AlgoVisionCraft V3 (AVC) SuperTrend
cBot
版本 1.0, Feb 2025
Windows 版、Mac 版, Mobile, Web
4.3
评价:3
带有超级趋势指标的网格交易机器人 - 用户指南
欢迎使用带有超级趋势指标的网格交易机器人!该机器人旨在自动执行网格交易策略,同时结合超级趋势指标,根据市场趋势筛选交易。以下是如何有效设置和使用该机器人的详细指南。
主要功能:
- 网格交易:机器人在预定义的间隔(步长)处下买入和卖出订单,以利用市场波动。
- 超级趋势过滤器:使用超级趋势指标确保交易仅在趋势方向执行,降低逆势交易的风险。
- 动态步长调整:网格步长大小可根据持仓数量动态调整。
- 风险管理:包括最大回撤保护和跟踪回撤等功能,以保护您的账户安全。
- 可定制参数:所有设置,包括网格步长、交易量和超级趋势参数,都可以根据您的交易风格进行定制。
如何使用机器人
- 安装:
-
- 下载机器人:确保您拥有机器人的 .cAlgo 文件。
- 打开 cTrader:启动 cTrader 平台并导航到“自动化”标签。
- 添加机器人:点击“导入 cBot”,选择下载的 .cAlgo 文件。
- 附加到图表:将机器人拖放到您想交易的交易对图表上。
- 参数设置:机器人附加到图表后,在“参数”标签中配置以下参数。
交易量参数:
网格步长参数:
网格启动条件:
超级趋势参数:
风险管理:
最大净利润条件: -
- 初始交易量(手数):首次交易的起始手数。
- 交易量递增(手数):每笔后续交易手数增加的数量。
-
- 买入网格下行步长(点数):在前一买单下方放置下一买单的点数距离。
- 买入网格上行步长(点数):在前一买单上方放置下一买单的点数距离。
- 卖出网格下行步长(点数):在前一卖单下方放置下一卖单的点数距离。
- 卖出网格上行步长(点数):在前一卖单上方放置下一卖单的点数距离。
-
- 买入网格启动点数:价格从初始价上升多少点后开始买入网格。
- 卖出网格启动点数:价格从初始价下降多少点后开始卖出网格。
-
- 超级趋势周期数:用于计算超级趋势指标的周期数。
- 超级趋势乘数:用于计算超级趋势指标的乘数。
-
- 最大回撤(%):账户余额允许的最大回撤百分比。
- 启用跟踪回撤:启用跟踪回撤功能,随着账户权益增加调整最大回撤水平。
-
- 最大净利润(仅买入网格):买入网格允许的最大净利润,达到后机器人关闭所有买入仓位并重启。
- 最大净利润(仅卖出网格):卖出网格允许的最大净利润,达到后机器人关闭所有卖出仓位并重启。
- 最大净利润(双网格):两个网格合计允许的最大净利润,达到后机器人关闭所有仓位并重启。
- 启动机器人:
-
- 设置参数:根据您的交易策略和风险承受能力调整参数。
- 启动机器人:点击“开始”按钮激活机器人。
- 监控表现:关注机器人的表现,并根据需要调整参数。
- 停止机器人:
-
- 要停止机器人,请点击 cTrader 平台中的“停止”按钮。
- 机器人将关闭所有持仓并停止交易。
优化性能的建议:
- 先进行回测:在真实账户运行机器人之前,先在历史数据上回测,确保其在不同市场条件下表现良好。
- 调整参数:微调网格步长、超级趋势参数和风险管理设置,以匹配您的交易风格和市场状况。
- 监控回撤:关注最大回撤,确保其在您的风险承受范围内。
- 在稳定的交易对上使用:机器人在趋势稳定且波动较低的货币对上表现最佳。
联系方式:如果您有任何问题,需要帮助,或想进一步定制机器人,欢迎联系:
- 电子邮件: siyabongamsg764109@gmail.com
- WhatsApp: +27 73 714 0490
免责声明:该机器人按原样提供,开发者不对使用过程中产生的任何财务损失负责。金融市场交易存在风险,您应仅使用可承受损失的资金进行交易。请务必先在模拟账户中测试机器人,然后再在真实账户中使用。
避免在重大新闻事件期间交易非常重要,因为这些时期通常伴随着高度波动和不可预测的价格变动。新闻交易可能导致市场行为异常,偏离典型趋势,增加亏损风险。同样,在震荡市中交易——价格横盘无明显方向——可能导致假突破和有限的盈利机会,使得实施连贯策略变得困难。此外,低成交量日通常流动性较低,可能导致点差扩大和滑点,进一步增加交易执行难度。通过避免新闻交易、震荡市场和低成交量时期,交易者可以专注于更稳定的市场条件,这些条件提供更清晰的趋势和更好的执行,从而提升整体交易表现。
交易概览
4.3
评价:3
5 | 67 % | |
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1 | 0 % |
客户评价
February 12, 2025
The tool feels useful for trend filtering if the trader keeps control. A 69 setup sample on M5 should show whether it really helps.
February 6, 2025
Would not overtrust it, but it should not ignore it either. The use case is clear, and it helps if the setup is already disciplined. The problem appears when the tool makes weak ideas look acceptable.
February 4, 2025
Ngl, this one makes sense if you are not trying to yolo every signal. Keeping it on demo first and see how it behaves when trend days gets messy. A clean journal needs both hit rate and average R.
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注册日期 27/01/2025
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