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Tous les résultats d'analyse, scores et avis de référence de la plateforme sont automatiquement générés par l'IA sur la base de données historiques et sont utilisés uniquement à des fins d'apprentissage, de recherche et d'échange technique, et ne constituent aucun conseil d'investissement ou base de prise de décision. L'investissement en actions implique divers risques tels que le risque de marché, le risque de liquidité, le risque politique, etc., qui peuvent entraîner une perte du principal. Les utilisateurs doivent prendre des décisions indépendantes en fonction de leur propre tolérance au risque, et tout comportement d'investissement et conséquences découlant de l'utilisation de cet outil seront à la charge de l'utilisateur. 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confidentiel","ai-analysis.modal.fundamental":"analyse fondamentale","ai-analysis.modal.technical":"Analyse technique","ai-analysis.modal.sentiment":"Analyse émotionnelle","ai-analysis.modal.risk":"évaluation des risques","ai-analysis.stage.idle":"veille","ai-analysis.stage.1":"Première phase : analyse multidimensionnelle","ai-analysis.stage.2":"Phase deux : débat long-court","ai-analysis.stage.3":"Phase trois : planification stratégique","ai-analysis.stage.4":"La quatrième étape : la revue du contrôle des risques","ai-analysis.stage.complete":"Terminé","ai-analysis.agent.investment_director":"Directeur des investissements","ai-analysis.agent.role.investment_director":"Analyse complète et conclusion finale","ai-analysis.agent.market":"analyste de marché","ai-analysis.agent.role.market":"Données technologiques et de marché","ai-analysis.agent.fundamental":"analyste fondamental","ai-analysis.agent.role.fundamental":"Finances et valorisation","ai-analysis.agent.technical":"analyste 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manuellement","invite.noInviteLink":"Lien d'invitation non généré","invite.totalInvites":"Invitations cumulées","invite.totalReward":"Récompenses cumulées","invite.rules":"Règles d'invitation","invite.rule1":"Chaque fois que vous invitez avec succès un ami à s'inscrire, vous recevrez une récompense","invite.rule2":"Si l'ami invité termine la première transaction, vous recevrez des récompenses supplémentaires","invite.rule3":"Les récompenses d'invitation seront envoyées directement sur votre compte","invite.inviteList":"Liste d'invitations","invite.tasks":"centre de mission","invite.inviteeName":"Invité","invite.inviteTime":"Heure d'invitation","invite.status":"Statut","invite.reward":"récompense","invite.active":"actif","invite.inactive":"Non activé","invite.completed":"Terminé","invite.claimed":"Reçu","invite.pending":"A compléter","invite.goToTask":"compléter","invite.claimReward":"réclamer des récompenses","invite.verify":"Vérification terminée","invite.verifySuccess":"Vérification 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Position sizing, risk, scaling, fees/slippage belong to execution config.","dashboard.indicator.boundary.indicatorRule":"Keep the script to buy/sell only (and set df['buy']/df['sell']). Do NOT implement position management, TP/SL, scaling in the script.","dashboard.indicator.boundary.backtestRule":"Rule: If a bar has a main signal (buy/sell → open/close/reverse), scaling in/out is skipped on the same bar.","dashboard.indicator.guide.title":"Python Indicator & Strategy Development Guide","dashboard.indicator.guide.intro":"This platform supports writing custom technical indicators and trading signals using Python. The system includes built-in pandas and numpy data analysis libraries. You can use standard DataFrame operations to process K-line data and draw charts or mark buy/sell signals.","dashboard.indicator.guide.section1.title":"1. Runtime Environment & Predefined Variables","dashboard.indicator.guide.section1.env":"Your code runs in a browser-based Python environment (Pyodide).","dashboard.indicator.guide.section1.libs":"Pre-installed Libraries","dashboard.indicator.guide.section1.libsDesc":"The following libraries are imported by default, no need to import again:","dashboard.indicator.guide.section1.libsList":"<code>pandas</code> (pd), <code>numpy</code> (np), <code>math</code>, <code>json</code>","dashboard.indicator.guide.section1.data":"Input Data: df","dashboard.indicator.guide.section1.dataDesc":"The system automatically converts current K-line data into a Pandas DataFrame object, variable name is <code>df</code>.","dashboard.indicator.guide.section1.dataColumns":"<code>df</code> contains the following columns (all float type):","dashboard.indicator.guide.section1.dataColumnsList":"<code>time</code> (timestamp, seconds), <code>open</code>, <code>high</code>, <code>low</code>, <code>close</code>, <code>volume</code>","dashboard.indicator.guide.section1.dataNote":"Data index is arranged from old to new (0 is the earliest data, last row is the latest data).","dashboard.indicator.guide.section1.dataIndex":"Important: df index is timestamp (DatetimeIndex), please preserve the index, avoid using <code>.values</code> which loses the index.","dashboard.indicator.guide.section2.title":"2. Parameter Definition","dashboard.indicator.guide.section2.desc":"You can define variables as parameters at the beginning of your code. The system will try to parse statements like <code>variable = value</code> as adjustable parameters.","dashboard.indicator.guide.section2.example":"Parameter Example","dashboard.indicator.guide.section2.exampleCode":"<code>span = 20</code> or <code>multiplier = 2.0</code>","dashboard.indicator.guide.section3.title":"3. Backtest Signal Setup (Important!)","dashboard.indicator.guide.section3.desc":"If you want your indicator to support backtesting, you <strong>must</strong> set the following two columns in your code:","dashboard.indicator.guide.section3.backtestRequired":"<strong>Required for Backtesting:</strong>","dashboard.indicator.guide.section3.backtestBuySignal":"<code>df['buy_signal']</code> - Boolean Series, True indicates buy signal","dashboard.indicator.guide.section3.backtestSellSignal":"<code>df['sell_signal']</code> - Boolean Series, True indicates sell signal","dashboard.indicator.guide.section3.backtestExample":"Example:","dashboard.indicator.guide.section3.backtestExampleCode":"<code>df['buy_signal'] = condition_buy</code><br/><code>df['sell_signal'] = condition_sell</code>","dashboard.indicator.guide.section3.backtestNote":"Note: Even if you only set <code>output.signals</code> for chart display, you must set these two columns to enable backtesting.","dashboard.indicator.guide.section4.title":"4. Output Requirements: output","dashboard.indicator.guide.section4.desc":"At the end of code execution, you must define a dictionary named <code>output</code> to tell the chart how to display results.","dashboard.indicator.guide.section4.fields":"The <code>output</code> dictionary contains the following fields:","dashboard.indicator.guide.section4.plots":"<code>plots</code> - For drawing lines (e.g., moving averages, RSI)","dashboard.indicator.guide.section4.signals":"<code>signals</code> - For marking buy/sell signals (e.g., arrows, labels)","dashboard.indicator.guide.section4.name":"<code>name</code> - Indicator name (optional)","dashboard.indicator.guide.section4.calculatedVars":"<code>calculatedVars</code> - Calculated variables (optional, for displaying additional information)","dashboard.indicator.guide.section5.title":"5. Plot Configuration (Plots)","dashboard.indicator.guide.section5.desc":"Each object in the <code>plots</code> list represents a line.","dashboard.indicator.guide.section5.table.field":"Field","dashboard.indicator.guide.section5.table.type":"Type","dashboard.indicator.guide.section5.table.required":"Required","dashboard.indicator.guide.section5.table.requiredYes":"Yes","dashboard.indicator.guide.section5.table.requiredNo":"No","dashboard.indicator.guide.section5.table.desc":"Description","dashboard.indicator.guide.section5.table.name":"The name of the indicator line, displayed in the legend","dashboard.indicator.guide.section5.table.data":"Data list, length must match the number of rows in df. Recommended to use <code>series.tolist()</code>","dashboard.indicator.guide.section5.table.color":"Line color (Hex format, e.g. '#ff0000'). If not filled, the system will automatically assign","dashboard.indicator.guide.section5.table.typeDesc":"Chart type, default is 'line'","dashboard.indicator.guide.section5.table.overlay":"<strong>Important.</strong> True means display on main chart (with K-line), False means display on sub-chart (independent area)","dashboard.indicator.guide.section5.example":"Example: Draw Simple Moving Average (SMA)","dashboard.indicator.guide.section5.exampleCalc":"Calculate SMA","dashboard.indicator.guide.section5.exampleOutput":"Construct Output","dashboard.indicator.guide.section5.exampleOverlay":"Display on main chart","dashboard.indicator.guide.section6.title":"6. Signal Markers (Signals)","dashboard.indicator.guide.section6.desc":"<code>signals</code> are used to mark buy/sell points on specific K-lines through icons or text. <strong>Note:</strong> This is only for chart display. The backtest system uses <code>df['buy_signal']</code> and <code>df['sell_signal']</code>.","dashboard.indicator.guide.section6.table.type":"Signal type: 'buy' (buy, marked below K-line) or 'sell' (sell, marked above K-line)","dashboard.indicator.guide.section6.table.data":"Signal data list. Fill price value at signal positions, fill None (or np.nan) at non-signal positions","dashboard.indicator.guide.section6.table.text":'Text displayed on the label (e.g. "B", "S", "Buy", "Sell")',"dashboard.indicator.guide.section6.table.color":"Marker color","dashboard.indicator.guide.section6.hint":"The system automatically handles positioning.","dashboard.indicator.guide.section6.buy":"Markers will be automatically positioned below the Low of the current K-line","dashboard.indicator.guide.section6.sell":"Markers will be automatically positioned above the High of the current K-line","dashboard.indicator.guide.section6.example":"Example: Draw Buy/Sell Signals","dashboard.indicator.guide.section6.exampleInit":"Initialize signal list, fill all with None","dashboard.indicator.guide.section6.exampleLogic":"Simple logic: mark buy when close price is greater than open price","dashboard.indicator.guide.section6.exampleNote":"In actual logic, please use loops or vectorized operations","dashboard.indicator.guide.section6.examplePrice":"Record price","dashboard.indicator.guide.section6.exampleText":"Buy","dashboard.indicator.guide.section7.title":"7. Complete Code Examples","dashboard.indicator.guide.section7.exampleA":"Example A: Dual EMA Strategy (Supports Backtesting)","dashboard.indicator.guide.section7.exampleACode":'# 1. Calculate indicators<br/>df[\'ema_fast\'] = df[\'close\'].ewm(span=5, adjust=False).mean()<br/>df[\'ema_slow\'] = df[\'close\'].ewm(span=13, adjust=False).mean()<br/><br/># 2. Calculate crossover signals<br/>cross_up = (df[\'ema_fast\'] > df[\'ema_slow\']) & (df[\'ema_fast\'].shift(1) <= df[\'ema_slow\'].shift(1))<br/>cross_down = (df[\'ema_fast\'] < df[\'ema_slow\']) & (df[\'ema_fast\'].shift(1) >= df[\'ema_slow\'].shift(1))<br/><br/># 3. 【Important】Set NEW backtest signal columns (bool)<br/>df[\'open_long\'] = cross_up<br/>df[\'close_long\'] = cross_down<br/>df[\'open_short\'] = cross_down<br/>df[\'close_short\'] = cross_up<br/><br/># 4. Generate signal data for chart display<br/>buy_signals = [df[\'low\'].iloc[i] * 0.995 if cross_up.iloc[i] else None for i in range(len(df))]<br/>sell_signals = [df[\'high\'].iloc[i] * 1.005 if cross_down.iloc[i] else None for i in range(len(df))]<br/><br/># 5. Build output<br/>output = {<br/>  "name": "Dual EMA Strategy",<br/>  "plots": [<br/>    {"name": "EMA 5", "data": df[\'ema_fast\'].tolist(), "color": "#FF6B6B", "overlay": True},<br/>    {"name": "EMA 13", "data": df[\'ema_slow\'].tolist(), "color": "#4ECDC4", "overlay": True}<br/>  ],<br/>  "signals": [<br/>    {"type": "buy", "text": "BUY", "data": buy_signals, "color": "#00E676"},<br/>    {"type": "sell", "text": "SELL", "data": sell_signals, "color": "#FF5252"}<br/>  ]<br/>}',"dashboard.indicator.guide.section7.exampleB":"Example B: Bollinger Bands - Chart Display Only","dashboard.indicator.guide.section7.exampleBCode":'# Calculate Bollinger Bands (chart display only, no backtesting)<br/>length = 20<br/>mult = 2.0<br/>df[\'sma\'] = df[\'close\'].rolling(length).mean()<br/>df[\'std\'] = df[\'close\'].rolling(length).std()<br/>df[\'upper\'] = df[\'sma\'] + mult * df[\'std\']<br/>df[\'lower\'] = df[\'sma\'] - mult * df[\'std\']<br/><br/>output = {<br/>  "name": "Bollinger Bands",<br/>  "plots": [<br/>    {"name": "Upper", "data": df[\'upper\'].tolist(), "color": "#FF5252", "overlay": True},<br/>    {"name": "Middle", "data": df[\'sma\'].tolist(), "color": "#2196F3", "overlay": True},<br/>    {"name": "Lower", "data": df[\'lower\'].tolist(), "color": "#00E676", "overlay": True}<br/>  ]<br/>}',"dashboard.indicator.guide.section7.exampleC":"Example C: RSI Strategy (Supports Backtesting)","dashboard.indicator.guide.section7.exampleCCode":'# Calculate RSI<br/>delta = df[\'close\'].diff()<br/>up = delta.clip(lower=0)<br/>down = -1 * delta.clip(upper=0)<br/>ema_up = up.ewm(com=13, adjust=False).mean()<br/>ema_down = down.ewm(com=13, adjust=False).mean()<br/>rs = ema_up / ema_down<br/>df[\'rsi\'] = 100 - (100 / (1 + rs))<br/><br/># Generate trading signals<br/>buy_condition = df[\'rsi\'] < 30  # Oversold buy<br/>sell_condition = df[\'rsi\'] > 70  # Overbought sell<br/><br/># 【Important】Set NEW backtest signal columns (bool)<br/>df[\'open_long\'] = buy_condition<br/>df[\'close_long\'] = sell_condition<br/>df[\'open_short\'] = sell_condition<br/>df[\'close_short\'] = buy_condition<br/><br/># Generate chart signals<br/>buy_signals = [df[\'low\'].iloc[i] * 0.995 if buy_condition.iloc[i] else None for i in range(len(df))]<br/>sell_signals = [df[\'high\'].iloc[i] * 1.005 if sell_condition.iloc[i] else None for i in range(len(df))]<br/><br/>output = {<br/>  "name": "RSI Strategy",<br/>  "plots": [<br/>    {"name": "RSI", "data": df[\'rsi\'].tolist(), "color": "#9C27B0", "overlay": False},<br/>    {"name": "Overbought", "data": [70] * len(df), "color": "#FF5252", "style": "dashed", "overlay": False},<br/>    {"name": "Oversold", "data": [30] * len(df), "color": "#00E676", "style": "dashed", "overlay": False}<br/>  ],<br/>  "signals": [<br/>    {"type": "buy", "text": "BUY", "data": buy_signals, "color": "#00E676"},<br/>    {"type": "sell", "text": "SELL", "data": sell_signals, "color": "#FF5252"}<br/>  ]<br/>}',"dashboard.indicator.guide.section6.param":"Parameters","dashboard.indicator.guide.section6.calc":"Calculate","dashboard.indicator.guide.section6.output":"Output","dashboard.indicator.guide.section6.generate":"Generate signal data (initialize with None)","dashboard.indicator.guide.section6.subchart":"Display on sub-chart","dashboard.indicator.guide.section8.title":"8. Frequently Asked Questions (FAQ)","dashboard.indicator.guide.section8.q1":"Q: Why can't my indicator be backtested?","dashboard.indicator.guide.section8.a1":"A: The backtest system requires NEW signal columns: <code>df['open_long']</code>, <code>df['close_long']</code>, <code>df['open_short']</code>, <code>df['close_short']</code> (boolean). Even if you set <code>output.signals</code> for chart display, you must set these columns to enable backtesting.","dashboard.indicator.guide.section8.q2":"Q: Data length mismatch?","dashboard.indicator.guide.section8.a2":"A: The <code>data</code> list in <code>plots</code> and <code>signals</code> must have exactly the same length as the K-line data. If you use <code>df['xxx'].tolist()</code>, there is usually no problem.","dashboard.indicator.guide.section8.q3":"Q: How to handle NaN (empty values)?","dashboard.indicator.guide.section8.a3":"A: Pandas calculations (such as rolling mean) will produce NaN at the beginning. The system will automatically convert NaN to null for chart rendering. You don't need to manually clean it, but if you need specific logic, you can use <code>df.fillna(0)</code> or other methods.","dashboard.indicator.guide.section8.q4":"Q: Index mismatch causing all signals to be NaN?","dashboard.indicator.guide.section8.a4":"A: Please ensure you preserve the original df index (timestamp). Avoid using <code>.values</code> to create new Series. Use columns directly like <code>df['close']</code> for operations.","dashboard.indicator.guide.section8.q5":"Q: Can I use third-party network libraries?","dashboard.indicator.guide.section8.a5":"A: No. The runtime environment is a browser sandbox and cannot use libraries like requests to request external APIs, nor can it install additional pip packages. Limited to built-in libraries such as pandas, numpy, math, json.","dashboard.indicator.guide.section8.q6":"Q: How to debug code?","dashboard.indicator.guide.section8.a6":"A: If the chart does not display indicators, it is usually because the Python code has an error. Please check for syntax errors or array index out of bounds. It is recommended to debug the algorithm logic in a local Python environment first, then copy it in.","dashboard.indicator.guide.section8.q7":"Q: Backtest shows 0 signals?","dashboard.indicator.guide.section8.a7":"A: Please check the data type of <code>df['open_long']</code>/<code>df['close_long']</code>/<code>df['open_short']</code>/<code>df['close_short']</code>. They should be boolean (True/False), not numeric. Use <code>condition.fillna(False).astype(bool)</code> to ensure correct type.","dashboard.indicator.backtest.commissionHint":"Charged on notional value (incl. leverage) per trade; both entry & exit are deducted from balance.","dashboard.indicator.backtest.historyTitle":"Backtest History","dashboard.indicator.backtest.historyRefresh":"Refresh","dashboard.indicator.backtest.historyView":"View","dashboard.indicator.backtest.historyNoData":"No backtest history","dashboard.indicator.backtest.historyUseCurrent":"Only current symbol/timeframe","dashboard.indicator.backtest.historyFilterSymbol":"Symbol","dashboard.indicator.backtest.historyFilterTimeframe":"Timeframe","dashboard.indicator.backtest.historyApply":"Apply filters","dashboard.indicator.backtest.historyAIAnalyze":"AI Analyze","dashboard.indicator.backtest.historyAIAnalyzeTitle":"AI Suggestions","dashboard.indicator.backtest.historyNoAIResult":"No AI analysis result","dashboard.indicator.backtest.historyRunId":"Run 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