Le Mass Index, popularisé par Tushar Chande et Donald Dorsey, est un outil d'analyse technique qui permet d'identifier les inversions de tendance. Ce qui est intéressant, c'est qu'il se base sur la moyenne des plages de prix (high-low) des 25 dernières périodes, en utilisant une moyenne mobile exponentiellement lissée.
L'objectif principal de cet indicateur est de détecter un retournement de tendance. Quand la plage entre le prix le plus haut et le plus bas s'élargit, le Mass Index augmente. À l'inverse, lorsque la plage se resserre, le Mass Index diminue.
La moyenne mobile exponentielle (comme celle de période 9) est souvent utilisée pour générer des signaux d'achat ou de vente. Si le Mass Index indique un retournement potentiel et que la moyenne mobile montre une tendance baissière, c'est le moment d'ouvrir une position longue. À l'inverse, si la moyenne mobile indique une tendance haussière, il est temps d'ouvrir une position courte.
Le Mass Index vous permet de choisir parmi dix types de lissage :
- SMA - moyenne mobile simple ;
- EMA - moyenne mobile exponentielle ;
- SMMA - moyenne mobile lissée ;
- LWMA - moyenne mobile pondérée linéaire ;
- JJMA - moyenne adaptative JMA ;
- JurX - lissage ultralinéaire ;
- ParMA - lissage parabolique ;
- T3 - lissage exponentiel multiple de Tillson ;
- VIDYA - lissage selon l'algorithme de Tushar Chande ;
- AMA - lissage selon l'algorithme de Perry Kaufman.
Il est important de noter que les paramètres de type phase pour les différents algorithmes de lissage ont des significations totalement différentes. Par exemple, pour JMA, il s'agit d'une variable externe qui varie de -100 à +100. Pour T3, cela correspond à un ratio de lissage multiplié par 100 pour une meilleure visualisation. Pour VIDYA, c'est la période de l'oscillateur CMO, et pour AMA, c'est la période de la moyenne mobile exponentielle lente. Dans les autres algorithmes, ces paramètres n'affectent pas le lissage. Pour AMA, la période de la moyenne mobile exponentielle rapide est fixée à 2 par défaut.
Cet indicateur utilise les classes de la bibliothèque SmoothAlgorithms.mqh (à copier dans le dossier terminal_data_folder\MQL5\Include). Pour une explication détaillée de leur utilisation, consultez l'article "Averaging Price Series for Intermediate Calculations Without Using Additional Buffers".
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