在本文中,我们将讨论一组称为 xSuperTrend 的指标,它们的应用以及某些规则可能会为外汇市场上的交易提供积极的数学预期。 我将在下面描述的策略应该与 М30 一起使用。 工具列表仅限于外汇,因为这些指标仅在 MetaTrader 4 中可用。

使用 xSuperTrend 指标进行交易的桌面

xSuperTrend - 桌面
xSuperTrend - 桌面

桌面说明

  1. xSuperTrend MTF 指标(显示 Н4 上的趋势方向,以及可能作为支撑或阻力的水平,或在突破后趋势可能转为相反的水平);
  2. BBands_Stop_v1 指标(作为支撑和阻力位,以及显示设置止损的最佳位置);
  3. xSuperTrend Candles 新指标(用于做出交易决策的附加过滤器)。

使用 xSuperTrend 指标进行交易时的买入信号

要出现买入信号,应满足以下条件:

1. xSuperTrend MTF 指标必须为绿色;
2. BBands_Stop_v1 必须是蓝色;
3. xSuperTrend Candles 新指标必须为绿色;
4. 价格必须从 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 反弹到上行。

使用 xSuperTrend MTF 进行交易时的买入信号示例

xSuperTrend - 买入信号
xSuperTrend - 买入信号

在这个例子中,我使用数字来显示购买信号出现的相应条件的满足。 圈出“反弹”区域,之后进入多头头寸的所有条件都已满足。

使用 xSuperTrend 指标进行交易时的卖出信号

应满足以下每个条件才能出现卖出信号:

1. xSuperTrend MTF 指标必须为红色;
2. BBands_Stop_v1 必须是红色;
3. xSuperTrend Candles 新指标必须为红色;
4. 价格必须从 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 反弹至下行。

使用 xSuperTrend MTF 进行交易时的卖出信号示例

xSuperTrend - 卖出信号
xSuperTrend - 卖出信号

在此示例中,您可以看到信号烛台上 BBands_Stop_v1 指标的红色和蓝色斑点。 在这种情况下,如果满足所有其他出售(或购买)条件,我们不必取消进入市场。

使用 xSuperTrend MTF 进行交易中的止损和获利

使用此策略进行交易的第一个止损订单应放置在 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 的信号反弹之后。 卖出时,您不应忘记点差,尤其是当您交易主要货币对之一时,因为点差会根据市场波动而变化。 在这种情况下,它几乎不能在欧洲交易时段出现。

应通过在买入时将止损订单移至 BBands_Stop_v1 的新蓝点和卖出时将止损单移到新的蓝点之外来进一步跟踪头寸。 如果您不信任该指标或有其他出色的跟踪头寸的方法,那么您当然可以使用它们。

要在黑色中移动头寸,止损订单必须至少受到局部极值的保护。 将止损移动到入口水平只是因为你想要被禁止。 但是,当以大阴影的形式对您的方向构成明显威胁时,或者在一些非常重要的新闻发布之前,该规则可能会有例外。

在卖出的情况下,止盈应该放在最近的强支撑位之前,在买入的情况下应该放在第一个重要阻力位之前。
不幸的是,这些指标对于定义止盈毫无用处,这就是为什么要使用此策略进行正确交易,您必须知道如何找到强大的水平。

当然,在某些情况下,我们可以不设置止盈,它甚至可以更有利可图。 当有一种突破所有层次的冲动时,它可能会发生。 但是,如您所知,外汇市场提供此类机会的频率比我们希望的要低,这就是为什么不建议在不设置止盈的情况下进行交易的原因。

使用 xSuperTrend 指标管理交易中的资本

使用此策略进行交易时,手数大小应确保每个头寸的风险不超过 2%。 对于您是否应该承担相同百分比的存款风险或交易某些特定手数,没有严格的建议。

但是,不建议使用交易信号,其中风险和利润之间的潜在比率低于 1 比 2。很可能,遵循此规则会减少您进入市场的数量,但以后可能会产生积极的结果对您的月度、季度和年度报告的影响。

当您开始使用这种交易策略已经一年时,您可能会以 1 比 1 的风险和利润比率进入市场。为什么? 因为到那时,您应该更好地感受市场,并意识到该策略应用于任何特定情况时的效率。

使用 xSuperTrend 指标进行交易的示例

xSuperTrend - 交易示例
xSuperTrend - 交易示例

由于其时间框架 М30,本文中描述的策略需要大量关注。 如果此时间范围对您不利,您可以使用更长的时间,前提是您可以为 xSuperTrend MTF 设置正确的设置。 强烈不建议使用较短的时间范围。

下载 xSuperTrend 指标


材料是由

R 博客的主编。