present
āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļąāļšāļŠāđˆāļ§āļ™āļĨāļ” $50 āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āđāļĢāļāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 1
AlgoVisionCrafter(AVC)
cBot
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 1.0, Jan 2025
Windows, Mac, Mobile, Web
3.7
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 4
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 2
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 3
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 4
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 5
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 6
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 7
Trading product for AlgoVisionCrafter(AVC) cBot Grid, image 8
āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 27/01/2025
1
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
4
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒ

āđƒāļŠāđ‰ Renko

āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āļšāļ­āļ—āđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļīāļ”

āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļšāļ­āļ—āđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļīāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž āļšāļ­āļ—āļˆāļ°āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļīāļ”āđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļ‚āļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ„āļ§āđ‰ āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ™āļąāļāđ€āļ—āļĢāļ”āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāļˆāļēāļāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļ”āđ‰


āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 1: āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ

āļšāļ­āļ—āļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļ”āđ‰āļēāļ™āļĨāđˆāļēāļ‡āļ™āļĩāđ‰āļ„āļ·āļ­āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļŠāļģāļ„āļąāļ:

āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“

  • āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ (āļĨāđ‡āļ­āļ•) – āļ‚āļ™āļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™
  • āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ (āļĨāđ‡āļ­āļ•) – āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļŦāļĄāđˆ

āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļāđ‰āļēāļ§āļāļĢāļīāļ”

  • āļāđ‰āļēāļ§āđƒāļ™āļžāļīāļ›āļŠāđŒāļĨāļ‡ (āļ‹āļ·āđ‰āļ­) – āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļēāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ–āļąāļ”āđ„āļ›
  • āļāđ‰āļēāļ§āđƒāļ™āļžāļīāļ›āļŠāđŒāļ‚āļķāđ‰āļ™ (āļ‹āļ·āđ‰āļ­) – āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļŠāļđāļ‡āļāļ§āđˆāļēāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ–āļąāļ”āđ„āļ›
  • āļāđ‰āļēāļ§āđƒāļ™āļžāļīāļ›āļŠāđŒāļĨāļ‡ (āļ‚āļēāļĒ) – āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļēāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‚āļēāļĒāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ–āļąāļ”āđ„āļ›
  • āļāđ‰āļēāļ§āđƒāļ™āļžāļīāļ›āļŠāđŒāļ‚āļķāđ‰āļ™ (āļ‚āļēāļĒ) – āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļŠāļđāļ‡āļāļ§āđˆāļēāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‚āļēāļĒāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ”āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ–āļąāļ”āđ„āļ›

āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļĢāļīāļ”

  • āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļĢāļīāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļ (āļžāļīāļ›āļŠāđŒ) – āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļĢāļīāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­
  • āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļĢāļīāļ”āļ‚āļēāļĒāļŦāļĨāļąāļ‡āļˆāļēāļ (āļžāļīāļ›āļŠāđŒ) – āļāļēāļĢāļĨāļ”āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļāļĢāļīāļ”āļ‚āļēāļĒ

āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ

  • āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļāđ‰āļēāļ§āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ â€“ āļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļāđ‰āļēāļ§āļāļĢāļīāļ”āļ•āļēāļĄāļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļīāļ”āļ­āļĒāļđāđˆ

āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡

  • āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (%) – āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ›āļ­āļĢāđŒāđ€āļ‹āđ‡āļ™āļ•āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļĒāļ­āļ”āđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩ
  • āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđāļšāļšāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄ â€“ āļŦāļēāļāđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļšāļ­āļ—āļˆāļ°āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļĒāļ­āļ”āđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™

āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āļāļģāđ„āļĢ

  • āļāļģāđ„āļĢāļŠāļļāļ—āļ˜āļīāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļāļĢāļīāļ”āļ‹āļ·āđ‰āļ­) – āļāļģāđ„āļĢāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļīāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”
  • āļāļģāđ„āļĢāļŠāļļāļ—āļ˜āļīāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļāļĢāļīāļ”āļ‚āļēāļĒ) – āļāļģāđ„āļĢāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļīāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‚āļēāļĒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”
  • āļāļģāđ„āļĢāļŠāļļāļ—āļ˜āļīāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ­āļ‡āļāļĢāļīāļ”) – āļāļģāđ„āļĢāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āđƒāļ™āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ­āļ‡āļāļĢāļīāļ”


āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 2: āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ­āļ—

  1. āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ â€“ āļ›āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ•āļēāļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“
  2. āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļļāļ™āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļžāļ­ â€“ āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļšāļąāļāļŠāļĩāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļĄāļĩāļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļžāļ­
  3. āļĢāļąāļ™āļšāļ­āļ— â€“ āļ„āļĨāļīāļ "āđ€āļĢāļīāđˆāļĄ" āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļšāļ­āļ—āļˆāļ°āđ€āļ›āļīāļ”āđāļĨāļ°āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī


āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 3: āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļšāļ­āļ—

  1. āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļīāļ”āļ­āļĒāļđāđˆ – āļšāļ­āļ—āļˆāļ°āļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ•āļēāļĄāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļĢāļīāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ‚āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡
  2. āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™ â€“ āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļāļģāđ„āļĢ āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™ āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļšāļ­āļ—āļˆāļ°āļ›āļīāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļŦāļēāļāļ–āļķāļ‡āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļģāđ„āļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡


āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ 4: āļŦāļĒāļļāļ”āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ­āļ—āđƒāļŦāļĄāđˆ

  1. āļŦāļĒāļļāļ”āļšāļ­āļ— â€“ āļ„āļĨāļīāļ "āļŦāļĒāļļāļ”" āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļĒāļļāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļĨāļ°āļ›āļīāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”
  2. āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ­āļ—āđƒāļŦāļĄāđˆ – āļŦāļēāļāļšāļ­āļ—āļŦāļĒāļļāļ”āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļ–āļķāļ‡āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ” āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāđƒāļŦāļĄāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰


āđ€āļ„āļĨāđ‡āļ”āļĨāļąāļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”

  • āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļĨāđ‡āļāđ† – āđƒāļŠāđ‰āļ‚āļ™āļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļĒāļ°āļāđ‰āļēāļ§āđ€āļĨāđ‡āļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš
  • āļ›āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē – āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļāđ‰āļēāļ§āļāļĢāļīāļ” āļāļēāļĢāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āļēāļĄāļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”
  • āđ€āļāđ‰āļēāļĢāļ°āļ§āļąāļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™ â€“ āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāđ„āļ”āđ‰


āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­

āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­āļŠāļ­āļšāļ–āļēāļĄ:


āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”

āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļļāļāļ„āļ™ āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ•āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļ„āļļāļ“āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āđƒāļŠāđ‰āļšāļ­āļ—āļ™āļĩāđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļ°āļĄāļąāļ”āļĢāļ°āļ§āļąāļ‡ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āļāđˆāļ­āļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ‚āļ­āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļŦāļēāļāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™


āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļ›āļāļīāļšāļąāļ•āļīāļ•āļēāļĄāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļŠāđ‰āļšāļ­āļ—āđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļīāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ„āļ”āđ‰ āđ‚āļ›āļĢāļ”āđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđ€āļŠāļĄāļ­

āļāļēāļĢāļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ”āļąāļ‡āļāļĨāđˆāļēāļ§āļĄāļąāļāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļŠāļđāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ„āļēāļ”āđ€āļ”āļēāđ„āļ”āđ‰ āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āđˆāļēāļ§āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ•āļĨāļēāļ”āļĄāļĩāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļœāļīāļ”āļ›āļāļ•āļīāļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™āļˆāļēāļāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ›āļāļ•āļī āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™ āđ€āļŠāđˆāļ™āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āđāļšāļšāđ„āļ‹āļ”āđŒāđ€āļ§āļĒāđŒâ€”āļ‹āļķāđˆāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ‚āļĒāļąāļšāđ„āļ›āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™â€”āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļāļīāļ”āļāļēāļĢāļŦāļĨāļļāļ”āđāļ™āļ§āđ€āļ—āđ‡āļˆāđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāļˆāļģāļāļąāļ” āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĒāļēāļāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰ āļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ•āđˆāļģāļĄāļąāļāļĄāļĩāļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āļĨāļ”āļĨāļ‡ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āđ€āļāļīāļ”āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āđˆāļēāļ§ āļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļ‹āļ”āđŒāđ€āļ§āļĒāđŒ āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ•āđˆāļģ āļ™āļąāļāđ€āļ—āļĢāļ”āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĄāļļāđˆāļ‡āđ€āļ™āđ‰āļ™āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆāļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļąāđˆāļ™āļ„āļ‡āļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ‹āļķāđˆāļ‡āļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ”āđ€āļˆāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļžāļ§āļāđ€āļ‚āļē

 

āļŠāļĢāļļāļ›

āļŠāļĢāļļāļ›āđ‚āļ”āļĒ AI
AlgoVisionCrafter (AVC) is a grid trading bot that automates placing buy and sell orders at predefined price intervals to capitalize on market movements. Users can customize key parameters including initial trade volume, volume increments, and grid step distances both up and down for buy and sell orders. The bot activates buy or sell grids after specified price changes and dynamically adjusts grid step sizes based on the number of open trades.

Risk management features include setting a maximum drawdown percentage and an optional trailing drawdown that tracks peak equity to adjust limits. Profit conditions allow defining maximum net profit thresholds for buy grids, sell grids, or both combined, upon which the bot closes positions.

To operate, users configure settings according to their strategy and risk tolerance, ensure sufficient margin, and start the bot to automatically manage trades. Monitoring involves reviewing open trades, profits, drawdown, and trade history, with automatic closure of trades when limits are reached. The bot can be stopped to close all positions or restarted manually if stopped due to limit triggers.

Best practices include starting with small trade sizes and step distances, adjusting settings based on market conditions, and avoiding trading during major news events, ranging markets, or low volume periods to reduce volatility and execution risks.
āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”

āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē

3.7
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 4
5
25 %
4
25 %
3
50 %
2
0 %
1
0 %
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē
February 11, 2025
Ngl, this one makes sense if you are not trying to yolo every signal. Demo first makes more sense before seeing how it behaves when mixed trend and range conditions gets messy.
February 8, 2025
Better not to judge this from 1 good trade. A better check is 30 demo trades, 0.5 percent risk and 3 percent DD before using more exposure. Better rechecked it on 1 month.
February 2, 2025
Fits a trader who wants less noise in the process. The best use is running a defined strategy, then leaving the final filter manual. Light sizing makes the early review less emotional.
January 28, 2025
for algo trading, the first useful signal is whether the tool removes noise without taking over the decision. Manual review still matters here.

āļāļēāļĢāļŠāļ™āļ—āļ™āļē

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ

Grid
āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļœāđˆāļēāļ™ cTrader Store āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļšāļ­āļ—āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđāļĨāļ°āļ›āļĨāļąāđŠāļāļ­āļīāļ™ āļĄāļĩāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđ‚āļ”āļĒāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāđāļĨāļ°āļĄāļĩāđ„āļ§āđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ cTrader Store āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨ āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļ™āļ™āļĩāđ‰

cBot
Prop
Forex
+2
Your Ultimate Trading Ally Unlock smarter trading with AlgoVisionCrafter V2 (AVC).
cBot
RSI
Grid
+2
RSI Smart grid bot

āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļ„āļļāļ“āļĒāļąāļ‡āļ­āļēāļˆāļŠāļ­āļš

cBot
AI
EURUSD
Resolver Algo Bot,Sophisticated, Perfect algorithm EurUsd! Daily ROI 5 to 24%.
"HFT SuperFund" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.2
(4)
$100
/
$200
cBot
ATR
Grid
+4
HFT SuperFund ( Prop Firm and CFD Broker )
"WT - Hotkeys - Trade Panel" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(1)
āļˆāļēāļ $23
cBot
Fixed Risk %
No Overtrading
+5
Turn Your Keyboard into a Trading Console — Instant Entries, Exits, and Precision Risk Control.
cBot
Questo bot utilizza un'approccio basato su ATR e trailing stop dinamico per identificare segnali di trading
cBot
AI
RSI
+8
Auto increase lot on how many percent profits you made, please try default setting before making any changes
"IANTIAI Market Data Exporter" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
5.0
(1)
$50
/
$80
cBot
AI Trading
AI Integration
Export cTrader market data to CSV or JSON for Python, AI, backtesting and quantitative research.
cBot
MACD
Forex
+5
A powerful trend-following algorithm designed for precision trading with high-probability entries in trending markets.
150%
ROI
1.33
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
EURUSD
+4
Capture London volatility automatically with smart risk sizing and clean breakout logic.
34.5%
ROI
2.16
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
Forex
+4
Breakout Strategy for ctrader.
"needThai cBot Your AI Companion" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
3.0
(2)
$93
/
$180
cBot
AI
EMA
+5
Let AI do all the works for you , sit back and enjoy !! Please Try default setting before making any changes
9.9%
ROI
4
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ADX
ATR
+5
SP500 M5 cBot focused on structured index setups, controlled fixed-lot risk and clean profile-based execution and profit
24.6%
ROI
10.65
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
Crypto
+3
TrendSniffer hunts market momentum like a wolf — detecting trends early for smart, automated trading.
cBot
XAUUSD
Breakout
+2
Fractal breakout bot for XAUUSD. Auto lot sizing, trailing stop & daily profit target. Built for gold trading.
30.4%
ROI
3.83
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
RSI
+3
The **US30 Trading Robot** is a fully automated trend-following algorithm designed specifically for the cTrader platform
25.6%
ROI
3.3
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
AI
ATR
+25
This cBot is a multi-indicator scoring engine.
"BadGranny" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
5.0
(1)
$109
/
$199
cBot
Break Even
Partial Close
+3
Bad Granny is a fully automated cBot with dynamic risk management, partial profit-taking, and breakeven protection
21.9%
ROI
2.82
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"SlverTerminal" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$50
cBot
ADX
ATR
+5
Automated XAUUSD structure-break and pullback strategy that waits for confirmed breakouts and retests
53.3%
ROI
1.65
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"True Scalper Ai v4.0" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.2
(5)
$119
/
$238
cBot
ATR
RSI
+23
TrueScalper AI PRO v4.0 turns live market structure into disciplined AI-filtered scalping execution.
20%
ROI
5
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™

āļĢāļēāļ„āļē

āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 27/01/2025
1
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
4
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ