在本文中,我們將討論一組稱為 xSuperTrend 的指標,它們的應用以及某些規則可能會為外匯市場上的交易提供積極的數學預期。 我將在下面描述的策略應該與 М30 一起使用。 工具列表僅限於外匯,因為這些指標僅在 MetaTrader 4 中可用。

使用 xSuperTrend 指標進行交易的桌面

xSuperTrend - 桌面
xSuperTrend - 桌面

桌面說明

  1. xSuperTrend MTF 指標(顯示 Н4 上的趨勢方向,以及可以作為支撐或阻力的水平,或者在突破後趨勢可能會變為相反的水平);
  2. BBands_Stop_v1 指標(作為支撐和阻力位,以及顯示設置止損的最佳位置);
  3. xSuperTrend Candles 新指標(用於做出交易決策的附加過濾器)。

使用 xSuperTrend 指標進行交易時的買入信號

要出現買入信號,應滿足以下條件:

1. xSuperTrend MTF 指標必須為綠色;
2. BBands_Stop_v1 必須是藍色;
3. xSuperTrend Candles 新指標必須為綠色;
4. 價格必須從 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 反彈到上行。

使用 xSuperTrend MTF 進行交易時的買入信號示例

xSuperTrend - 買入信號
xSuperTrend - 買入信號

在這個例子中,我使用數字來顯示購買信號出現的相應條件的滿足。 圈出“反彈”區域,此後進入多頭頭寸的所有條件均已滿足。

使用 xSuperTrend 指標進行交易時的賣出信號

應滿足以下每個條件才能出現賣出信號:

1. xSuperTrend MTF 指標必須為紅色;
2. BBands_Stop_v1 必須是紅色;
3. xSuperTrend Candles 新指標必須為紅色;
4. 價格必須從 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 反彈至下行。

使用 xSuperTrend MTF 進行交易時賣出信號的示例

xSuperTrend - 賣出信號
xSuperTrend - 賣出信號

在此示例中,您可以看到信號燭台上 BBands_Stop_v1 指標的紅色和藍色斑點。 在這種情況下,如果滿足所有其他出售(或購買)條件,我們不必取消進入市場。

使用 xSuperTrend MTF 進行交易中的止損和獲利

使用此策略進行交易的第一個止損訂單應放置在 xSuperTrend MTF 或 BBands_Stop_v1 的信號反彈之後。 賣出時,您不應忘記點差,尤其是當您交易主要貨幣對之一時,因為點差會根據市場波動而變化。 在這種情況下,它幾乎不能在歐洲交易時段出現。

買入時應將止損訂單移至 BBands_Stop_v1 的新藍點之外,賣出時將其移至紅點之外,從而進一步跟踪頭寸。 如果您不信任該指標或有其他出色的跟踪頭寸的方法,那麼您當然可以使用它們。

要在黑色中移動頭寸,止損訂單必須至少受到局部極值的保護。 將止損移動到入口水平只是因為你想要被禁止。 但是,當對您的方向或一些非常重要的新聞發布之前以大陰影的形式對頭寸構成明顯威脅時,規則可能會有例外。

在賣出的情況下,止盈應放置在最近的強支撐位之前,在買入的情況下應放置在第一個重要阻力位之前。
不幸的是,這些指標對於定義止盈毫無用處,這就是為什麼要使用此策略進行正確交易,您必須知道如何找到強大的水平。

當然,在某些情況下,我們可以不設置止盈,它甚至可以更有利可圖。 當有一種突破所有層次的衝動​​時,它可能會發生。 但是,如您所知,外匯市場提供此類機會的頻率比我們希望的要少,這就是為什麼不建議在不設置止盈的情況下進行交易的原因。

使用 xSuperTrend 指標管理交易中的資本

使用此策略進行交易時,手數大小應確保每個頭寸的風險不超過 2%。 對於您是否應該承擔相同百分比的存款風險或交易某些特定手數,沒有嚴格的建議。

但是,不建議使用交易信號,其中風險和利潤之間的潛在比率低於 1 比 2。很可能,遵循此規則會減少您進入市場的數量,但以後可能會產生積極的結果對您的月度、季度和年度報告的影響。

當您開始使用這種交易策略已經一年時,您可能會以 1 比 1 的風險和利潤比率進入市場。為什麼? 因為到那時,您應該更好地感受市場,並意識到該策略應用於任何特定情況時的效率。

使用 xSuperTrend 指標進行交易的示例

xSuperTrend - 交易示例
xSuperTrend - 交易示例

由於其時間框架 М30,本文中描述的策略需要大量關注。 如果此時間範圍對您不利,您可以使用更長的時間,前提是您可以為 xSuperTrend MTF 設置正確的設置。 強烈不建議使用較短的時間範圍。

下載 xSuperTrend 指標


材料是由

R 博客的主編。