Market Entropy
Indicateur
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Version 1.0, Aug 2025
Windows, Mac
Depuis le 26/05/2025
498.68M
Volume tradé
65.57K
Pips gagnés
17
Ventes
1.72K
Installations gratuites
Description
Market Entropy est un indicateur double (oscillateur + superposition de prix optionnelle) qui quantifie l'organisation du marché et signale les changements de régime à travers Ordre → Transition → Chaos. Il ajoute une seconde ligne, Trendness (DC), pour séparer la vraie tendance de la compression de volatilité.
Comment ça fonctionne :
- Utilise uniquement les composants OHLCV : DC (cohérence directionnelle), FlipRate (inversions de signe), Volatility_n (ATR/ATRlong), VolumeTurb (écart-type de ΔVolume).
- Entropie brute :
E0 = 0.5*(1-DC) + 0.3*(FlipRate*VolN) + 0.2*VolumeTurb). - Le terme anti-compression réduit E pendant les compressions ATR → entropie finale ∈ [0..1] avec lissage EMA.
- Marqueurs :
-
- CRYSTAL — croisement en dessous de LowThr (l'ordre émerge : tendance ou compression pré-rupture).
- DISSOLVE — croisement au-dessus de HighThr (l'ordre se brise : chaos/décroissance de la tendance).
Ce que vous voyez :
- Dans le panneau : Entropy, Entropy(EMA), Trendness (DC), seuils bas/hauts, fond de zone.
- Sur le graphique (activable) : barres colorées selon l'état, un ruban fin au-dessus des plus hauts, et marqueurs CRYSTAL/DISSOLVE.
Guide de lecture :
- E < LowThr → Ordre :
-
- avec DC élevé → tendance organisée ;
- avec ATR faible → compression (rupture attendue).
- LowThr…HighThr → Transition : structure en formation ; attendre la résolution.
- E > HighThr → Chaos : incertitude / usure de la tendance ; éviter les entrées naïves en continuation.
Stratégies :
- Compression → CRYSTAL → Rupture/Retest — trader la cassure.
- Tendance → DISSOLVE — réduire la position ou resserrer le risque.
Résumé
AI summary
Market Entropy is a dual-component indicator combining an oscillator and an optional on-chart overlay designed to quantify market structure and identify regime shifts among Order, Transition, and Chaos phases. It uses OHLCV data inputs—Directional Consistency (DC), FlipRate (sign flips), normalized volatility (ATR ratios), and volume turbulence (standard deviation of volume changes)—to compute a raw entropy value. This value is adjusted for volatility compressions and smoothed with an EMA, producing a final entropy measure scaled between 0 and 1.
The indicator features a secondary Trendness line (DC) to distinguish true trends from volatility squeezes. It provides visual markers: CRYSTAL signals when entropy crosses below a low threshold indicating emerging order (trend or pre-break squeeze), and DISSOLVE signals when entropy crosses above a high threshold indicating breakdown into chaos or trend decay.
Displayed in a separate panel, users see Entropy, its EMA, Trendness, threshold levels, and background zones. On-chart elements include state-colored bars, a ribbon above price highs, and CRYSTAL/DISSOLVE markers, which can be toggled on or off.
Interpretation guidelines classify low entropy with high DC as organized trends, low entropy with low ATR as squeezes anticipating breaks, mid-range entropy as transition phases, and high entropy as chaotic conditions where trend continuation is uncertain. Typical use cases include trading breakouts after squeezes and managing risk by scaling out during trend dissolutions.
The indicator features a secondary Trendness line (DC) to distinguish true trends from volatility squeezes. It provides visual markers: CRYSTAL signals when entropy crosses below a low threshold indicating emerging order (trend or pre-break squeeze), and DISSOLVE signals when entropy crosses above a high threshold indicating breakdown into chaos or trend decay.
Displayed in a separate panel, users see Entropy, its EMA, Trendness, threshold levels, and background zones. On-chart elements include state-colored bars, a ribbon above price highs, and CRYSTAL/DISSOLVE markers, which can be toggled on or off.
Interpretation guidelines classify low entropy with high DC as organized trends, low entropy with low ATR as squeezes anticipating breaks, mid-range entropy as transition phases, and high entropy as chaotic conditions where trend continuation is uncertain. Typical use cases include trading breakouts after squeezes and managing risk by scaling out during trend dissolutions.
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