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Experts

ASQ FlowDesk One Click Execution Position Management Panel - MetaTrader 5용 expert

Muharrem Rogova
Muharrem Rogova
AlgoSphere Quant 창립자 — 규칙 기반 MT5 트레이딩 도구의 완전한 생태계를 구축합니다.
우리의 철학: 시장 구조 우선, 항상 엄격한 리스크 관리, 마틴게일 제로.
희망이 아닌 규율로 거래하는 트레이더를 위해 만듭니다.
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엑스퍼트 어드바이저 (EA)
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AnaCristina MT5 — 플래그십 EA | 멀티 통화 | 시장 레짐 감지 엔진 | $349
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M1

특징

  • 원클릭 롱/숏 시장가 체결
  • 지정가 주문: 매수 제한, 매도 제한, 매수 스톱, 매도 스톱
  • 3가지 포지션 크기 조정 모드: 수동 랏, 자기자본 비율 또는 고정 현금 위험
  • 3가지 이익실현 목표가(T1/T2/T3)를 설정할 수 있는스케일드 청산 - 설정 가능한 청산 비율
  • 4가지 추적 방법: 비활성화, 고정 거리, ATR 적응형, 선행 바 구조
  • 자동 손익분기점: 수익이 X 포인트가 되면 SL을 진입 + 쿠션으로 이동합니다.
  • 포지션 관리: 모두 평탄화, 롱 닫기, 숏 닫기, 보류 취소, 진입 잠금
  • 실시간 분석 패널: 스프레드, 포지션, 노출, 손익, 목표, 추적 상태

설치

  1. ASQ_FlowDesk.mq5를 MQL5/Experts/ 폴더에 복사합니다.
  2. 메타에디터에서 컴파일하거나 메타트레이더 5를 재시작합니다.
  3. 아무 차트에나 드래그하여 알고 트레이딩 허용을 활성화합니다.
  4. 패널이 차트에 즉시 나타납니다.

M2

사용 방법

  1. 위험 설정 - 사이징 방법 선택(편일예탁잔고 % 권장), 위험 비율 설정(기본값 1%)
  2. 종료 레벨 설정 - 스톱로스(200포인트), 목표1(150포인트), 목표2(300포인트), 목표3(500포인트) 설정
  3. 실행 - 시장가 주문의 경우 매수(녹색) 또는 매도 (빨간색)를 클릭합니다.
  4. 지정가주문 - 매수/매도 지정가/정지 버튼을 사용하여 지정가 또는 지정가 주문을 입력합니다.
  5. 청산 - 모든 포지션과 지정가 주문을 한 번에 청산하려면 모두 청산을 클릭합니다.
  6. 트레일 스타일 및 자동 손익분기점은 한번 구성하면 자동으로 작동합니다.

주요 파라미터

파라미터 기본값 설명
크기 조정 방법 편일예탁잔고 수동 랏 / 자기자본의 % / 고정 현금
위험 비율 1.0% 거래당 위험에 노출되는 편일예탁잔고 비율
스톱 로스 200 포인트 기본 스톱로스 거리(포인트)
목표 1 / 2 / 3 150 / 300 / 500 포인트 스케일 테이크프로핏 레벨
T1 / T2 / T3 마감 % 40% / 30% / 100% 각 목표에서 청산된 포지션 비율
트레일 스타일 ATR 적응형 꺼짐/고정/ATR 기반/구조
트레일 ATR 길이 14 바 어댑티브 트레일링을 위한 ATR 룩백
트레일 ATR 스케일 1.5× 트레일 거리에 대한 ATR 배율
자동 손익분기점 On 100포인트 수익, 5포인트 쿠션에서 트리거됨
보류 갭 100포인트 지정가 주문의 현재 가격과의 거리

MetaQuotes Ltd에서 영어로 번역함.
원본 코드: https://www.mql5.com/en/code/71119

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ASQ 리스크가드는 메타트레이더 5의 리스크 관리 전문 어드바이저로 과도한 손실로부터 계좌를 보호합니다. 실시간으로 자산을 모니터링하고, 일일 손실 한도를 적용하고, 높은 스프레드를 방지하고, 거래 세션을 필터링하고, 시각적 위험 대시보드를 제공하는 등 다른 EA와 함께 조용히 실행됩니다.

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기관의 유동성 스윕(스톱 헌트)을 감지하도록 설계된 고정밀 지표입니다. 최근 스윙 수준을 넘어선 가격 거부를 식별하여 지연 지표 없이 잠재적으로 높은 확률의 반전 구간을 표시합니다.

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MA 확인을 통해 전일 강세 대 약세 제어를 분석하고 ATR 기반 위험 관리로 단일 최소 거래량을 실행하여 시장 지배력을 거래하는 일일 편향성 전문가 고문입니다.

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RSI와 같은 전통적인 리테일 모멘텀 지표를 대체하는 전문 퀀트 오실레이터로, 가격 움직임의 통계적 표준 편차를 계산하여 수학적으로 소진된 반전을 식별합니다.