Similar Price Action MT4
- Indicateurs
-
Lorentzos Roussos
🎱🏓🎷💚☕️
💎 The simplest Neural Network Coding Guide : https://www.mql5.com/en/blogs/post/752324 - Version: 1.1
- Mise à jour: 3 mars 2025
- Activations: 20
Indicateur d'action de prix similaire
L'action de prix similaire trouvera des séquences passées de modèles de chandeliers aussi similaires que possible à une zone du graphique que vous avez sélectionnée.
L'indicateur effectuera une recherche en commençant juste avant le premier chandelier de la région d'action de prix que vous avez sélectionnée jusqu'à la toute première barre la plus ancienne du graphique.
Il existe plusieurs critères pour évaluer la similarité entre 2 séquences :
- Les séquences doivent être de longueur identique, si votre région sélectionnée a une largeur de 20 chandeliers, tous les résultats correspondants devront également avoir une largeur de 20 chandeliers. Vous pouvez sélectionner autant de bougies que vous le souhaitez.
- Les séquences seront comparées visuellement en fonction de leur taille du plus haut au plus bas
- Les séquences seront comparées visuellement en fonction de leur taille et de leur direction d'ouverture à fermeture. Si une barre de chandelier est haussière pour une séquence et baissière pour l'autre, le score est fixé à 0,0
- Les séquences ont un ensemble de moyennes mobiles rapides et lentes qui sont comparées sur leur delta. Le delta peut être comparé de manière relative dans cette région ou de manière absolue sur l'ensemble de l'actif (modes relatif et absolu)
- Les séquences ont un ensemble d'ATR rapides et lents à comparer pour leur volatilité. De même, la comparaison peut être relative ou absolue.
- Les séquences ont un ensemble de RSI rapides et lents à comparer pour leur force locale.
- Tous les éléments ci-dessus sont mélangés pour une note finale où chaque composant est pondéré par un coefficient. Les coefficients et les méthodes de comparaison sont disponibles dans les entrées de l'indicateur.
Le moteur de recherche de l'indicateur, simipac, analysera toutes les séquences de chandeliers possibles dans le passé sans rompre l'ordre des bougies.
La meilleure de ces séquences sera conservée pour que vous puissiez l'inspecter. Vous pouvez ajuster le nombre de séquences conservées dans le tableau des résultats à partir de l'écran de saisie.
Vous remarquerez que l'indicateur stocke également un certain nombre de barres de chandeliers qui démarrent après chaque séquence. Vous pouvez également modifier le nombre de barres conservées en tant que « résultat » de chaque séquence.
Les résultats sont conservés afin qu'ils puissent être projetés directement après votre sélection, ce qui vous permet de voir à quoi cela ressemblerait si ce scénario se déroulait.
Pendant la projection, le graphique ne sera pas cassé et l'ajustement est relatif à la taille de la plage. Ainsi, tous les chandeliers de résultats seront divisés par la taille respective de leurs séquences d'action de prix (à leur gauche). Ensuite, ils sont adaptés à votre sélection avec sa taille de plage.
La collecte de tous les modèles de barres de résultats permet d'obtenir quelques mesures supplémentaires.
L'indication over et under vous informe si la plupart des séquences similaires étaient au-dessus ou en dessous du prix de clôture de leur côté gauche (la partie comparée).
De plus, nous disposons d'un type de calcul de profil de marché qui peut indiquer où la plupart des activités sont effectuées sur les séquences similaires collectées, et à l'inverse, où le prix a tendance à s'écarter le plus. Chaque niveau que vous voyez sur la carte a été adapté à la taille de la zone d'action des prix que vous avez sélectionnée.
Si vous avez d'autres idées, n'hésitez pas.
Nous avons également une version 100 % gratuite, sans inscription ni exigence, que vous pouvez télécharger et tester dès maintenant, mais uniquement pour l'EURUSD.
Donc, si vous négociez uniquement l'EURUSD, vous pouvez l'utiliser pour toujours.
Merci
L'indicateur n'utilise pas :
- IA, intelligence artificielle
- chatGPT, Claude, deepseek
- réseau neuronal
- apprentissage par renforcement
- algorithme génétique
- OpenAI
