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neon trade — 超级现代交易解决方案,为您开启财务自由和顶级交易之路

我致力于创建一个独特的交易解决方案,能够满足任何交易者的需求,无论其目标和任务如何。主要理念是将机器学习与先进的交易技术相结合,以最大限度地发挥它们的协同效应。该系统既适用于在 1-2 个月内增长小额存款,也适用于长期的多年投资。

帮助您了解更多产品信息的链接

如果您想:

  • 购买前提出问题或在购买后获得支持和帮助
  • 我的 Telegram 社区(您可以提出问题或与其他已购买产品的用户交流)
  • 专为 MetaTrader 4 终端设计的类似版本!
  • 深入学习产品及其输入参数的指南

重要!!!购买机器人后,或者如果您有兴趣购买,请务必给我写私信以获得咨询、建议和 .SET 配置文件

Neon Trade 使用选项

  • 使用激进技术增长从 300 美元起的小额存款(适用于那些认为增加风险是合理和必要的且不害怕冒险的人)
  • 为重视资产安全和长期稳定表现的严肃成熟投资者进行长期交易
  • 通过自营公司挑战(FTMO、Darwinex)。我将帮助您根据您的需求配置一切,并解释如何最大限度地降低风险并尽快获得资金

优势

通用性             适用于任何任务,包含许多辅助交易技术来解决每个具体任务
多货币系统设计为一个独特的工具,不在乎交易哪种工具
动态适应通过远程服务器持续更新设置保证对市场变化条件及时响应。设置基于机器学习结果手动选择
手动设置选择所有设置都经过彻底的手动选择。我亲自分析机器学习结果,只选择最有效的交易配置
便利性安装在单一的任何图表上。只需在终端中连接 API 并启动机器人
可靠性机器人在终端重启和其他紧急情况下会接管其头寸并继续运行。由于机器人按柱线工作,设备的短期关闭不会对交易产生关键影响
风险控制风险自动分布在货币对上。系统努力保持所需的盈利百分比并实时重新计算风险
回撤最小化得益于对冲,系统通过在不同货币对和时间框架上交易来减少回撤
延迟抗性机器人在新柱线出现时执行交易操作,因此在模拟账户和真实账户上都能同样有效地交易
可扩展性得益于精心选择的设置,能够以无与伦比的质量交易几乎任何交易工具
灵活性广泛的自定义选项:选择货币对、工作模式、交易方向(long/short)

建议

  • 最佳存款:从 300 美元起(存款越大越好,但这不是强制要求)
  • 账户类型:对冲(因为同时在不同时间框架上进行多货币交易)
  • 交易经纪商:可以使用任何可靠的经纪商,例如 RoboForex 或 IC Markets(选择掉期和点差较低的)
  • 启动准备:务必在私人通信中向我提出问题 — 我将帮助您根据您的需求正确配置一切以达到最佳效果

工作原理 — 简单来说

支柱 1: 机器学习和手动设置选择

任何交易机器人的主要任务是预测未来的价格变动。这些预测的质量直接影响交易的盈利能力。大多数使用机器学习的机器人都按照过时的原则工作:所有计算都直接在 VPS 上进行,交易和数据处理同时发生。这会产生两个问题:

  • 限制了机器学习的能力
  • 由于 VPS 负载降低了交易质量

我的方法不同:

  • 所有计算都在强大的服务器上进行,我在那里进行深入的机器学习
  • MetaTrader 仅用于交易,而非计算 — 这就是它被创建的目的
  • 我根据学习结果手动选择最佳设置并将它们上传到同步服务器

机器人定期从服务器加载新的优化并”实时”更新设置。这种方法提供了两个关键优势:

  • 计算能力持续增加,因此机器人交易质量越来越高
  • 能够进行全面的多货币学习,其他机器人由于技术限制无法做到这一点

支柱 2: 多样化

多样化是提高交易稳定性最强大的方法之一。它允许您:

  • 平滑利润曲线
  • 减少回撤
  • 安全地增加交易频率

大多数机器人交易一种或几种预先确定的货币对。这种”多样化”是最小的,几乎没有效果。我的机器人很容易解决这个问题:

  • 同时交易所有货币对,最大限度地增强多样化效果
  • 自动分配交易量,使每对货币均匀贡献

这消除了所有风险集中在单一工具上的情况。分配系统完全自动工作

支柱 3: 投资组合交易和额外模式

当我们在许多货币对和图表周期之间分配交易量时,就可以应用投资组合效应 — 类似于”精细调整”策略。这意味着以下几点:

  • 可以考虑交易工具中的货币组成来加强对冲
  • 可以增强个别货币的影响或相反地补偿它
  • 可以启用额外的交易模式

这些模式包括:

  • 马丁格尔(Martingale)
  • 平均化
  • 长期持仓
  • 正掉期交易
  • 高级过滤器

当同时交易大量货币对时,这些方法变得更加安全,因为风险分布在整个投资组合中。所有额外模式都在可用文档中描述。链接可以在最开始找到

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