"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
cBot
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 1.1, Mar 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
4.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 4
104.4%
ROI
1.67
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
36.5%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
87.72M
āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
930.77K
Pips āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļāļģāđ„āļĢ
10
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
905
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļŦāļ•āļļāļŠāļģāļ„āļąāļ: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ

āļ—āļļāļ™āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģ 500 āļ”āļ­āļĨāļĨāļēāļĢāđŒāļŠāļŦāļĢāļąāļ āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđƒāļ™ āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē 5 āļ™āļēāļ—āļĩ āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļĨāļąāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāXAGUSD (āđ€āļ‡āļīāļ™)  āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡ EMA āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāļŠāđˆāļ§āļĒāļĨāļ”/āļĢāļ°āļ‡āļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ•āđˆāļģāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āđāļšāļšāļŠāđˆāļ§āļ‡āđāļ„āļš


KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŦāļļāđˆāļ™āļĒāļ™āļ•āđŒāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ€āļ•āđ‡āļĄāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļŠāļģāļŦāļĢāļąācTrader āļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ‚āļ”āļĒ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ K-Nearest Neighbours (KNN) āļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡ āđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļžāļķāđˆāļ‡āļžāļēāļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ—āļĩāđˆāļ•āļēāļĒāļ•āļąāļ§ āļĄāļąāļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļŦāļĄāļļāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ™āļˆāļēāļ RSI āļŦāļĨāļēāļĒāļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāđāļĨāļ°āđ€āļĄāļ•āļĢāļīāļāļāļēāļĢāđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™āļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆ āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļšāļĩāļšāļ­āļąāļ”āļĄāļīāļ•āļīāđāļšāļš PCA āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ„āļ°āđāļ™āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļšāļšāļ–āđˆāļ§āļ‡āļ™āđ‰āļģāļŦāļ™āļąāļāļ”āđ‰āļ§āļĒāđāļāļ™ Gaussian āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļĢāļēāļ„āļēāļ„āļĢāļąāđ‰āļ‡āļ•āđˆāļ­āđ„āļ›āļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļēāļ‚āļķāđ‰āļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āļēāļĨāļ‡āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļāļąāļ™


āļ­āļ°āđ„āļĢāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĄāļąāļ™āđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļˆāļēāļāļšāļ­āļ—āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™?

āļšāļ­āļ—āļŠāđˆāļ§āļ™āđƒāļŦāļāđˆāļŠāđˆāļ‡āļŠāļąāļāļāļēāļ“āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāđ‰āļ™āļŠāļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ•āļąāļ”āļāļąāļ™ KNN Nexus āļˆāļ°āļŠāđˆāļ‡āļŠāļąāļāļāļēāļ“āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™āļ„āļĨāđ‰āļēāļĒāļāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ•āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļģāđ„āļĢ â€” āđāļĨāļ°āļ™āđ‰āļģāļŦāļ™āļąāļāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļ­āļ‡āđāļ—āđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļĨāđ‰āļēāļĒāļāļąāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ•āļ™āļąāđ‰āļ™āđ€āļāļīāļ™āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ§āđ‰ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļĨāļ°āļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļšāļšāļāļŽāđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āļēāļĒāļ•āļąāļ§


āļŠāļļāļ”āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļŦāļĨāļąāļ

āđāļāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ â€” āļāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļĄāļēāļ™ KNN āđāļšāļšāļŦāļĄāļļāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ K, āļ‚āļ™āļēāļ”āļŦāļ™āđ‰āļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ”āđ‰ āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ RSI āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļŠāđ€āļāļĨ z (3 āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļē), āļāļēāļĢāđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™ MA (3 āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļē) āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāļāļāļēāļ“ RSI āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ–āļđāļāļšāļĩāļšāļ­āļąāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™ 3 āļ­āļ‡āļ„āđŒāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļŦāļĨāļąāļ


āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļē — āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ EMA āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļēāļ‡āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ—āļļāļāļŠāļąāļāļāļēāļ“ āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ­āļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ›āļīāļ”āļ›āļīāļ”āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ­āļīāļŠāļĢāļ° āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™


āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ â€” SL/TP āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ•āļēāļĄ ATR āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļāļēāļĢāļŦāļĒāļļāļ”āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ 3 āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™: āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ 1 (SL āļ”āļīāļš) → āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ 2 (āļ—āļĢāļīāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāđ€āļšāļĢāļāļ­āļĩāđ€āļ§āļ™) → āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ 3 (āļŦāļĒāļļāļ”āļ•āļēāļĄāļŦāļĨāļąāļ‡āđāļšāļš Chandelier āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļāļēāļĢāļĨāļš TP āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļšāļāļģāđ„āļĢāđāļšāļšāđ€āļ›āļīāļ”)


āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄ â€” āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄ 4 āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāļ•āđˆāļ­āđāļ—āđˆāļ‡: āļ„āļ§āļēāļĄāđƒāļāļĨāđ‰ SL, āļāļēāļĢāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĄāđ€āļĄāļ™āļ•āļąāļĄ KNN, āļāļēāļĢāļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§ EMA āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ§āđ‰āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™ āļĄāļąāļ™āļˆāļ°āđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļœāđˆāļēāļ™ Telegram āđāļĨāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļĢāļąāļš SL āđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļšāļĢāļāļ­āļĩāđ€āļ§āļ™āđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī


āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒ TP — āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāļ‚āļ­āļ‡ KNN āļŠāļđāļ‡, āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āđāļ™āļ§ EMA, āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āđāļ™āļ§āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļžāļ­āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™ āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāļˆāļ°āļ–āļđāļāļ‚āļĒāļēāļĒāđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ—āļĩāļĨāļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™ ATR āļˆāļģāļāļąāļ”āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ”āđ‰āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāđ„āļĨāđˆ TP āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĄāđˆāļˆāļģāļāļąāļ”


āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āļ‚āļ™āļēāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđāļšāļšāļ‚āļąāđ‰āļ™āļšāļąāļ™āđ„āļ” â€” āļ‚āļ™āļēāļ”āļĨāđ‡āļ­āļ•āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ—āļĩāļĨāļ°āļ™āđ‰āļ­āļĒāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩāļ‚āđ‰āļēāļĄāđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ‚āļąāđ‰āļ™āļšāļąāļ™āđ„āļ”āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ§āđ‰ āļˆāļģāļāļąāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļąāļāļĐāļēāļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§


āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļēāļĢ Telegram — āļāļēāļĢāđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļ—āļĢāļ” (āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļē), āļāļēāļĢāļ›āļīāļ”āđ€āļ—āļĢāļ”, āļāļēāļĢāđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™āļ āļąāļĒāļ„āļļāļāļ„āļēāļĄ, āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒ TP āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļāļģāđ„āļĢ/āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāđ€āļ—āļĩāđˆāļĒāļ‡āļ„āļ·āļ™ GMT+8


āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļĄāļ”āļļāļĨ āđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāļšāļ™ āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āāļāđˆāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ‡āļīāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ€āļĨāđ‡āļāļ™āđ‰āļ­āļĒāđƒāļ™āļ•āļąāļ§āļ„āļđāļ“ ATR, āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™ āđāļĨāļ°āļ‚āļ™āļēāļ”āļŦāļ™āđ‰āļēāļ•āđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļ

āļ„āļđāđˆāļĄāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē - āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™


āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡ & āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāļĨāđŒ


āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē Telegram (āđ„āļĄāđˆāļšāļąāļ‡āļ„āļąāļšāđāļ•āđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ)

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļ­āļ— Telegram āļœāđˆāļēāļ™ @BotFather āđāļĨāļ°āļĢāļąāBot Token āļĢāļąāChat ID āļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļ§āļēāļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļ­āļ‡āļĨāļ‡āđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļāļēāļĢāđāļˆāđ‰āļ‡āđ€āļ•āļ·āļ­āļ™ Telegram āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē Enable Telegram Alerts = true.


āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđāļĨāļ°āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē

āđāļ™āļšāļšāļ­āļ—āļāļąāļšāđāļœāļ™āļ āļđāļĄāļī āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ: XAGUSD M5 āļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļāļēāļĢāđāļ™āļšāļāļąāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āļ•āđˆāļģāļĄāļēāļāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļē M5


āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡

āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē Base Lot Size āļ•āļēāļĄāļ‚āļ™āļēāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āđ€āļ›āđ‡āļ™āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡ āđƒāļŠāđ‰ 0.01 āļĨāđ‡āļ­āļ•āļ•āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āđ€āļ‡āļīāļ™ 200–300 āļ”āļ­āļĨāļĨāļēāļĢāđŒ āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Tiered Sizing āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļļāļ“āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāļāļąāļšāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļšāļ­āļ—āđāļĨāđ‰āļ§ āļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāđƒāļŦāđ‰ 0.05 āļĨāđ‡āļ­āļ•āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļˆāļ™āļāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļ”āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļžāļ­.


āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡

āđ€āļāđ‡āStrict EMA Trend Filter = true āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒāđāļĢāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡ āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Secondary Momentum Filter → Regression_Slope āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļąāļāļāļēāļ“āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļĨāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļ•āđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļāđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ


⚠ āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļœāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ

āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđ€āļ‡āļīāļ™āļ•āļĢāļēāļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ, āļŠāļąāļāļāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡ (CFDs), āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđ€āļĨāđ€āļ§āļ­āđ€āļĢāļˆāļ­āļ·āđˆāļ™ āđ† āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļđāļ‡āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļļāļāļ„āļ™ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡ KNN Nexus āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļ‚āļˆāļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ™āļĩāđ‰āđāļĨāļ°āļ­āļēāļˆāļ™āļģāđ„āļ›āļŠāļđāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāđ‰āļĄāđ€āļŦāļĨāļ§āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āļāļēāļĢāļŠāļđāļāđ€āļŠāļĩāļĒāļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­ āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ āđāļĨāļ°āļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļ„āļēāļ”āļ„āļīāļ”

KNN Nexus āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒ āđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆ āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāđƒāļŦāđ‰āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āļēāļĒāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ” āđ† āļœāļđāđ‰āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢ āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļđāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļŦāļļāđˆāļ™āļĒāļ™āļ•āđŒāļ™āļĩāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđƒāļ” āđ†

āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ• â€” āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āļĄāļēāļˆāļēāļāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđāļšāļšāļŠāļ” â€” āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļˆāļēāļāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āļ­āļ„āļ•āļīāļāļēāļĢāļĄāļ­āļ‡āļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ­āļēāļˆāđ„āļĄāđˆāļŠāļ°āļ—āđ‰āļ­āļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāđƒāļ™āđ‚āļĨāļāļˆāļĢāļīāļ‡ āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļŠāđ€āļ›āļĢāļ” āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ

āļ„āļļāļ“āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļđāđ‰āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđāļ•āđˆāđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļœāļđāđ‰āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‹āļ­āļŸāļ•āđŒāđāļ§āļĢāđŒāļ™āļĩāđ‰ āļ­āļĒāđˆāļēāđ€āļ—āļĢāļ”āļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ„āļĄāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļŠāļĩāļĒāđ„āļ”āđ‰ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļŠāļĄāļ­āļāđˆāļ­āļ™āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļ‡āļīāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāđƒāļšāļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āļāđˆāļ­āļ™āļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ” āđ†

āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ KNN Nexus āļ„āļļāļ“āļĢāļąāļšāļ—āļĢāļēāļšāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āļ­āđˆāļēāļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ™āļĩāđ‰āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđ€āļ•āđ‡āļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāđƒāļ” āđ†

āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
Day trading
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ
Trend
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ
āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ
āđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“
āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
āļ•āđˆāļģ
āļĒāļ­āļ”āļ„āļ‡āđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģāļ—āļĩāđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ
$2500
āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
3.1%
āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļāļĢāļēāļŸ
5 āļ™āļēāļ—āļĩ
āđ€āļĨāđ€āļ§āļ­āđ€āļĢāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢ Backtest
1:7
āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ” Drawdown āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™
15.6%
āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļāļŽ Prop Firm
—
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
Equity-based
Dynamic
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
Market
Stop
āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
Stop Loss
Take Profit
Trailing Stop Loss
āļˆāļļāļ”āļ„āļļāđ‰āļĄāļ—āļļāļ™
4.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 4
5
50 %
4
50 %
3
0 %
2
0 %
1
0 %
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē
March 21, 2026
the product feels more useful when the plan is already written down. A 90 setup run on daily close keeps the review grounded.
March 19, 2026
Not worth trying to judge this from 1 good trade. A better check is 25 XAGUSD trades, 0.5 percent risk and 3 percent DD before using bigger lots.
March 18, 2026
nice for review work. The value is not huge hype, it is the way metal setups feel easier to separate during volatile metals.
March 15, 2026
for me the fair test is M15 with 25 XAGUSD trades. If the result still looks clean, the product becomes easier to trust.
Signal
Commodities
RSI
AI
ATR
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‰

āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+7
Automatically map professional market structure and get a real-time "Bias Score" based on institutional breakout logic.
"MultiStrategy Master Yoda Hybrid PowerFunction" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.2
(4)
$299
/
$300
cBot
ATR
RSI
+5
Dual Swing+Scalp. Aggressive Tiered Compounding or Safe Hybrid Sizing. The Ultimate Bot.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
AI
ATR
+4
AI-powered KNN machine learning indicator for cTrader. Features dynamic ATR targets, trend filters & Telegram alerts.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
SMC
Signal
+2
Gold Market Maker Zones; Non-repainting Supply & Demand detector for XAUUSD. Precise institutional zones for cTrader.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
BTCUSD
+7
Spot breakouts & filter fakeouts with dynamic volatility bands + ALMA trend validation. 100% Free.
cBot
ATR
Forex
+4
Automate SL & Trailing for manual trades. Independent Buy/Sell logic. Chandelier Exit & ATR support.
āļ›āļĨāļąāđŠāļāļ­āļīāļ™āđ€āļ”āļŠāļāđŒāļ—āđ‡āļ­āļ›
BTCUSD
EURUSD
+5
Adds one-click partial, full, and profitable trade closing with safeguards directly to the side panel.
"MultiStrategy_XAGUSDM5" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.0
(1)
$300
/
$500
cBot
Prop
Signal
+1
Aggressive XAGUSD Swing cBot. Turned $500 to $33k+ in 3.5 months. High-reward growth engine.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
SMC
Signal
IVT: A multi-symbol BOS scanner. Visual BULLISH/BEARISH chart labels with optional volume-filtered Telegram alerts.
cBot
Forex
BTCUSD
+10
Smart and advanced TSL bot with Step logic & Smart Pullback to lock profits safely during fast market spikes.
cBot
XAUUSD
Supertrend
+1
Aurum Vector: A highly versatile algorithm for XAUUSD that combines five powerful trading engines into one.
cBot
ATR
RSI
+4
GOLD Dual-engine cTrader bot using Swing & Scalp strategies with ATR risk management and advanced Anti-Spike protection.
88.9%
ROI
1.26
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
84.87%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”

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

cBot
ATR
SMC
+9
Apex OB Pro: Elite SMC Bot. Multi-TF Order Blocks, CHoCH detection & Dynamic Scoring for Professional cTrader Users.
93.3%
ROI
2.91
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
3.6%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
ATR
RSI
+3
The best strategy you'll find on the market!
2.1
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
1.5%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
Prop
Forex
+2
Your Ultimate Trading Ally Unlock smarter trading with AlgoVisionCrafter V2 (AVC).
"Heikin Horizon Pro" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.0
(1)
$160
/
$320
cBot
Signal
XAUUSD
+5
Heikin Horizon Pro: The Ultimate Gold (XAUUSD) Stacking Strategy
290%
ROI
5.53
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
6.56%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"F655 TYPE 053 V10 CLIENTS PRODUCT" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
$150
/
$300
cBot
ATR
Aggressive
+4
F655 T053 V10 3.0L
1.2
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
40%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"Indigo Trend" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
5.0
(4)
$150
cBot
ATR
NAS100
+4
Trend-following cBot with multi-indicator confirmation and ATR risk management. Trades long, short, or both directions.
10.2%
ROI
4.92
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
44.38%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
RSI
Balanced
+4
RSI TITAN PRO is a fully automated RSI-based trading bot for cTrader that finds smart entries, manages risk in USD.
201.8%
ROI
1.88
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
16.99%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
AI
RSI
+3
Velocity AI — The Intelligent Adaptive Grid A next-generation grid system that reacts dynamically to market volatility.
cBot
AI
VWAP
+5
The 5-Minute Reversal. If the market doesn't pay us in exactly 300 seconds, we cut the cord. Pure algorithmic discipline
78.4%
ROI
2.1
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
21%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
ATR
Grid
+4
Apex Grid Guardian — A smarter way to trade grids with discipline, structure, and real risk control.
543.1%
ROI
1.43
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
16.03%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"STOCHEMA ONLY LONG" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$150
/
$190
cBot
EMA
Stochastic
+1
This is a fully automated trading system for cTrader, designed to capture the best LONG positions on multiple symbols
9%
ROI
5.18
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
28%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
EMA
Spread Filter
+5
RiskShield Trader is a next-generation trading bot built for precision, risk control, and capital protection.
839%
ROI
1.8
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
12.87%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
ATR
Volume
+5
HEDGE GRID | Advanced Grid & Hedging Algorithm
7%
ROI
12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
3.5%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
AI
Grid
+3
HFT SuperFund Pro+
cBot
BTCUSD
Crypto
CBOT FTH BTCUSD M5 is an automated trading bot using trend-following
35.5%
ROI
1.17
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
24.43%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"RSI 4" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.2
(4)
$100
cBot
RSI
Forex
+2
RSI XAUUSD
11.99
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
34%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
"Easy Trade Magnitud" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$120
/
$150
cBot
SL Manager
Stop Loss (SL) Manager
panel executing Market/Limit orders with fixed dollar risk. Auto-calculates volume and draws entry, SL & TP lines 1:2
1
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
0%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
cBot
ATR
Forex
+4
Breakout Strategy for ctrader.
87.72M
āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
930.77K
Pips āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļāļģāđ„āļĢ
10
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
905
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ