 2020.10.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 661 K | 78356 K | 1371 K | 1489 K
2020.09.04 15:30 != 2020.09.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 1371 K | -74433 K | 1763 K | 1734 K
2020.08.07 15:30 != 2020.08.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 1763 K | 4511 K | 4800 K | 4791 K
2020.07.02 15:30 != 2020.07.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 4800 K | -12034 K | 2509 K | 2699 K
2020.06.05 15:30 != 2020.06.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 2509 K | -10000 K | -20500 K | -20687 K
2020.05.08 15:30 != 2020.05.08 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | -20500 K | 139 K | -701 K | -870 K
2020.04.03 15:30 != 2020.04.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | -701 K | 163 K | 273 K | 275 K
2019.10.04 15:30 != 2019.10.04 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 136 K | 174 K | 130 K | 168 K
2019.09.06 15:30 != 2019.09.06 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 130 K | 177 K | 164 K | 159 K
2019.08.02 15:30 != 2019.08.02 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 164 K | 178 K | 224 K | 193 K
2019.07.05 15:30 != 2019.07.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 224 K | 176 K | 75 K | 72 K
2019.06.07 15:30 != 2019.06.07 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 75 K | 170 K | 263 K | 224 K
2019.05.03 15:30 != 2019.05.03 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 263 K | 167 K | 196 K | 189 K
2019.04.05 15:30 != 2019.04.05 14:30 USD 3 Nonfarm Payrolls (nonfarm-payrolls), United States (US) | 196 K | 176 K | 20 K | 33 K

À gauche, l'heure de la nouvelle sur la réaction du prix, à droite, le calendrier.


Il semble que nous devrions faire un correcteur automatique dans les dates du calendrier.

123456789101112...15
Nouveau commentaire