Comment détecter les supports et les résistances dynamiques avec Python ?
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...