Amit Suryakant Jamuda / Profil
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![La mise en œuvre de l'analyse automatique des vagues d'Elliott dans MQL5](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Elliott_Waves_Automated.png)
L'une des méthodes les plus populaires d'analyse du marché est le principe des vagues d'Elliott. Toutefois, ce processus est assez compliqué, ce qui nous amène à utiliser des outils supplémentaires. L’un de ces instruments est le marqueur automatique. Cet article décrit la création d'un analyseur automatique de vagues d'Elliott en langage MQL5.
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![Introduction à la méthode de décomposition en modes empiriques](https://c.mql5.com/2/0/Empirical_Mode_Decomposition_MQL5.png)
Cet article a pour but de familiariser le lecteur avec la méthode de décomposition empirique des modes (EMD). C’est la partie fondamentale de la transformée de Hilbert-Huang et est destinée à l’analyse des données issues des processus non stationnaires et non linéaires. Cet article présente également une mise en œuvre logicielle possible de cette méthode ainsi qu’un bref examen de ses particularités et donne quelques exemples simples de son utilisation.
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![Création et publication des rapports de trade et de notifications par SMS](https://c.mql5.com/2/0/trade_reports_SMS_MQL5.png)
Les traders ne sont toujours pas en mesure et n’ont pas envie de s'asseoir au terminal de trading pendant des heures. Surtout si le système trading est plus ou moins formalisé et peut identifier automatiquement certains états du marché. Cet article décrit comment générer un rapport des résultats du trade (à l'aide d'Expert Advisor, d'un indicateur ou d'un script) sous forme de fichier HTML et le télécharger via FTP sur le serveur WWW. Nous envisagerons également d'envoyer des notifications d'événements de trade sous forme de SMS sur un téléphone mobile.
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![Sécurisation du code MQL5 : Protection par mot de passe, générateurs de clés, délais, licences à distance et techniques avancées de cryptage des clés de licence EA](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_protection_methods.png)
La plupart des développeurs doit de sécuriser leur code. Cet article présentera différentes manières de protéger le logiciel MQL5 - il présente des méthodes pour fournir des fonctionnalités de licence aux scripts, aux Expert Advisors et aux indicateurs MQL5. Il couvre la protection par mot de passe, les générateurs de clés, la licence de compte, l'évaluation du délai et la protection à distance à l'aide d'appels MQL5-RPC.
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![Recherche d'erreurs et journalisation](https://c.mql5.com/2/0/filter_Log_MQL5.png)
MetaEditor 5 dispose de la fonctionnalité de débogage. Mais lorsque vous écrivez vos programmes MQL5, vous souhaitez souvent afficher non pas les valeurs individuelles, mais tous les messages qui apparaissent lors des tests et du travail en ligne. Lorsque le contenu du fichier journal est de grande taille, il est évident d'automatiser la récupération rapide et facile du message requis. Dans cet article, nous examinerons les moyens de trouver des erreurs dans les programmes MQL5 et les méthodes de collecte de données. Nous simplifierons également la connexion aux fichiers et apprendrons à connaître un programme simple LogMon pour une visualisation confortable des fichiers journaux
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![Dr. Tradelove ou comment j'ai arrêté de m'inquiéter et créé un Expert Advisor en autoformation](https://c.mql5.com/2/0/smart_EA.png)
Il y a un peu plus d'un an, joo, dans son article « Algorithmes génétiques - C'est facile ! », nous a donné un outil pour la mise en œuvre de l'algorithme génétique dans MQL5. Maintenant, en utilisant cet outil, nous allons créer un Expert Advisor qui va optimiser génétiquement ses propres paramètres en fonction de certaines conditions limites...
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![Calcul des caractéristiques intégrales des émissions d’indicateurs](https://c.mql5.com/2/0/avatar__22.png)
Les émissions d’indicateurs sont un domaine peu étudié des études de marché. Cela est principalement dû à la difficulté d’analyse causée par le traitement de très grands tableaux de données variant dans le temps. L’analyse graphique existante est trop gourmande en ressources et a donc déclenché le développement d’un algorithme parcimonieux qui utilise des séries chronologiques d’émissions. Cet article montre comment l’analyse visuelle (image intuitive) peut être remplacée par l’étude des caractéristiques intégrales des émissions. Il peut intéresser à la fois les traders et les développeurs de systèmes de trading automatisés.