可定制的外汇和加密货币自动交易 – Belkaglazer EA 更新下载

Belkaglazer EA 是一款专为 MetaTrader 平台设计的专家顾问，为交易者提供广泛的选择，帮助他们在各种金融市场（包括外汇、FORTS、加密货币和指数）构建和执行算法交易策略。该软件围绕四个核心交易模型构建：价格通道、枢轴点、价格行为和 PRNG，每个模型均可配置和定制，以支持广泛的交易风格和策略类型。

Belkaglazer EA 的核心模型和策略

Belkaglazer EA 的核心是其交易模型，允许用户根据不同的市场条件构建策略。这些策略包括：

• 价格通道(PCh) –使用基于过去价格极值的水平支撑位和阻力位，可用于突破和均值回归策略。
• 枢轴点——使用基于历史价格数据和 ATR（平均真实范围）的中心线公式得出的枢轴点来计算支撑位和阻力位。
• 价格行动（PA） –利用经典的价格变动模式来检测潜在的切入点，在季节性或趋势跟踪环境中特别有用。
• PRNG（伪随机数生成器）——以随机方向生成信号，主要用于研究、压力测试或蒙特卡罗模拟等实验。

这些模型均可支持各种策略分类，从动量和突破策略到均值回归策略。该软件允许进行详细的参数调整，以优化这些模型的行为，例如价格通道模型中的偏移水平或PRNG模型中的交易频率。

包含“[无]”模型无需使用预定义模型即可生成信号，仅依靠滤波器进行信号识别。这可以满足追求最大程度定制化的用户的需求。

策略类型

Belkaglazer EA 能够执行多种类型的算法策略，

• 突破——目标价格走势超出预定的支撑位或阻力位，通常在这些水平设置止损单。
• 动量——通过按照近期强劲走势的方向执行市场订单，利用持续的价格趋势。
• 均值回归–假设极端价格走势将回归均值，从而逆势交易。在支撑位/阻力位附近使用限价单或市价单。

通过适当的参数设置和模型组合，Belkaglazer EA 还可以被编程来运行剥头皮或逆势策略。

过滤器和风险管理

Belkaglazer EA 的一大特色是其分层过滤系统，旨在通过限制更有利的市场条件来提高交易质量。可用的过滤器包括：

• 趋势过滤器（例如，每日 EMA、HL/2）
• 波动率过滤器（基于日内和每日 ATR 的测量）
• 基于时间的过滤器（分钟、小时、天和月设置）
• 新闻过滤器 （包括回溯测试能力和各种数据提供商）
• CBOE VIX 过滤器（用作市场不稳定或崩盘风险的代理）
• 其他技术过滤器，例如 RSI 和范围指标

虽然过滤器可以帮助提高每笔交易的平均盈利能力并减少次优入场，但文档承认过度使用可能会导致过度拟合，从而降低实时交易环境中的稳健性。重要的是，过滤器的定位是增强已盈利策略的工具，而不是转换无利可图的策略。

订单类型和执行

Belkaglazer EA 支持多种订单类型，包括限价单、止损单和直接市价单。它兼容即时执行和市价执行模式，并可自动检测 4 位和 5 位经纪报价。

订单执行功能还包括可选的执行延迟以及止盈、止损、时间止损和追踪止损机制。每笔交易均受止损保护，并且该 EA 默认不依赖传统的网格或马丁格尔对冲系统。

资金管理

该 EA 提供了一套全面的资金管理 (MM) 工具，包括：

• 固定手数、比例手数、保证金百分比和每笔交易的最大风险
• 复合的最佳 F策略
• 可选集成高风险方法，如Martingale、Anti-Martingale、Averaging和Pyramiding

这些做市策略可以叠加到 EA 内置的任何交易方法上。值得注意的是，虽然 EA 本身并不默认采用高风险的做市策略，但其灵活性使其能够灵活地融入其中。

请先在模拟账户中测试至少一周。此外，请先熟悉并理解此可定制机器人的工作原理，然后再在真实账户中使用。

针对此可定制 EA 的建议

• 最低账户余额为100 美元。
• 最适合 欧元/美元、英镑/美元和英镑/日元（可进行微调以适用于任何货币对）
• 在大多数时间范围内工作几乎相同。
• 这款可定制的EA交易需要在VPS上持续运行才能获得稳定的结果

外汇自动交易的市场适应性

这款外汇自动交易 EA 旨在适应不同类型的资产和交易环境。它支持多种市场类型，例如加密货币、指数和期货。GMT 时差检测功能有助于协调市场时段，并且 EA 的执行引擎支持多种订单类型和执行模式。

用例注意事项

Belkaglazer EA 并非传统意义上的开箱即用解决方案。相反，它更像是一个用于构建自定义算法的强大框架。这种深度对于在策略构建和优化方面经验丰富的交易者来说非常宝贵。然而，对于那些不熟悉算法交易底层逻辑（尤其是在信号生成、模型选择和回测方面）的交易者来说，这款 EA 的学习曲线可能比较陡峭。

此外，虽然这款EA提供了强大的回测功能，但它强调过滤器并不能取代坚实的基础策略。交易者可能需要投入大量精力来验证所选配置的性能，然后再将其部署到实际环境中。

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