Hadi Jafari
Wikirobo: Accurate Entry and Stop Loss Indicator for MetaTrader 4 & 5
Wikirobo is an advanced indicator for MetaTrader 4 and 5 that helps you identify Buy Limit and Sell Limit entry points across all timeframes (except 1-minute and 5-minute charts). This powerful tool not only shows precise entry points but also automatically displays the corresponding stop loss for each timeframe.
Key Features:
Displays Buy Limit and Sell Limit entry points across all timeframes, excluding 1-minute and 5-minute charts.
Shows stop losses based on the active timeframe (e.g., if your chart is set to 4-hour, it will show the 4-hour stop loss).
Easy to install and use: Simply install the indicator and instantly view entry points and stop losses.
Why Wikirobo?This indicator is designed for traders who need an accurate tool for managing their trades. With Wikirobo, you can easily find precise entries and appropriate stop losses, minimizing trading risks.
Download Link: Download WikiroboMake sure to test Wikirobo and experience the difference in your trading!
🔵Link download MT4https://www.mql5.com/en/market/product/152200?source=Site+Market+My+Products+Page
🟢Link download MT5https://www.mql5.com/en/market/product/152304?source=Site+Market+My+Products+Page
Wikirobo is an advanced indicator for MetaTrader 4 and 5 that helps you identify Buy Limit and Sell Limit entry points across all timeframes (except 1-minute and 5-minute charts). This powerful tool not only shows precise entry points but also automatically displays the corresponding stop loss for each timeframe.
Key Features:
Displays Buy Limit and Sell Limit entry points across all timeframes, excluding 1-minute and 5-minute charts.
Shows stop losses based on the active timeframe (e.g., if your chart is set to 4-hour, it will show the 4-hour stop loss).
Easy to install and use: Simply install the indicator and instantly view entry points and stop losses.
Why Wikirobo?This indicator is designed for traders who need an accurate tool for managing their trades. With Wikirobo, you can easily find precise entries and appropriate stop losses, minimizing trading risks.
Download Link: Download WikiroboMake sure to test Wikirobo and experience the difference in your trading!
🔵Link download MT4https://www.mql5.com/en/market/product/152200?source=Site+Market+My+Products+Page
🟢Link download MT5https://www.mql5.com/en/market/product/152304?source=Site+Market+My+Products+Page
· 2
Karlo Wilson Vendiola
⚠️ To Get the Best Results Copying our FREE Signal ⚠️
👉 https://www.copyfx.com/ratings/rating-all/show/402432/?a=fjbl
Please follow the steps below
👉 https://t.me/pipfinite/1011
👉 https://www.copyfx.com/ratings/rating-all/show/402432/?a=fjbl
Please follow the steps below
👉 https://t.me/pipfinite/1011
Sergey Zhukov
💡 Суть алгоритма усреднения
Алгоритм усреднения представляет собой стратегию управления убыточной позицией, при которой трейдер последовательно открывает дополнительные ордера в том же направлении, чтобы понизить среднюю цену входа. Метод похож на торговлю по сетке и элементы мартингейла — и несёт схожие риски. Однако у него есть важное преимущество, особенно полезное в волновых или откатных рынках: стратегия предполагает, что даже при движении цены против позиции вскоре может произойти коррекция. Эта коррекция способна компенсировать часть просадки и позволить закрыть всю серию сделок с прибылью.
Принцип прост: если первая сделка ушла в минус, открываются новые сделки в том же направлении с определённым шагом. При правильной настройке объёмов (часто с наращиванием, как в мартингейле), даже небольшой обратный ход цены может вытянуть весь "веер" в плюс. Чем выше объём новых сделок, тем меньшего отката достаточно для выхода всей серии в прибыль.
Пример: при продаже (Sell) цена идёт вверх, и на каждом заданном интервале открываются новые Sell-ордера. Получается "веер" ордеров, где каждый следующий расположен выше предыдущего. После достижения максимальной просадки X[k-1] (где k — индекс последнего ордера), ожидается коррекционное движение вниз на величину D[k]. Этого отката достаточно, чтобы вся серия позиций закрылась в плюс.
Как строится серия ордеров
Дополнительные ордера в стратегии усреднения размещаются с заданным интервалом. Если первая позиция открыта в точке 0, а цена пошла против нас, далее открываются ордера на расстояниях S[0], S[1], ..., S[k-1], формируя серию из k ордеров. На каждом этапе важно учитывать размер текущей просадки X[i], которая представляет собой суммарное расстояние от начальной точки до ордера с индексом i.
После установки последнего ордера (k), предполагается, что произойдет разворот — цена откатит на величину D[k] от максимального уровня. Этот откат и должен быть тем движением, которое выведет всю серию в плюс.
Логика расчёта профита
У каждого ордера есть своя текущая плавающая прибыль P[i], которая может быть отрицательной. Когда начинается движение в нужную сторону, убытки начинают сокращаться. Чтобы оценить, каким должен быть объём нового ордера (L[k]), рассчитывается будущая прибыль каждого уже открытого ордера при ожидаемом откате D[k]. Эта прибыль складывается из текущего результата и ожидаемого изменения:
mathematica
Копировать
Редактировать
PF[j] = P[j] + C[j] + (D[k] * L[j] * TickSize)
P[j] — текущий результат ордера j.
C[j] — комиссия по нему.
L[j] — объём сделки.
TickSize — стоимость одного пункта на 1 лот.
Для нового ордера (ещё не открытого) прибыль рассчитывается отдельно:
mathematica
Копировать
Редактировать
PF[k] = (D[k] - Spread[k]) * L[k] * TickSize
Важный момент: из отката вычитается спред, поскольку он представляет начальный минус при входе.
Когда закрывать серию?
Серия закрывается, когда достигается заданный профит-фактор — отношение прибыли к убытку. Это значение задаётся заранее и называется ProfitFactorMax. Например, если установить его как 1.2, то серия закроется, когда прибыль будет на 20% больше, чем предыдущая просадка.
Для расчёта требуемого объёма нового ордера, чтобы достичь цели, используется формула:
mathematica
Копировать
Редактировать
L[k] = (ProfitFactorMax * SumLoss - Σ (D[k] * L[j] * TickSize)) / ((D[k] - Spread[k]) * TickSize)
SumLoss — сумма текущих убытков по уже открытым позициям.
L[j] — объёмы этих позиций.
Spread[k] — спред на момент входа в новый ордер.
Таким образом, L[k] — это объём, который «докидывается» в серию, чтобы она при откате D[k] дала нужный суммарный профит.
Как рассчитывается откат D(X)
Функция отката D(X) определяет, какого размера отката мы ожидаем при текущей глубине просадки X. Есть два основных подхода:
1. Линейная зависимость
mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = K * X
Где K — коэффициент. Например, если K = 0.5, то на 100 пунктов просадки мы ожидаем 50 пунктов возврата.
2. Степенная зависимость с насыщением
Позволяет задать минимальный откат и плавное увеличение D при росте просадки:
mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = D_min + K * D_min * (1 - 0.5 ^ (X / HalfX))
D_min — минимально допустимый откат.
K — коэффициент роста отката.
HalfX — уровень просадки, при котором половина прироста D уже достигнута.
Такая модель делает поведение алгоритма более гибким и реалистичным на высоковолатильных рынках.
Вывод
Алгоритм усреднения — это мощный инструмент управления убыточными позициями, который может перевести временную просадку в прибыль при коррекционном движении. Однако он требует точного расчёта, дисциплины и понимания рыночной динамики. Правильно настроенные параметры серии и грамотное определение объёма нового ордера позволяют контролировать риски и добиваться стабильного положительного результата.
Алгоритм усреднения представляет собой стратегию управления убыточной позицией, при которой трейдер последовательно открывает дополнительные ордера в том же направлении, чтобы понизить среднюю цену входа. Метод похож на торговлю по сетке и элементы мартингейла — и несёт схожие риски. Однако у него есть важное преимущество, особенно полезное в волновых или откатных рынках: стратегия предполагает, что даже при движении цены против позиции вскоре может произойти коррекция. Эта коррекция способна компенсировать часть просадки и позволить закрыть всю серию сделок с прибылью.
Принцип прост: если первая сделка ушла в минус, открываются новые сделки в том же направлении с определённым шагом. При правильной настройке объёмов (часто с наращиванием, как в мартингейле), даже небольшой обратный ход цены может вытянуть весь "веер" в плюс. Чем выше объём новых сделок, тем меньшего отката достаточно для выхода всей серии в прибыль.
Пример: при продаже (Sell) цена идёт вверх, и на каждом заданном интервале открываются новые Sell-ордера. Получается "веер" ордеров, где каждый следующий расположен выше предыдущего. После достижения максимальной просадки X[k-1] (где k — индекс последнего ордера), ожидается коррекционное движение вниз на величину D[k]. Этого отката достаточно, чтобы вся серия позиций закрылась в плюс.
Как строится серия ордеров
Дополнительные ордера в стратегии усреднения размещаются с заданным интервалом. Если первая позиция открыта в точке 0, а цена пошла против нас, далее открываются ордера на расстояниях S[0], S[1], ..., S[k-1], формируя серию из k ордеров. На каждом этапе важно учитывать размер текущей просадки X[i], которая представляет собой суммарное расстояние от начальной точки до ордера с индексом i.
После установки последнего ордера (k), предполагается, что произойдет разворот — цена откатит на величину D[k] от максимального уровня. Этот откат и должен быть тем движением, которое выведет всю серию в плюс.
Логика расчёта профита
У каждого ордера есть своя текущая плавающая прибыль P[i], которая может быть отрицательной. Когда начинается движение в нужную сторону, убытки начинают сокращаться. Чтобы оценить, каким должен быть объём нового ордера (L[k]), рассчитывается будущая прибыль каждого уже открытого ордера при ожидаемом откате D[k]. Эта прибыль складывается из текущего результата и ожидаемого изменения:
mathematica
Копировать
Редактировать
PF[j] = P[j] + C[j] + (D[k] * L[j] * TickSize)
P[j] — текущий результат ордера j.
C[j] — комиссия по нему.
L[j] — объём сделки.
TickSize — стоимость одного пункта на 1 лот.
Для нового ордера (ещё не открытого) прибыль рассчитывается отдельно:
mathematica
Копировать
Редактировать
PF[k] = (D[k] - Spread[k]) * L[k] * TickSize
Важный момент: из отката вычитается спред, поскольку он представляет начальный минус при входе.
Когда закрывать серию?
Серия закрывается, когда достигается заданный профит-фактор — отношение прибыли к убытку. Это значение задаётся заранее и называется ProfitFactorMax. Например, если установить его как 1.2, то серия закроется, когда прибыль будет на 20% больше, чем предыдущая просадка.
Для расчёта требуемого объёма нового ордера, чтобы достичь цели, используется формула:
mathematica
Копировать
Редактировать
L[k] = (ProfitFactorMax * SumLoss - Σ (D[k] * L[j] * TickSize)) / ((D[k] - Spread[k]) * TickSize)
SumLoss — сумма текущих убытков по уже открытым позициям.
L[j] — объёмы этих позиций.
Spread[k] — спред на момент входа в новый ордер.
Таким образом, L[k] — это объём, который «докидывается» в серию, чтобы она при откате D[k] дала нужный суммарный профит.
Как рассчитывается откат D(X)
Функция отката D(X) определяет, какого размера отката мы ожидаем при текущей глубине просадки X. Есть два основных подхода:
1. Линейная зависимость
mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = K * X
Где K — коэффициент. Например, если K = 0.5, то на 100 пунктов просадки мы ожидаем 50 пунктов возврата.
2. Степенная зависимость с насыщением
Позволяет задать минимальный откат и плавное увеличение D при росте просадки:
mathematica
Копировать
Редактировать
D(X) = D_min + K * D_min * (1 - 0.5 ^ (X / HalfX))
D_min — минимально допустимый откат.
K — коэффициент роста отката.
HalfX — уровень просадки, при котором половина прироста D уже достигнута.
Такая модель делает поведение алгоритма более гибким и реалистичным на высоковолатильных рынках.
Вывод
Алгоритм усреднения — это мощный инструмент управления убыточными позициями, который может перевести временную просадку в прибыль при коррекционном движении. Однако он требует точного расчёта, дисциплины и понимания рыночной динамики. Правильно настроенные параметры серии и грамотное определение объёма нового ордера позволяют контролировать риски и добиваться стабильного положительного результата.
· 2
Andrey Goida
Prodotto pubblicato
GoldenBugAI — Quantum Risk + Dual‑Model AI (LSTM + LightGBM) Trained on 15 years of market data. No optimization required . A fully automated EA with two ONNX models (LSTM + Light GBM ) , quantum‑grade risk management, and institutional‑style filters . Inside the terminal : model ‑specific feature pipelines, regime ‑aware weighting , ensemble arbitration, and portfolio‑level risk controls . No martingale, no grids .