✨ Lisa EURUSD Breakout - ความแม่นยำของกล่องเซสชันสำหรับ EURUSD
พบกับ Lisa EURUSD Breakout หุ่นยนต์เบรกเอาต์ที่เน้นเฉพาะสำหรับ EURUSD บน cTrader.
มันสร้าง กล่องเซสชัน และดำเนินการเบรกเอาต์สูง/ต่ำแบบคลาสสิกด้วยกฎที่ชัดเจนและแน่นอน.
ตรรกะหลักอิงตาม ตัวบ่งชี้ Samurai Pro II วิธีการกล่อง/เซสชัน ปรับให้เหมาะกับการเข้าระบบอัตโนมัติและการควบคุมความเสี่ยงอย่างมีวินัย.
🚀 คุณสมบัติหลัก
- เครื่องยนต์กล่องเซสชัน – ตั้งค่าล่วงหน้าสำหรับ โตเกียว / ลอนดอน / นิวยอร์ก / ช่วงทับซ้อนลอนดอน–นิวยอร์ก หรือ กำหนดเอง เวลา หน้าต่างเซสชันสร้างกล่อง; การเข้าทำงานจะเกิดขึ้นเมื่อราคาทะลุสูง/ต่ำของกล่องพร้อมส่วนเบี่ยงเบน.
- เบรกเอาต์แบบครั้งเดียว – วาง คำสั่งรอดำเนินการหนึ่งคำสั่งต่อด้านต่อวัน พร้อมตัวเลือก OCO (ยกเลิกคำสั่งตรงข้ามเมื่อเติมคำสั่ง) และ ยกเลิกคำสั่งด้านเดียวกัน หลังจากเติมคำสั่งแรก.
- การควบคุม SL/TP แบบรวม – เลือกโหมด ตั้งค่าค่าเดียว:
-
- SL:
กล่อง(อยู่หลังขอบเขตตรงข้าม + บัฟเฟอร์) หรือFixedPips. - TP:
RR(หลายเท่าของ SL),FixedPips, หรือBoxMultiple.
- SL:
- ความสะอาดของการเข้าทำงาน – ส่วนเบี่ยงเบนการเข้าทำงาน, สเปรดสูงสุด, และ ช่วงกล่องขั้นต่ำ/สูงสุด เพื่อหลีกเลี่ยงเสียงรบกวนและค่าผิดปกติ.
- การจัดการคำสั่ง/ตำแหน่ง – หมดอายุคำสั่ง (ชั่วโมง), ยกเลิกอัตโนมัติหลัง N ชั่วโมงหลังเซสชันสิ้นสุด, ตัวเลือก Trailing Stop (ทริกเกอร์ & ก้าว) และ ปิดบางส่วน (ทริกเกอร์พิปส์ & %).
- เกราะป้องกันความเสี่ยง – หยุดขาดทุน/กำไรรายวันจากยอดเงินเริ่มต้นวัน, จำนวนการเทรดสูงสุดต่อวัน, จำนวนการขาดทุนติดต่อกันสูงสุด.
📊 เวิร์กโฟลว์ที่ผ่านการทดสอบ
- สูงสุด +855% ผลตอบแทนรายเดือน จากการทดสอบย้อนหลังข้อมูล tick 1 เดือนโดยมีปริมาณตำแหน่ง = % ของทุน
- สูงสุด +176% ผลตอบแทนรายเดือน จากการทดสอบย้อนหลังข้อมูล tick 1 เดือนโดยมีปริมาณตำแหน่งคงที่
- ออกแบบสำหรับเลเวอเรจตั้งแต่ 1:100 ปรับแต่งบนข้อมูล tick ของ IC Markets.
Lisa EURUSD Breakout เหมาะสำหรับเทรดเดอร์ที่ต้องการระบบเบรกเอาต์ที่โปร่งใส ขับเคลื่อนด้วยเซสชัน พร้อมตรรกะ SL/TP ที่เรียบง่ายและเกราะป้องกันที่สมเหตุสมผล - ไม่มีกริดหรือมาร์ติงเกล.
🔓 โหมดทดสอบฟรี: การทดสอบย้อนหลังและการปรับแต่งเท่านั้น — ตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนใช้งานจริง.
⚡ เวอร์ชันเต็ม: ใช้งานได้กับบัญชีทดลองและบัญชีจริง.
สำรวจแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมและคำถามที่พบบ่อยโดยละเอียดได้ที่ AlgoXP