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ALSTOM

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L'histoire d'ALSTOM est intimement liée à celle de l'industrie française. Fondée en 1928 sous le nom d'Alsthom, à la suite du rapprochement de la Société alsacienne de constructions mécaniques et de Thomson-Houston , l'entreprise a accompagné les grandes évolutions du transport ferroviaire, notamment avec le développement du TGV. Plusieurs dirigeants ont marqué son parcours : Pierre Bilger, qui a conduit son émancipation et son développement international, Patrick Kron, qui a piloté le groupe pendant plus d'une décennie, puis Henri Poupart-Lafarge, à la tête de l'entreprise de 2016 à 2026. Aujourd'hui dirigé par Martin Sion, ALSTOM figure parmi les leaders mondiaux du ferroviaire. Trains à grande vitesse, métros, tramways, locomotives et systèmes de signalisation : le groupe perpétue un savoir-faire industriel français tourné vers l'innovation et la mobilité durable. Analyse technique globale Les donnée du marché remonte jusqu'au 01 Août ...

Comment détecter une capitulation vendeuse : un Selling Climax avec Python ?

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Lorsqu'une action subit une forte baisse, une question revient régulièrement : les vendeurs sont-ils encore en train de prendre le contrôle du marché ou sommes-nous en train d'assister à l'épuisement de la pression vendeuse ? C'est précisément le problème que cherche à résoudre le filtre Selling Climax , ou Capitulation vendeuse. Le Filtre repère une séance particulière au cours de laquelle la baisse du cours s'accompagne d'un volume exceptionnel et d'une amplitude de variation inhabituelle ( ATR ). Ces éléments peuvent traduire une phase de ventes intenses, parfois suivie d'une stabilisation puis d'un retournement haussier. Mais attention : une action qui chute fortement avec un volume important ne forme pas nécessairement le point bas d'une tendance baissière. La tendance peut se poursuivre malgré plusieurs séances de capitulation apparente. C'est pourquoi j'ai développé un scanner en Python qui ne se contente pas de détecter un pic ve...

Comment détecter les supports et les résistances dynamiques avec Python ?

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Les supports et les résistances occupent une place importante dans l'analyse technique des marchés financiers. Ils permettent d'identifier des zones de prix où le marché a précédemment rencontré une opposition support/résistance, marqué un retournement ou changé de direction. L'analyse des supports et des résistances est une tâche réalisée par le trader technique de façon subjective alors comment supprimer la subjectivité en automatisant leur détection ? Comment distinguer un pivot significatif d'une simple fluctuation du cours ? Et comment évaluer la qualité des niveaux obtenus ? L'objectif est de comprendre comment Python peut détecter des pivots de marché, rechercher des zones de volume pertinentes, calculer un score de qualité et gérer le cycle de vie des supports et résistances. Pour cet algorithme nous utiliserons principalement les librairies Pandas et  NumPy pour les calculs sur les signaux,  yfinance  pour la récupération des datas et matplotlib pour l...

SCHNEIDER ELECTRIC - La chute est-elle une opportunité ?

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Les analystes de marché voient dans la chute de SCHNEIDER ces derniers jours, une opportunité d'entrer en position, alors analysons un peu techniquement ce qu'il en est avec la stratégie des Doubles Bandes de Bollinger et du canal de Keltner : SCHNEIDER chute de 10 % La bande de Bollinger DBB 1 est à l'intérieur du canal de Keltner depuis une trentaines de scéance ce qui confirme les forts mouvements du prix. Le prix est sorti par le bas des DBB1 et 2 ce qui indique un mouvement dont les probabilité sont rares : SCHNEIDER sort de DBB2 Si on regarde le prix à une échelle de temps de 1 mois : SCHNEIDER sort de DBB2 Le cours passe dans la Bande 1 sigma c'est une perte du momentum haussier. Points d'entrer en position Sur cette stratégie des doubles bandes on peut retenir comme point d'entrée quand le prix passe en dessous de la DDB 1 pour espérer une correction à la hausse. Bas de la DBB1 : 218,75 MMA 20 : 246,65 Nous n'y sommes pas encore. Analyse technique...

Filtre Strong Growth : comment détecter une hausse soutenue par les volumes avec Python ?

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Comment détecter des actions à trader ? C'est une tâche essentielle du trader. Parmi les milliers d'actions cotées sur les marchés comment déterminer celles qui méritent réellement notre attention. Certains traders parcourent les articles et les publications financières pour étudier les données fondamentales des entreprises : résultats, croissance du CA, valorisation pour la méthode du PER par exemple, perspectives du secteur, etc. Dans tous les cas le problème est le même : comment réduire l'univers des actions possibles à une première sélection d'opportunités potentielles ? Grâce à l'algorithme présenté dans cet article, vous allez pouvoir parcourir des listes d'actions et laisser Python effectuer une sélection selon des critères que vous aurez définis. L'idée du Filtre Strong Growth Ici, pour le Filtre Strong Growth l'idée est la suivante : rechercher les actions dont la progression récente, hausse du cours s'accompagne d'une activité ...

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