Support et Résistance : Définition, Algorithme & Screener S&P 500

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Le trading de CFD, de contrats à terme, de turbos et d'options comporte un niveau élevé de risque et peut entraîner une perte rapide en capital. Il est important de noter que 72 % des investisseurs particuliers subissent des pertes lorsqu'ils négocient des CFD avec IG, et 77 % avec XTB. Avant de procéder, vous devez vous assurer de comprendre en profondeur le fonctionnement de ces instruments et les risques associés.

Veuillez noter que le contenu et les informations fournis sur ce site ne doivent pas être interprétés comme une incitation à investir dans ces actifs. De plus, tous les contenus médiatiques, y compris le texte, l'audio, la vidéo et les images, ne doivent pas être considérés comme des conseils en investissement au sens de l'article L 321-1, paragraphe 5 du Code monétaire et financier, ni comme une recherche en investissement, une analyse financière ou toute forme de recommandation générale concernant les transactions sur instruments financiers au sens de l'article L 321-2, paragraphe 4 du même code.

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Guide Complet des Supports et Résistances en Analyse Technique

Graphique d'analyse technique montrant les niveaux de support et résistance

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Définitions Fondamentales des Supports et Résistances

Le Support : Plancher Psychologique du Marché

La Résistance : Plafond des Ambitions Haussières

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Inversion de Polarité : Transformation des Niveaux

Méthodes d’Identification des Niveaux Techniques

Approche Traditionnelle : Lignes Horizontales et Obliques

Article 1
Les Meilleurs Livres sur la Bourse et l’Analyse Technique : Guide Complet

Article 2
Les Avantages et Les Risques du Trading Algorithmique

Points Pivots : Mathématiques du Trading

Niveaux Psychologiques : La Force des Nombres Ronds

Retracements de Fibonacci : Niveaux Mathématiques

Stratégies de Trading Avancées

Trading de Range : Exploiter les Oscillations

Stratégie de trading de range entre support et résistance

Stratégie de Cassure (Breakout) : Capturer l’Élan

Pullback et Throwback : Patience Récompensée

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L’Évolution Algorithmique : Détection Automatisée des Niveaux

Détection algorithmique des supports et résistances

Détection algorithmique des supports et résistances

Algorithme find_peaks de SciPy : Précision Mathématique

Détection algorithmique des supports et résistances avec Python et SciPy

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Clustering K-means : Identification des Zones Denses

Gestion du Risque et Optimisation des Performances

Volume : Confirmateur Indispensable

Ratio Risque/Récompense : Fondement de la Rentabilité

Screener S&P 500 : Détection Automatisée des Opportunités

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Conclusion : Vers une Approche Quantitative

support

Un support est un niveau de prix où la pression acheteuse devient assez forte pour stopper la baisse et provoquer un rebond haussier. Il se valide après au moins trois points de contact sans cassure et se renforce avec des volumes significatifs lors des tests.

Une résistance est un niveau où la pression vendeuse empêche la hausse du prix et génère souvent un retournement baissier. Sa robustesse dépend du nombre de rejets à ce niveau et des volumes échangés lors de ces tentatives de franchissement.

On peut utiliser l’algorithme find_peaks de SciPy pour détecter mathématiquement les extrema locaux selon la distance et la proéminence souhaitées. Le clustering K-means permet ensuite de regrouper les niveaux proches en zones denses représentant supports et résistances.

Le volume confirme la crédibilité d’un support ou d’une résistance : un test avec volume supérieur à la moyenne mobile à 20 périodes ou un pic volumétrique lors de la cassure renforce la fiabilité de ces niveaux.

Les nombres ronds (100, 50, 1000 points, etc.) forment des niveaux d’ancrage cognitif où les ordres se concentrent naturellement. Ces niveaux psychologiques sont souvent testés plusieurs fois et validés par des volumes élevés.

Le scoring combine plusieurs critères : volume au test du niveau, nombre de tests historiques, proximité au prix actuel, confluence avec moyennes mobiles, force de réaction et ancienneté. Cette méthode permet de classer objectivement les niveaux par fiabilité.

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