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Indicateurs de trading

Accédez à tout un éventail d’analyses techniques avec les blocs Indicateurs, qui offrent une vaste gamme d’indicateurs, des moyennes mobiles les plus simples aux calculs les plus élaborés. Cette section permet aux utilisateurs d’intégrer ces indicateurs de manière fluide dans leurs stratégies, renforçant leur capacité à discerner les tendances du marché et à repérer avec précision les points d’entrée ou de sortie potentiels.

Pour créer un nouveau bloc Indicateur, double-cliquez sur l’écran de blueprint, ou cliquez sur le bouton + du menu. Dans la barre de recherche, saisissez « indicator/ » suivi des abréviations ci-dessous, ou saisissez simplement l’abréviation.

N’oubliez pas : des stratégies différentes exigent des types d’indicateurs différents. Les meilleurs indicateurs de trading se complètent, sans dupliquer l’information.

Quelques-uns de nos préférés

Nom de l’indicateur : abréviation

Profit du dernier signal : last_profit

_Last signal profit_ facilite le calcul du profit depuis le dernier signal de trading, offrant aux utilisateurs un aperçu de la performance de leur stratégie sur une période donnée. Utile pour créer des déclencheurs de stop.

Détection de figures en chandeliers : candlestick

_Candlestick Pattern Detection_ aide à détecter les figures en chandeliers, telles que figures haussières, baissières, marteaux, étoiles filantes et bien d’autres, aidant les utilisateurs à identifier les tendances clés du marché et les signaux de retournement potentiels à partir des formations en chandeliers.

Indice de force relative : rsi

Relative Strength Index mesure la vitesse et le rythme des variations de prix sur le marché ; il oscille entre zéro et 100. Il indique si un actif est suracheté ou survendu, aidant les utilisateurs à identifier les retournements de tendance potentiels et les conditions de marché.

Moyenne mobile simple : sma

_Simple Moving Average_ calcule le prix moyen d’un actif sur un nombre de périodes donné, produisant une ligne de tendance lissée. Elle est utile pour identifier la direction générale du marché.

Moyenne mobile exponentielle : ema

_Exponential Moving Average_ est similaire, mais accorde plus de poids aux prix récents, la rendant plus réactive aux variations de prix à court terme. Elle est utile pour capter les tendances de marché les plus immédiates.

SuperTrend : SuperTrend

_Supertrend_ calcule la valeur du Supertrend à partir du prix et de la volatilité du marché, aidant les utilisateurs à déterminer la direction de la tendance en cours.

SuperTrendKO : SuperTrendKO

_SuperTrendKO_ Semblable au Supertrend, le SupertrendKO est une version modifiée qui prend en compte le bruit du marché et vise à fournir des signaux de tendance plus précis en minimisant les faux positifs.

La liste complète des indicateurs de trading

Valeur absolue vectorielle : abs

Vector Absolute Value calcule la valeur absolue de chaque élément d’un tableau.

Arc cosinus vectoriel : acos

_Vector Arccosine_ calcule l’arc cosinus trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Ligne d’accumulation/distribution : ad

_Accumulation Distribution Line_ détermine la tendance d’un titre à partir de la relation entre le flux de volume et le prix du titre.

Addition : add

Add additionne deux tableaux.

Oscillateur d’accumulation/distribution : adosc

_Accumulation Distribution Oscillator_ se calcule en soustrayant une moyenne mobile exponentielle de long terme de la ligne d’accumulation/distribution d’une moyenne mobile exponentielle de court terme de cette même ligne.

Indice de mouvement directionnel moyen : adx

_Average Directional Movement Index_ indique la force d’une tendance par une valeur comprise entre 0 et 100.

Notation de l’indice de mouvement directionnel moyen : adxr

_Average Directional Movement Index Rating_ est identique à l’indice de mouvement directionnel moyen, mais plus lisse. Cet indicateur est moins affecté que l’adx par les oscillations rapides de court terme du marché.

Awesome Oscillator : ao

_Awesome Oscillator_ mesure le momentum du marché.

Oscillateur de prix absolu : apo

_Absolute Price Oscillator_ est la différence entre la moyenne mobile exponentielle de courte période et celle de longue période.

Aroon : aroon

_Aroon_ comprend deux indicateurs : Aroon-Up et Aroon-Down. L’Aroon peut identifier le début d’une tendance, sa force et ses changements.

Oscillateur Aroon : aroonosc

_Aroon Oscillator_ est la différence entre les indicateurs Aroon-Up et Aroon-Down, et la sortie est une valeur comprise entre 0 et 100.

Arc sinus vectoriel : asin

_Vector Arcsine_ calcule l’arc sinus trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Arc tangente vectorielle : atan

_Vector Arctangent_ calcule l’arc tangente trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Average True Range : atr

_Average True Range_ mesure la volatilité du marché sur l’amplitude de prix d’un titre pour une période donnée.

Prix moyen : avgprice

_Average Price_ affiche la moyenne des prix d’ouverture, du plus haut, du plus bas et de clôture d’un titre.

Bandes de Bollinger : bbands

_Bollinger Bands_ comprend les bandes supérieure, médiane et inférieure. La bande médiane est une moyenne mobile, et les bandes supérieure et inférieure l’encadrent de part et d’autre. La valeur des écarts-types détermine la distance entre la bande médiane et les bandes supérieure et inférieure.

Balance of Power : bop

_Balance of Power_ évalue la force des acheteurs et des vendeurs sur le marché.

Détection de figures en chandeliers : candlestick

Commodity Channel Index : cci

_Commodity Channel Index_ est élevé lorsque les prix sont nettement au-dessus de leur moyenne, et bas lorsqu’ils sont nettement en dessous. Le cci peut ainsi identifier les zones de surachat et de survente de l’action des prix. Il sert par ailleurs à repérer les retournements et les divergences.

Plafond vectoriel : ceil

_Vector Ceiling_ renvoie le plus petit entier supérieur pour chacun des éléments d’un tableau.

Oscillateur de momentum de Chande : cmo

_Chande Momentum Oscillator_ calcule le momentum des prix lors des jours haussiers et/ou baissiers. Autrement dit, il calcule la différence entre la somme des clôtures en hausse et la somme des clôtures en baisse, divisée par la somme de tous les mouvements de prix.

Cosinus vectoriel : cos

_Vector Cosine_ calcule le cosinus trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Cosinus hyperbolique vectoriel : cosh

_Vector Hyperbolic Cosine_ calcule le cosinus hyperbolique trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Croisement quelconque : crossany

_Crossany_ détecte en continu si les entrées se croisent l’une l’autre.

Croisement haussier : crossover

_Crossover_ détecte en continu si la première entrée croise l’autre à la hausse. Autrement dit, contrairement à l’indicateur crossany, la seule situation qui compte est celle où la première entrée passe au-dessus de l’autre.

Volatilité de Chaikin : cvi

Chaikins Volatility calcule la différence entre les prix les plus hauts et les plus bas de chaque période.

Décroissance : decay

_Decay_ conserve un tableau des signaux récents. C’est un indicateur utile, notamment dans les algorithmes de machine learning.

Moyenne mobile exponentielle double : dema

_Double Exponential Moving Average_ est identique à la moyenne mobile exponentielle mais, en accordant plus de poids aux points de données récents, elle produit des données avec moins de retard.

Indicateur directionnel : di

_Directional Indicator_ comprend les lignes positive directional indicator et negative directional indicator qui montrent le mouvement de la tendance des prix. Le croisement de ces deux lignes génère les signaux d’achat et de vente : si la ligne positive croise la ligne négative à la hausse, c’est un signal d’achat, et inversement.

Division vectorielle : div

_Vector Division_ divise les entrées fournies.

Mouvement directionnel : dm

_Directional Movement_ trace les lignes positive directional movement et negative directional movement. Elles sont calculées à partir des prix les plus hauts et les plus bas précédents.

Oscillateur de prix détendancé : dpo

_Detrended Price Oscillator_ supprime les tendances de prix pour faciliter l’identification des sommets et des creux. Estimer la longueur des cycles à l’aide de cet indicateur devient ainsi beaucoup plus simple.

Indice de mouvement directionnel : dx

_Directional Movement Index_, également appelé dmi, contient deux lignes de mouvement directionnel et l’indicateur d’indice de mouvement directionnel moyen.

Décroissance exponentielle : edecay

_Exponential Decay_ est presque identique à decay, mais plus rapide pour la même période.

Moyenne mobile exponentielle : ema

_Exponential Moving Average_ montre la direction des variations de prix sur une période. L’EMA ressemble à la Simple Moving Average, mais là où la SMA calcule directement la moyenne des prix, l’EMA accorde plus de poids aux prix récents.

Ease of Movement : emv

_Ease of Movement_ étudie la relation entre les fluctuations de prix et le volume de transactions.

Exponentielle vectorielle : exp

_Vector Exponential_ renvoie l’exponentielle de chaque nombre du tableau d’entrée. Autrement dit, elle élève la constante d’Euler, e, à la puissance de chaque élément d’entrée.

Transformée de Fisher : fisher

_Fisher Transform_ vise à améliorer la prévisibilité des points de retournement d’une série de prix en rendant leur distribution plus proche d’une loi normale. Cette transformation facilite l’identification des valeurs extrêmes et des retournements potentiels.

Plancher vectoriel : floor

Le Vector Floor d’une valeur est le plus grand entier qui lui est inférieur ou égal.

Oscillateur de prévision : fosc

_Forecast Oscillator_ prédit le prix à venir d’un titre en surveillant la différence entre son prix actuel et un prix de régression linéaire issu de la fonction Time Series Forecast.

Moyenne mobile de Hull : hma

_Hull Moving Average_ est une moyenne mobile améliorée qui supprime les retards (elle est donc extrêmement rapide) et est plus lisse que les autres moyennes mobiles traditionnelles.

Moyenne mobile adaptative de Kaufman : kama

_Kaufman Adaptive Moving Average_ réduit les faux signaux en éliminant les fluctuations de prix à court terme. Autrement dit, la kama supprime le bruit du marché : si la volatilité du marché est faible, elle collera au prix actuel du marché.

Oscillateur de volume de Klinger : kvo

_Klinger Volume Oscillator_ anticipe les retournements du marché en comparant le volume au prix.

Bloc Lag : lag

Le bloc Lag retarde les données d’entrée d’une quantité spécifiée. Par exemple, avec un lag de 1 sur des bougies de 15 minutes, il produit les données de la bougie précédente. C’est utile pour comparer les valeurs actuelles aux valeurs passées.

Filtre de Laguerre : laguerrefilter

_Laguerre filter_ sert à lisser les données de prix et à identifier les tendances. Il applique un algorithme de filtre de Laguerre aux données de marché, réduisant le bruit et offrant une représentation plus claire de la tendance sous-jacente.

Profit du dernier signal : last_profit

_Last signal profit_ facilite le calcul du profit depuis le dernier signal de trading, offrant aux utilisateurs un aperçu de la performance de leur stratégie sur une période donnée.

Régression linéaire : linreg

_Linear Regression_ trace les valeurs terminales des droites de régression linéaire pour un nombre de barres donné.

Ordonnée à l’origine de la régression linéaire : linregintercept

_Linear Regression Intercept_ renvoie la hauteur de la droite de régression linéaire pour la première barre d’entrée de la période mobile.

Pente de la régression linéaire : linregslope

_Linear Regression Slope_ détermine la direction de la force de la tendance. L’indicateur calcule la pente pour chaque barre à partir de la barre actuelle et des n-1 barres précédentes, où n est la période spécifiée par le trader.

Logarithme népérien vectoriel : ln

_Vector Natural Log_ calcule le logarithme népérien de chaque élément d’un tableau d’entrée.

Logarithme décimal vectoriel : log10

_Vector Base-10 Log_ calcule le logarithme en base 10 de chaque élément d’un tableau d’entrée.

Convergence-divergence des moyennes mobiles : macd

_Moving Average Convergence Divergence_ détermine la direction du prix d’un titre. Évitez d’utiliser cet indicateur pour détecter les retournements de tendance, car il ne peut les détecter qu’après qu’ils se sont produits. Il n’est en général pas non plus utilisé pour identifier les conditions de surachat ou de survente.

Market Facilitation Index : marketfi

_Market Facilitation Index_ mesure la force de la tendance et prédit le démarrage d’une tendance lorsqu’elle est sur le point de se produire. Il calcule le mouvement de prix par unité de volume.

Mass Index : mass

_Mass Index_ aide les traders à identifier les retournements de tendance potentiels en mesurant l’expansion et la contraction de l’amplitude de trading (la différence entre les prix les plus hauts et les plus bas) sur une période donnée à l’aide de moyennes mobiles exponentielles.

Maximum sur la période : max

_Maximum In Period_ renvoie la valeur maximale des n dernières barres.

Écart moyen sur la période : md

_Mean Deviation Over Period_ calcule l’écart absolu moyen sur une période.

Prix médian : medprice

_Median Price_ calcule la moyenne des prix les plus hauts et les plus bas d’une barre.

Money Flow Index : mfi

Le Money Flow Index mesure la pression de trading en surveillant à la fois le prix et le volume, et renvoie une valeur entre 0 et 100.

Minimum sur la période : min

Minimum In Period renvoie la valeur minimale des n dernières barres.

Momentum : mom

_Momentum_ calcule la variation entre le prix actuel et le prix de la n-ième barre en partant de la fin.

Mesa Sine Wave : msw

_Mesa Sine Wave_ détecte si le marché est en mode cyclique ou en mode tendanciel.

Multiplication vectorielle : mul

Vector Multiplication prend deux tableaux d’entrée et les multiplie.

Average True Range normalisé : natr

_Normalized Average True Range_ est une version normalisée de l’average true range et se calcule avec la formule suivante : NATR = (ATR / Close) * 100.

Indice de volume négatif : nvi

_Negative Volume Index_ est un indicateur cumulatif, sensible au volume du marché. Il part du principe qu’un volume de marché élevé provient de traders non informés, et ignore donc les jours de fort volume. Les jours de faible volume, les traders informés sont plus actifs, et l’indicateur nvi est donc influencé par eux ; la valeur du nvi montera lors des variations de prix positives et baissera lors des variations négatives.

On Balance Volume : obv

_On Balance Volume_ est un indicateur cumulatif qui calcule les pressions acheteuse et vendeuse. Il augmente les jours de hausse et diminue les jours de baisse.

Oscillateur de prix en pourcentage : ppo

_Percentage Price Oscillator_ calcule la différence entre deux moyennes mobiles exponentielles de périodes différentes, divisée par la plus longue.

Prédiction : predict

Le bloc _Predict_ vise à exploiter le machine learning pour prédire le prochain mouvement de prix. Attention : ce bloc est encore en phase d’apprentissage et n’a pas été entièrement entraîné. D’ici là, il peut ne pas produire de prédictions précises.

SAR parabolique : psar

_Parabolic SAR_ aide à déterminer les points de stop et les retournements potentiels des tendances. SAR signifie d’ailleurs stop and reverse (stop et retournement), ce qui décrit bien son usage.

Indice de volume positif : pvi

_Positive Volume Index_ est identique à l’indice de volume négatif nvi — et est souvent utilisé conjointement avec lui — mais est sensible aux jours de fort volume.

Qstick : qstick

_Qstick_, en tant qu’indicateur de momentum, applique une moyenne mobile simple à la différence entre les prix de clôture et d’ouverture d’un titre.

Taux de variation : roc

_Rate of Change_ calcule la variation en pourcentage entre le prix actuel et le prix d’il y a n périodes.

Ratio du taux de variation : rocr

Rate of Change Ratio calcule la variation entre le prix actuel et le prix d’il y a n périodes.

Arrondi vectoriel : round

_Vector Round_ renvoie l’entier le plus proche pour chaque élément d’un tableau.

Indice de force relative : rsi

_Relative Strength Index_ mesure la vitesse et le rythme des variations de prix sur le marché ; il oscille entre zéro et 100.

Sinus vectoriel : sin

_Vector Sine_ calcule le sinus trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Sinus hyperbolique vectoriel : sinh

_Vector Hyperbolic Sine_ calcule le sinus hyperbolique trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Moyenne mobile simple : sma

_Simple Moving Average_ montre la direction des variations de prix sur une période en calculant la valeur moyenne du prix.

Racine carrée vectorielle : sqrt

_Vector Square Root_ calcule la racine carrée de chaque élément d’un tableau.

Écart-type sur la période : stddev

_Standard Deviation Over Period_ mesure la différence entre le prix actuel et le prix moyen sur une période.

Erreur type sur la période : stderr

_Standard Error Over Period_ montre à quel point la moyenne de la population diffère de la moyenne de l’échantillon.

Oscillateur stochastique : stoch

_Stochastic Oscillator_ compare le dernier prix de clôture aux prix les plus hauts et les plus bas sur une période, et varie de zéro à 100.

RSI stochastique : stochrsi

_Stochastic RSI_ est une combinaison de deux indicateurs : stoch et rsi. Il applique en réalité un indicateur stoch à un indicateur rsi, ce qui en fait une mesure du rsi par rapport à son amplitude haut/bas sur une période.

Stock to flow : stocktoflow

_Stock to flow_ évalue la rareté d’un actif donné, souvent appliqué aux cryptomonnaies comme le Bitcoin. Il compare le stock existant (l’offre actuelle) au flux (la nouvelle production), offrant un éclairage sur la valeur potentielle de l’actif et la dynamique du marché.

Soustraction vectorielle : sub

La Subtraction vectorielle renvoie la soustraction des deux entrées (a - b).

Super Trend : SuperTrend

_Super Trend_ calcule la valeur du Super Trend à partir du prix et de la volatilité du marché, aidant les utilisateurs à déterminer la direction de la tendance en cours.

Super Trend KO : SuperTrendKO

_Super Trend KO_ Semblable au Super Trend, le Super Trend KO est une version modifiée qui prend en compte le bruit du marché et vise à fournir des signaux de tendance plus précis en minimisant les faux positifs.

Somme sur la période : sum

_Sum Over Period_ renvoie la somme des n dernières barres.

Tangente vectorielle : tan

_Vector Tangent_ calcule la tangente trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Tangente hyperbolique vectorielle : tanh

_Vector Hyperbolic Tangent_ calcule la tangente hyperbolique trigonométrique de chaque élément d’un tableau.

Moyenne mobile exponentielle triple : tema

_Triple Exponential Moving Average_ est une moyenne mobile très rapide avec des données plus lisses. Elle réduit les retards en accordant plus de poids aux données récentes et convient donc mieux au trading à court terme.

Conversion vectorielle en degrés : todeg

_Vector Degree Conversion_ convertit un tableau de radians en un tableau de degrés.

Conversion vectorielle en radians : torad

_Vector Radian Conversion_ convertit un tableau de degrés en un tableau de radians.

True Range : tr

_True Range_ renvoie la plus grande des valeurs suivantes :

Le plus haut du jour moins le plus bas du jour
La valeur absolue du plus haut du jour moins la clôture de la veille
La valeur absolue du plus bas du jour moins la clôture de la veille

Moyenne mobile triangulaire : trima

_Triangular Moving Average_ est identique à la moyenne mobile simple, sma, mais moyennée deux fois ; autrement dit, la trima est une sma appliquée à une autre sma. Cette approche donne une ligne plus lisse qui accorde plus de poids aux barres du milieu.

Moyenne exponentielle triple (TRIX) : trix

La moyenne mobile exponentielle triple montre la variation en pourcentage d’une ema triplement lissée (une ema appliquée trois fois).

Troncature vectorielle : trunc

_Vector Truncate_ renvoie uniquement la partie entière du nombre pour chaque élément d’un tableau.

Prévision de série temporelle : tsf

_Time Series Forecast_, comme son nom l’indique, prédit les tendances futures à partir des données passées. Il est plus sensible aux variations soudaines de prix que les indicateurs de moyenne mobile.

Prix typique : typprice

_Typical Price_ calcule la moyenne arithmétique des prix les plus hauts, les plus bas et de clôture.

Ultimate Oscillator : ultosc

_Ultimate Oscillator_ mesure la pression acheteuse en considérant trois horizons de temps différents. Ces périodes (7, 14, 28) décrivent les tendances de marché à court, moyen et long terme.

Variance sur la période : var

_Variance Over Period_ mesure la variation en calculant la moyenne des carrés des écarts à la moyenne.

Filtre vertical-horizontal : vhf

_Vertical Horizontal Filter_ surveille les mouvements de prix et indique la phase des prix : phase de tendance ou phase de congestion.

Moyenne dynamique à indice variable : vidya

_Variable Index Dynamic Average_ calcule une ema dont la période est dynamique et dépend de la volatilité du marché.

Volatilité historique annualisée : volatility

_Annualized Historical Volatility_ mesure l’écart du prix annuel moyen d’un titre sur une période.

Oscillateur de volume : vosc

L’oscillateur de volume calcule la différence entre une moyenne mobile de volume rapide et une moyenne mobile de volume lente. Surveiller ainsi les variations de volume a plus d’importance technique que surveiller le volume lui-même.

Moyenne mobile pondérée par le volume : vwma

_Volume Weighted Moving Average_ fonctionne comme la plupart des moyennes mobiles mais intègre le volume du marché dans ses calculs. Elle accorde en effet plus de poids aux prix à fort volume qu’aux prix à faible volume.

Accumulation/Distribution de Williams : wad

_Williams Accumulation/Distribution_ est la somme cumulée des variations de prix d’accumulation et de distribution. L’accumulation et la distribution décrivent un marché contrôlé respectivement par les acheteurs et par les vendeurs. L’indicateur wad mesure en effet les pressions positives et négatives du marché.

Prix de clôture pondéré : wcprice

_Weighted Close Price_ est simplement la moyenne des prix les plus hauts, les plus bas et du double du prix de clôture.

Lissage de Wilder : wilders

_Wilder's Smoothing_ est identique à l’ema, mais le lissage de Wilder utilise un facteur de lissage différent, ce qui entraîne une réponse plus lente aux variations de prix.

Williams %R : willr

_Williams %R_ identifie les marchés surachetés et survendus en comparant la position du prix de clôture le plus récent aux prix les plus hauts et les plus bas sur une période.

Moyenne mobile pondérée : wma

_Weighted Moving Average_ est identique à la sma, mais accorde plus de poids aux données récentes. Elle réagit ainsi plus vite aux variations de prix et reste plus proche du prix du marché.

Moyenne mobile exponentielle sans retard : zlema

_Zero-Lag Exponential Moving Average_ poursuit le même objectif que la dema et la tema. Elle élimine les retards pour améliorer la vitesse et suivre le prix de plus près.