MQL5 Trading Algorithmique

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📈 Analytical overview of Telegram channel MQL5 Trading Algorithmique

Channel MQL5 Trading Algorithmique (@mql5fr) in the French language segment is an active participant. Currently, the community unites 48 589 subscribers, ranking 2 282 in the Economy & Finance category and 643 in the France region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 48 589 subscribers.

According to the latest data from 26 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 1 062 over the last 30 days and by 26 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.91%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 2.47% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 3 841 views. Within the first day, a publication typically gains 1 200 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as indicateur, lis, marché, analyse, paramètre.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Les meilleures publications de la plus grande communauté de traders algorithmiques. Abonnez-vous pour rester au courant des dernières technologies et du développement des programmes de trading.”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 27 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Economy & Finance category.

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Un script de liquidation rapide pour MT5 vise à réduire le risque opérationnel lors des phases de volatilité, en évitant la fermeture manuelle position par position. L’exécution se fait dès le dépôt sur un graphique, avec une logique de clôture appliquée à l’ensemble des positions ouvertes en un seul passage. Le comportement est piloté par une énumération CloseMode. CLOSE_PROFIT ferme uniquement les positions au profit net (swap et commissions inclus). CLOSE_LOSS cible celles au résultat net négatif. CLOSE_ALL ferme toutes les positions pour remettre l’exposition à zéro. Un filtre TargetMagic permet de limiter l’action à un numéro magique. À 0, le script agit sur toutes les positions, manuelles et algorithmiques. Avec une valeur précise, seules les positions associées à cet identifiant sont clôturées. Le journal des experts confirme le nombre de clôtures réussies. Usage indépendant ... 👉 Lis ça | Forum | @mql5fr

2	Gold FVG Finder identifie sur le graphique des zones de déséquilibre (Fair Value Gaps) et signale par flèche le premier retour du prix dans la zone. Utilisable sur l’or, le Forex et les instruments liquides, de M5 à H4, avec une recommandation pratique sur M15. Un FVG correspond à un mouvement trop rapide laissant un espace entre les mèches de la 1re et de la 3e bougie, non couvert par le corps de la bougie centrale. L’hypothèse est la présence d’ordres non exécutés, souvent revisités lors du retour du prix. Affichage: rectangles verts/rouges (zones haussières/baissières), ligne 50% (Consequent Encroachment), flèches d’achat/vente au premier contact, panneau RSI et nombre de zones actives. Après ce premier contact, la zone est invalidée pour éviter des signaux répétés. Paramètres clés: filtre RSI, alertes, couleurs, profondeur d’historique. Usage: combiner avec niveaux HTF, éviter l... 👉 Lis ça \| AlgoBook \| @mql5fr	1 291
3	Les séries de prix Forex et futures sont généralement non stationnaires, ce qui induit biais d’anticipation et corrélations fallacieuses dans les modèles de ML. La différenciation entière corrige la stationnarité, mais supprime la mémoire utile via une perte d’autocorrélation. La différenciation fractionnaire à largeur fixe (FFD) applique un ordre d ∈ (0,1) et conserve un maximum d’information tout en visant la stationnarité. Les poids suivent la récurrence w[0]=1, w[k]=-w[k-1]*(d-k+1)/k, avec arrêt quand \|w[k]\| < τ, puis inversion avant le produit scalaire sur une fenêtre de prix log. Implémentation MQL5 opérationnelle : une bibliothèque header-only CFFDEngine (Init, Compute, ComputeBuffer avec prev_calculated) et un indicateur FFD.mq5. Aucun malloc après OnInit. Exemple : d=0,4 donne une fenêtre de 1457 barres à τ=1e-5, ou 54 barres à τ=1e-3. Validation croisée Python sur EURUSD H... 👉 Lis ça \| NeuroBook \| @mql5fr	1 770
4	L’oscillateur TRIX LongTerm Trend pour MetaTrader 5 vise l’analyse de la tendance longue et de la dynamique via un double calcul TRIX avec filtrage de lissage. Le module combine un TRIX rapide, un TRIX lent et une moyenne mobile LWMA, avec une coloration conditionnelle pour rendre les phases de marché lisibles dans une fenêtre séparée. La logique repose sur la comparaison entre les deux oscillateurs et la ligne lissée. Le code couleur signale l’état courant : vert pour un élan haussier marqué, bleu pour une phase haussière faible ou en transition, rouge pour une pression baissière, violet pour une structure haussière longue plus robuste. Usage typique : confirmation de tendance, filtrage de signaux, swing trading et lecture directionnelle sur H1, H4 et D1. Conçu pour rester léger, adapté au Forex, indices, cryptomonnaies et matières premières. Paramètres internes pré-optimisés, dist... 👉 Lis ça \| Documentación \| @mql5fr	2 083
5	Exemple pratique sur la programmation orientée objet appliquée aux graphiques. Le scénario couvre la création d’un objet, l’affectation d’identifiants et la définition des propriétés essentielles (position, couleur, style, visibilité, ordre d’affichage). Les modifications sont réalisées via des appels explicites aux fonctions de gestion des propriétés, avec vérification des valeurs et gestion des cas d’échec. Le cycle se termine par le redessin du graphique afin de refléter immédiatement les changements, avec un ordre d’exécution stable pour éviter les incohérences visuelles et les états partiellement mis à jour. 👉 Lis ça \| AlgoBook \| @mql5fr	2 434
6	Les oscillateurs de momentum courants (MACD, RSI) reposent sur des moyennes mobiles. Le calcul par moyenne impose l’usage de données passées, ce qui crée un décalage permanent. Quand un retournement est enfin confirmé, la liquidité de détail a souvent déjà été captée. Les desks quantitatifs privilégient une mesure différentielle du mouvement. La série de prix est traitée comme un signal discret avec V = dP/dt (vitesse) et A = dV/dt (accélération). L’accélération sert de signal avancé sur l’évolution du régime. Lecture opérationnelle : vitesse encore positive avec accélération passant sous zéro indique un épuisement de tendance. Côté automatisation, filtrer les cassures en interdisant les achats lorsque l’accélération est déjà décroissante réduit les entrées tardives. 👉 Lis ça \| Cotations \| @mql5fr	2 757
7	Le principe de fonctionnement est résumé dans un extrait de l’ouvrage de S. Bulashev « Statistiques pour un Trader ». L’indicateur YDEMA est déjà disponible dans la Code Base sous le nom DEMA_RLH. Ce repère permet de retrouver rapidement l’implémentation existante, utile pour la vérification du code, la comparaison des paramètres et l’analyse des résultats lors de tests sur historique. 👉 Lis ça \| Documentación \| @mql5fr	2 855
8	La plupart des indicateurs de ce type ne tracent que les lignes de support de la tendance active. Lors du débogage, l’ajout de lignes de résistance a été nécessaire, ce qui a conduit à une structure en « escaliers » avec une épaisseur visible. Cette épaisseur, appelée « brique » dans d’autres déclinaisons, peut servir de base au calcul d’un stop en points. Les usages et variantes possibles restent nombreux, mais la version publiée est considérée comme une base stable. Une version plus ancienne, utilisée dès MT 3 puis portée vers MT 4, contenait un défaut provoquant un redessin sur l’historique. La version actuelle élimine ce comportement. L’architecture en blocs et un algorithme volontairement transparent facilitent les adaptations. 👉 Lis ça \| Forum \| @mql5fr	2 981
9	L’accumulation/distribution de Chaikin (VA) se calcule à partir du positionnement de la clôture dans la plage High–Low, pondéré par le volume. Formule : VA = {[(Close - Low) - (High - Close)] / (High - Low)} * Volume. L’oscillateur de Chaikin (CHO) mesure l’écart entre deux moyennes mobiles simples appliquées à VA. Formule : CHO = SMA(VA, m) - SMA(VA, n), avec m correspondant à la période la plus longue et n à la période la plus courte. En pratique, CHO met en évidence les variations de pression acheteuse/vendeuse en combinant flux de volume et dynamique de prix. 👉 Lis ça \| Cotations \| @mql5fr	3 192
10	Dans le Zigzag.mq4 standard, le rendu reposait sur DRAW_SECTION, limité au tracé de segments uniquement entre des points situés sur des barres différentes. Le mode DRAW_ZIGZAG supprime cette contrainte en s’appuyant sur deux tampons au lieu d’un. L’indicateur Zigzag2_R_.mql4 sert de référence pour cette implémentation. Le code ajoute le traitement des barres extérieures, lorsque le plus haut de la barre courante dépasse celui de la précédente et que le plus bas passe sous celui de la précédente. La couleur du segment est déterminée par la couleur de la première des deux barres. Pour l’appel depuis d’autres programmes MQL4, deux constructions sont utilisées. Le bloc “barre extérieure” est fourni comme exemple et peut être remplacé par un algorithme spécifique. 👉 Lis ça \| Documentación \| @mql5fr	3 330
11	NRMA est un indicateur associé à Konstantin Kopyrkin, connu pour plusieurs variantes de la famille NRTR. Cette version combine une moyenne mobile affichée en ligne et des stops suiveurs NRTR matérialisés par des points, afin de fournir un suivi de tendance et des niveaux de protection dynamiques. L’accès à d’autres indicateurs Oméga intermédiaires (NRTR_Oscillator, NRatio, NRTR_DT) peut être obtenu via iCustom, par exemple avec un appel du type iCustom(NULL, 0, "NRMA", parameters, index_number, shift), selon l’index du buffer et le décalage requis. Des précisions complémentaires sont disponibles sur le site de l’auteur. 👉 Lis ça \| Market \| @mql5fr	3 397
12	L’oscillateur Accélération/Décélération (AC) mesure la variation de la force motrice et tend à se retourner avant la force motrice, puis avant le prix. La ligne zéro correspond à une zone d’équilibre entre mouvement et accélération. Une valeur AC positive indique un contexte plus favorable à la poursuite haussière de l’accélération, et l’inverse sous zéro. Le franchissement de zéro n’est pas traité comme un signal en soi. La lecture opérationnelle repose sur la couleur des colonnes. Règle de base: pas d’achat sur une colonne rouge, pas de vente sur une colonne verte. Dans le sens de la force motrice (AC > 0 pour achat, AC < 0 pour vente), deux colonnes consécutives suffisent. À contre-sens, une confirmation supplémentaire est attendue: trois colonnes vertes sous zéro pour un achat, trois colonnes rouges au-dessus de zéro pour une vente. Calcul: AC = AO − SMA(5) de AO, où AO est le ... 👉 Lis ça \| Calendrier \| @mql5fr	3 415
13	Le Commodity Channel Index (CCI) mesure l’écart entre le prix courant et une moyenne statistique. Des valeurs élevées signalent un prix anormalement haut, des valeurs faibles un prix anormalement bas. Malgré son nom, l’outil s’applique à tout instrument financier. Deux usages dominent. Les divergences: le prix inscrit un nouveau sommet tandis que le CCI ne dépasse pas ses pics précédents, souvent suivi d’une correction. Le mode surachat/survente: l’indicateur évolue généralement entre ±100; au-dessus de +100, surachat et risque de repli; en dessous de -100, survente et risque de rebond. Calcul: TP=(HIGH+LOW+CLOSE)/3; SMA(TP,N)=SOMME[TP,N]/N; D=TP-SMA(TP,N); SMA(\|D\|,N)=SOMME[\|D\|,N]/N; M=SMA(\|D\|,N)*0,015; CCI=D/M. 👉 Lis ça \| Signaux \| @mql5fr	3 540
14	Ichimoku Kinko Hyo sert à qualifier la tendance, les zones de support/résistance et des signaux d’entrée/sortie. Les résultats sont généralement plus fiables en unités journalières et hebdomadaires. Les calculs reposent sur plusieurs fenêtres temporelles, avec des moyennes basées sur (plus haut + plus bas) / 2. Tenkan-sen et Kijun-sen fournissent des repères de dynamique et de bascule potentielle. Un croisement Tenkan-sen au-dessus de Kijun-sen donne un signal d’achat, l’inverse un signal de vente. Un prix durablement au-dessus de Kijun-sen suggère une pression haussière. Senkou Span A et B forment le nuage, décalé vers l’avant, utilisé comme filtre de tendance et comme niveaux. Prix dans le nuage: marché sans direction nette. Au-dessus: supports. En dessous: résistances. Chikou Span correspond à la clôture décalée vers l’arrière. Un franchissement haussier du prix valide un achat;... 👉 Lis ça \| Market \| @mql5fr	3 708
15	Le MACD (Moving Average Convergence/Divergence) mesure l’écart entre deux moyennes mobiles exponentielles du prix, souvent 12 et 26 périodes. Une ligne de signal, généralement une moyenne mobile simple sur 9 périodes du MACD, est ajoutée pour faciliter la lecture. Cas d’usage courant : les croisements. Un signal de vente apparaît quand le MACD passe sous la ligne de signal, et un signal d’achat dans le cas inverse. Le franchissement du niveau zéro est aussi surveillé comme filtre de tendance. Le MACD sert également à repérer des excès : un écart important entre l’EMA courte et l’EMA longue peut précéder un retour vers des niveaux plus cohérents. Les divergences, haussières ou baissières, signalent une possible perte de momentum lorsque l’indicateur et le prix ne confirment plus les mêmes extrêmes. Formules : MACD = EMA(CLOSE,12) − EMA(CLOSE,26) ; SIGNAL = SMA(MACD,9). 👉 Lis ça \| Forum \| @mql5fr	3 664
16	L’indicateur Momentum mesure la variation du prix sur une période donnée. Il se prête à deux usages principaux : suivi de tendance et anticipation. En suivi de tendance, un signal d’achat apparaît lorsque Momentum forme un creux puis repart à la hausse, et un signal de vente lorsqu’un sommet se replie. Une moyenne mobile courte appliquée à l’indicateur peut aider à qualifier ces points. Des niveaux très élevés ou très faibles suggèrent souvent la continuité de la tendance, mais les décisions doivent être validées par l’action du prix. En approche avancée, des divergences peuvent émerger en fin de mouvement : Momentum se retourne avant que le prix ne cesse de progresser, ou remonte avant une reprise du prix. Calcul : Momentum = CLOSE(i) / CLOSE(i-n) * 100. 👉 Lis ça \| AlgoBook \| @mql5fr	3 881
17	La Moyenne Mobile de l’Oscillateur (OsMA) mesure l’écart entre un oscillateur et sa version lissée. Dans l’usage courant, l’oscillateur correspond à la ligne MACD, tandis que le lissage correspond à la ligne de signal. Le calcul est direct : OsMA = MACD – Signal. La valeur obtenue met en évidence l’augmentation ou la diminution de l’écart entre MACD et signal, ce qui aide à suivre l’évolution du momentum et les changements de rythme du mouvement des prix. 👉 Lis ça \| VPS \| @mql5fr	4 053
18	Le SAR parabolique est un indicateur de suivi de tendance tracé directement sur le graphique de prix. Il se rapproche d’une moyenne mobile, avec une accélération plus élevée et une capacité à basculer rapidement de part et d’autre du prix. En tendance haussière, les points SAR se placent sous le prix; en tendance baissière, au-dessus. Un croisement prix/SAR provoque une inversion, avec un recalage sur le plus haut ou le plus bas de la période précédente. Ce signal peut indiquer une fin de tendance, une phase de correction ou un retournement. L’usage courant consiste à gérer la sortie et un stop suiveur: clôture des positions longues si le prix passe sous le SAR, et des positions courtes s’il repasse au-dessus. La vitesse de convergence dépend du facteur d’accélération et de l’amplitude du mouvement. 👉 Lis ça \| VPS \| @mql5fr	4 240
19	Prime Quantum AI est un Expert Advisor pour MT5 combinant un préfiltre de tendance (ADX + Alligator, DI+/DI-) et une analyse graphique via vision IA. Le flux de décision est en deux étapes. À chaque tick, le préfiltre valide un contexte BULLISH/BEARISH selon des seuils configurables. En cas de signal, trois captures d’écran multi-TF (entrée, intermédiaire, contexte) sont générées puis envoyées au fournisseur IA sélectionné. La réponse IA est un JSON contenant direction, confiance (0-100), niveaux SL/TP et justification. Un ordre est ouvert uniquement si la direction correspond au préfiltre et si la confiance dépasse InpMinConfidence (70 par défaut). Des modes de risque et de SL/TP sont disponibles, ainsi que des filtres news/horaires/jours/spread. Prérequis: MT5, WebRequest activé et clé API (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI). Coût par appel côté fournisseur, intervalle pil... 👉 Lis ça \| Calendrier \| @mql5fr	4 325
20	L’oscillateur stochastique mesure la position du cours de clôture dans la fourchette High/Low observée sur une période donnée. Il s’affiche via deux courbes : %K (ligne principale) et %D, moyenne mobile de %K, souvent rendue en pointillé. Lectures courantes : signal d’achat quand l’oscillateur passe sous 20 puis repasse au-dessus, et signal de vente quand il dépasse 80 puis repasse en dessous. Autre approche : croisement, achat quand %K franchit %D à la hausse, vente dans le cas inverse. Les divergences sont aussi suivies, notamment lorsque le prix fait de nouveaux sommets sans confirmation du stochastique. Paramètres : Pk (périodes de %K), Sk (ralentissement/lissage interne), Pd (période de %D en SMA). %K se calcule à partir de CLOSE, du MIN(LOW,Pk) et du MAX(HIGH,Pk), avec lissage sur Sk, puis %D est la SMA de %K sur Pd. 👉 Lis ça \| Cotations \| @mql5fr	4 252

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