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 MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 1
MAZINGER INFINITY
cBot
āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļ™ BlackBull
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 6.1, Sep 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
4.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 2
50
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
3%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 2
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 3
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 4
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 5
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 6
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 7
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 8
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 9
Trading product for MAZINGER INFINITY cBot Position Sizer Indices, image 10
59
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒ

āļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļĨāļīāļ‡āļāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ”āļđāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ” https://ctrader.blackbull.com/investor/Ya4x9OZQ2iAn?lang=en&theme=light&platform=ios




āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ $299 āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ‹āļ·āđ‰āļ­ 10 āļ„āļ™āđāļĢāļāļ—āļĩāđˆāđ‚āļŠāļ„āļ”āļĩāđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™!


Project Mazinger āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ§āļīāļ§āļąāļ’āļ™āļēāļāļēāļĢāļ–āļąāļ”āđ„āļ›āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļ„āļ§āļēāļĄāļ§āļļāđˆāļ™āļ§āļēāļĒ āļĢāļ°āļšāļšāļ™āļĩāđ‰āļāđ‰āļēāļ§āļ‚āđ‰āļēāļĄāļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āđāļšāļšāļ‡āđˆāļēāļĒ āđ† āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļąāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ•āļēāļĄāļĨāļąāļāļĐāļ“āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ

  • āļ›āļąāļāļāļēāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ„āļ”āđ‰: āļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļĄāđˆāļ„āļ‡āļ—āļĩāđˆ āđāļĨāļ° MAZINGA āļāđ‡āđ€āļŠāđˆāļ™āļāļąāļ™ āļĢāļ°āļšāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļĒāļāđāļĒāļ°āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĄāļļāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ™ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļŠāļđāļ‡ āļ›āļĢāļąāļšāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļŠāļ āļēāļžāļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™
  • āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđāļšāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™: āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļˆāļ°āļ–āļđāļāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āļ™āļ—āļēāļ™āļœāđˆāļēāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ™āļąāļšāļžāļąāļ™āļāđˆāļ­āļ™āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāđāļšāļšāļĄāļ­āļ™āļ•āļīāļ„āļēāļĢāđŒāđ‚āļĨāļ™āļĩāđ‰āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ§āđˆāļēāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ—āļģāļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ‚āļ›āļĢāļ”āļ›āļĢāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āļ„āļ‡
  • āļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™: āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāļ—āļģāļĨāļēāļĒāļāļģāđ„āļĢ MAZINGA āļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļāļ—āļĩāđˆāđ€āļĨāļĩāļĒāļ™āđāļšāļšāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ—āļģāđƒāļ™āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđāļĄāđ‰āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™
  • āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ: āļĨāļ·āļĄāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĒāļļāļ”āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđāļšāļšāļ•āļēāļĒāļ•āļąāļ§ āļĢāļ°āļšāļšāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āđāļšāļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļŦāļĨāļ§āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ—āļĩāđˆāļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāļŠāļđāļ‡āđāļĨāļ°āļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđāļ™āđˆāļ™āļ­āļ™
  • āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ„āļĢāļšāļ–āđ‰āļ§āļ™: āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ—āļĢāļīāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāđ€āļšāļĢāļāļ­āļĩāđ€āļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļāļ‰āļĨāļēāļ”āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļŦāļĒāļļāļ”āļ•āļēāļĄāļŦāļĨāļąāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ„āļ”āđ‰ MAZINGA āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ§āļ‡āļˆāļĢāļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļ”āļ„āļ§āļĢāļĨāđ‡āļ­āļāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļ”āļ„āļ§āļĢāļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāđƒāļŦāđ‰āļāļģāđ„āļĢāļ§āļīāđˆāļ‡ āđāļĨāļ°āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļ„āļ·āļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļ”āļ„āļ§āļĢāļ–āļ­āļĒāļ­āļ­āļ
  • āđ‚āļ›āļĢāđ‚āļ•āļ„āļ­āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāļ›āļĨāļ­āļ”āļ āļąāļĒāđƒāļ™āļ•āļąāļ§: āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļ•āļīāļ”āļ•āđˆāļ­āļāļąāļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡ āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™ āđāļĨāļ°āļāļĨāđ„āļāļāļēāļĢāļžāļąāļāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļ—āļēāļ‡āļ­āļēāļĢāļĄāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ–āļđāļāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļāđˆāļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļšāļąāļāļŠāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ™āļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļ

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīāļŦāļĨāļąāļāđ‚āļ”āļĒāļĒāđˆāļ­

  • ✅ āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē
  • ✅ āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒ
  • ✅ āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ° & āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”
  • ✅ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ (āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļ›āļĢāļ°āļŠāļēāļ—āđ€āļŦāļĨāļ§)
  • ✅ āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡ (āļŦāļĒāļļāļ”āļ•āļēāļĄāļŦāļĨāļąāļ‡/āđ€āļšāļĢāļāļ­āļĩāđ€āļ§āļ™/āļ›āļīāļ”āļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™)
  • ✅ āļāļēāļĢāļˆāļ”āļˆāļģāļĢāļđāļ›āđāļšāļš & āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ•āļēāļĄāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡
  • ✅ āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļąāļ§ & āļāļēāļĢāļžāļąāļāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
  • ✅ āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ•āđ‡āļĄāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āđāļœāļ‡āļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ‡āđˆāļēāļĒ

📋 āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„

  • āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ: cTrader (cAlgo/cBot)
  • āļ‚āļ™āļēāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģ: āđāļ™āļ°āļ™āļģ $1,000+ (āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ„āļĄāđ‚āļ„āļĢāļĨāđ‡āļ­āļ•)
  • āđāļ™āļ°āļ™āļģ VPS: āđƒāļŠāđˆ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ 24/5 āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āļ•āđˆāļģāļŠāļļāļ”
  • āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ: āđāļ™āļ°āļ™āļģāļšāļąāļāļŠāļĩāļŠāđ€āļ›āļĢāļ” Raw/ECN āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”
  • āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ—āđ‰āļēāļ—āļēāļĒ CFD prop-firm; āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđ„āļĄāđˆāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļāļīāļ™āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļžāļĨāļēāļ”āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļ” āđ†

🔄 āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ”āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•: āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ

āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•:

Project MAZINGA āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļĩāļ§āļīāļ• āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļĄāļĩāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļē āđāļĨāļ°āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļ—āļĢāļ”āļāđ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļŠāđˆāļ™āļāļąāļ™ āļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ”āļŦāļĨāļąāļāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āđƒāļŦāļĄāđˆ āđ‚āļĄāļ”āļđāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļˆāļ°āļĄāļĩāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāļđāđˆāđ€āļ—āđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™

āļœāļđāđ‰āļ–āļ·āļ­āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™: āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļšāļąāđŠāļāđāļĨāļ°āļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļ™āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāđ‡āļāļ™āđ‰āļ­āļĒāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āļĨāļē 12 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ™āļąāļšāļˆāļēāļāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ

āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ­āļĒāļđāđˆ: āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļĨāļģāļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļ āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āđ€āļšāļ•āđ‰āļēāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļŸāļĩāđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāđƒāļŦāļĄāđˆ āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļŠāļļāļĄāļŠāļ™

āļ—āļģāđ„āļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ? āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡ āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰ MAZINGA āļ­āļĒāļđāđˆāđ€āļŦāļ™āļ·āļ­āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļĨāđ‰āļēāļŠāļĄāļąāļĒ āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđƒāļ™āļĢāļ°āļšāļšāļˆāļ°āđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļķāđ‰āļ™āļāļąāļšāļ—āļļāļāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•

📊 āļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļŦāļ•āļļāļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ” & āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ

āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ” āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļ™āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļĢāđ‰āļēāļ™āļ„āđ‰āļēāļ™āļĩāđ‰ (āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāļ™āļ° āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļģāđ„āļĢ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāđŒāļ› āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™) āđ€āļ›āđ‡āļ™ āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰ āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ™āļĩāđ‰ āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļĩāļĒāāļ•āļąāļ§āđāļ—āļ™āđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļ āļēāļž āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āļāļąāļšāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡

āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡
āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡ āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē "āļ‚āļ™āļēāļ”āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ—āļļāļāļ„āļ™" āđ€āļĢāļē āļ‚āļ­āđāļ™āļ°āļ™āļģāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļļāļāļ„āļ™āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļ‚āđ‡āļ‡āļ‚āļąāļ™āļāļąāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ cTrader āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ™āļĩāđ‰ āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļĢāļąāļšāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļš:

  • āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ CFD āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ€āļĨāļ·āļ­ā(āđ€āļŠāđˆāļ™ Forex, āļ”āļąāļŠāļ™āļĩ, āđ‚āļĨāļŦāļ° āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļĢāļīāļ›āđ‚āļ•)
  • āļ‚āļ™āļēāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāđāļĨāļ°āļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āļāļēāļ™āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ (āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)
  • āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āļ™āļ—āļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ (āļ›āļĢāļąāļš Stop Loss, Take Profit āđāļĨāļ°āļ‚āļ™āļēāļ”āļĨāđ‡āļ­āļ•)

āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ­āļēāļŠāļ™āļ°āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ„āļ”āđ‰
āđ€āļžāļĢāļēāļ°āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļāļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļĄāļšāļđāļĢāļ“āđŒâ€”āđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡āđ„āļ”āđ‰â€”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļˆāļ°āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļāļēāļĢāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļœāļĨāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļ§āđˆāļēāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāāđ€āļĢāļēāļ‚āļ­āđ€āļŠāļīāļāļŠāļ§āļ™āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĨāđˆāļ§āļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ•āļąāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

⚠ïļ āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļģāļ„āļąāļ

  1. āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™: āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļđāļ‡ āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ• āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļāļēāļĢāđ€āļĨāđˆāļ™āļ‹āđ‰āļģāļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ–āļķāļ‡āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļĄāļąāđˆāļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢ āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­ āļŦāļĢāļ·āļ­āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡
  2. āļāļēāļĢāļžāļķāđˆāļ‡āļžāļēāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ: āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡āđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļ•āļēāļĄāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ āļŠāļ āļēāļžāļŠāđ€āļ›āļĢāļ” āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨ āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡ āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āđāļĨāļ°āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļ§āđˆāļēāļĄāļĩāļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ–āļĩāļĒāļĢāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āļ•āđˆāļģ
  3. āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ: āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ„āļ”āđ‰āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” (āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļāļĢāļīāļ” āļ•āļąāļ§āļ„āļđāļ“ āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļē āļ‚āļ™āļēāļ”āļĨāđ‡āļ­āļ• āļŊāļĨāļŊ) āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļĢāļąāļšāđ„āļ”āđ‰āđ‚āļ”āļĒāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰ āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ­āļēāļˆāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡ āļĨāļ°āđ€āļĄāļīāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļāļīāļ”āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļĨāļļāđˆāļĄāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āđƒāļˆ āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļļāļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāđˆāļ­āļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡
  4. āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļ­āļ‡: āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ CBOTs āļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āđ„āļ”āđ‰āļ­āđˆāļēāļ™ āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āđ€āļœāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ” āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļđāļāđ€āļŠāļĩāļĒ āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļāļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™ āļ‚āđ‰āļ­āļœāļīāļ”āļžāļĨāļēāļ”āļ‚āļ­āļ‡āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļˆāļēāļāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡
  5. āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ­āļīāđ€āļĨāđ‡āļāļ—āļĢāļ­āļ™āļīāļāļŠāđŒ ECN (āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™/āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”): āļĢāļ°āļšāļšāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļ‚āļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāđƒāļŦāļāđˆāđāļĨāļ°āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ™āļāļĨāļēāļ‡āđ€āļŠāđˆāļ™āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļĄāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ›āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāđāļĨāļ°āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ” āļˆāļģāļāļąāļ”āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļāļēāļĢāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļĄāļąāļāđ„āļĄāđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒ āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ‚āļ­āļ‡ VPS āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡ <1ms āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ CFDs āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāļŠāļąāļ‡āđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ„āļĨāļĩāļĒāļĢāđŒāļāļĨāļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ āđāļ•āđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ

āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ­āļīāđ€āļĨāđ‡āļāļ—āļĢāļ­āļ™āļīāļāļŠāđŒ (ECN) — āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ

āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļāļēāļĢāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ­āļīāđ€āļĨāđ‡āļāļ—āļĢāļ­āļ™āļīāļāļŠāđŒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļ‚āļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđāļĨāļ° CFDs āđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāđƒāļŦāļāđˆāđāļĨāļ°āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒāļ•āļĢāļ‡āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļ„āļ™āļāļĨāļēāļ‡āđ€āļŠāđˆāļ™āļœāļđāđ‰āđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ§āļŠāļēāļāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļĄāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ›āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāđāļĨāļ°āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ” āļˆāļģāļāļąāļ”āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļāļēāļĢāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”

āļŠāļģāļ„āļąāļāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļĄāļąāļāđ„āļĄāđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒ āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„ āđ€āļŠāđˆāļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡ VPS <1ms āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ CFDs āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāļŠāļąāļ‡āđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ„āļĨāļĩāļĒāļĢāđŒāļāļĨāļēāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļąāļāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ āđāļ•āđˆāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāđ‚āļ”āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡

āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāđāļĨāļ°āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āđāļ•āđˆ āđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļšāļšāļžāļēāļŠāļ‹āļĩāļŸāļŦāļĢāļ·āļ­āđ„āļĄāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļš āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” â€” āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļđāđˆāļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™ āļ”āļąāļŠāļ™āļĩ āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒ āļŦāļĢāļ·āļ­ CFD āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ•āļąāļ§ â€” āļ„āļļāļ“ āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļģāļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ” āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ•āļĨāļēāļ”āđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļēāļāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āđāļĨāļ°āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāđƒāļ™āļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļ­āļēāļˆāđ„āļĄāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļĩāļāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āļŦāļēāļāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ

āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļĢāļīāļ‡āļˆāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļāļĢāļ°āļ•āļ·āļ­āļĢāļ·āļ­āļĢāđ‰āļ™ āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļ„āļ·āļ­āļāļļāļāđāļˆāļŠāļđāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāđƒāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§

āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ• āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ āđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļˆāļ°āđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™āļ•āļēāļĄāļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ” āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ§āđˆāļēāļšāļąāļāļŠāļĩāđƒāļ”āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļāļģāđ„āļĢāļŦāļĢāļ·āļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļąāļšāļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡

āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāđƒāļ™āļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāđƒāļ”āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļāļīāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ­āļĩāļāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡ āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđāļĨāļ°āļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡āļāđˆāļ­āļ™āļ™āļģāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩāļˆāļĢāļīāļ‡.


āļŠāļ‡āļ§āļ™āļĨāļīāļ‚āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒ ÂĐ Datarum Algorithmica āļŦāđ‰āļēāļĄāļ—āļģāļ‹āđ‰āļģ āđāļˆāļāļˆāđˆāļēāļĒ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĒāđ‰āļ­āļ™āļāļĨāļąāļš āļ–āļ­āļ”āļĢāļŦāļąāļŠ āđāļāđ‰āđ„āļ‚ āļŦāļĢāļ·āļ­āđƒāļŠāđ‰āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļœāļĨāļ‡āļēāļ™āļ­āļ™āļļāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāđƒāļ” āđ† āļ‚āļ­āļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ™āļĩāđ‰ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđ€āļ‰āļžāļēāļ° āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡ āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ•āđ‰āļ™āļ‰āļšāļąāļš āđāļĨāļ°āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĨāļēāļĒāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļ­āļąāļāļĐāļĢāļˆāļēāļ Datarum Algorithmica Mazing Update cbot āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļĢāļ„āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāļąāļšāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ„āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡ Datarum Algorithmica āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒāļ•āđˆāļ­ āļŦāļĢāļ·āļ­āđāļˆāļāļˆāđˆāļēāļĒāđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļīāđˆāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļŦāđ‰āļēāļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāđˆāļ‡āļ„āļĢāļąāļ”



āļŠāļĢāļļāļ›

āļŠāļĢāļļāļ›āđ‚āļ”āļĒ AI
MAZINGER INFINITY is an advanced automated trading bot designed for the cTrader platform, targeting active traders who require adaptive and precise market engagement. It employs a sophisticated multi-layered decision engine that dynamically adjusts to varying market regimes—trending, cyclical, and high-volatility—using real-time volatility detection and pattern recognition.

Key functionalities include probabilistic trade validation via Monte Carlo simulations, institutional-grade execution with smart order routing and spread filtering, and dynamic risk management through volatility-adjusted position sizing. The system features comprehensive trade management tools such as adaptive trailing stops, breakeven triggers, and partial close capabilities. Built-in safety protocols limit consecutive losses, enforce daily trade limits, and implement cooldown periods to protect capital.

MAZINGER INFINITY supports multi-timeframe confluence analysis and is fully configurable through a user-friendly panel. It is optimized for trading CFDs across various markets including Forex, indices (e.g., NAS100), metals, and cryptocurrencies. The bot requires instrument-specific parameter optimization to align with individual account sizes, risk tolerance, and chosen instruments. Recommended minimum account size is $1,000 with a raw/ECN spread account and VPS hosting for optimal performance.

This system operates on a subscription model providing ongoing updates and enhancements. Users must conduct thorough testing and optimization before live deployment to ensure alignment with their trading objectives and market conditions.
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āļĨāļēāļ‡
āļĒāļ­āļ”āļ„āļ‡āđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģāļ—āļĩāđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ
$1000
āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
5%
āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļāļĢāļēāļŸ
1 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡
āđ€āļĨāđ€āļ§āļ­āđ€āļĢāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢ Backtest
1:500
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
Fixed lot
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
Market
Limit
Stop
āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (āļĨāđ‡āļ­āļ•)
1
āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
Stop Loss
Take Profit
Trailing Stop Loss
āļˆāļļāļ”āļ„āļļāđ‰āļĄāļ—āļļāļ™
āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™

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

4.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 2
5
50 %
4
50 %
3
0 %
2
0 %
1
0 %
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē
February 28, 2026
useful tool, but not for lazy entries. It supports checking market bias and is easier to judge after the trader stays selective. A smaller first run keeps the risk easier to read.
February 24, 2026
This is easier to judge on H1. A sample of 90 setups with 2 timeframes gives a cleaner read than one good result.

āļāļēāļĢāļŠāļ™āļ—āļ™āļē

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ

Position Sizer
Indices
AI
Trailing Stop
NAS100
Break Even
Trailing Stop Manager
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‰

"GOLD SCALPER UPDATE" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.8
(5)
$120
/
$199
cBot
VWAP
Signal
+4
Gold Profit Scalper Machine
4
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"NEW ORDER FLOW MARKET DEPTH" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.0
(1)
āļˆāļēāļ $85
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Signal
Order Flow Market Depth Pro | Footprint & DOM
"EPIC FURY" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.6
(3)
$150
/
$300
cBot
BTCUSD
EPIC FURY
5.56
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Forex
BTCUSD
+12
Pro Structure Patterns Detector
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Volume
Moving Average
Multi-Timeframe Rolling Volatility Indicator - Smart Volatility Breakout System
cBot
ATR
Volume
+5
HEDGE GRID STRATEGY PRO Advanced Algorithmic Trading System
7%
ROI
12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
VWAP
Volume
+2
VWAP Bands and Swing Wick Structure Indicator
"WTI HEDGE QUANT HFT" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
āļˆāļēāļ $3000
cBot
Prop
NAS100
+5
CERBERUS
8.4%
ROI
1.12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
BTCUSD
Crypto
+5
Predictive volatility spike indicator with 8 anticipatory signals, VaR analytics, and dual-mode buy/sell arrows
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Prop
BTCUSD
+3
Institutional-grade volatility suite with 4 estimators, VaR/CVaR, spike forecasting & dual-mode buy/sell signals
cBot
ATR
Aggressive
+4
F655 T053 V10 3.0L FASTET AND MOST PROFITABLE ALGORITHM IN STORE
4.15
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
EMA
+5
APEX-Adaptive Multi-Engine Position Algorithmic System
2.64
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™

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

cBot
AI
Forex
+1
you’ll be one step ahead in the trading world.
cBot
Prop Firm Fit
Drawdown Guard
+5
2.31
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"realbacktesting Pegasus Nasdaq" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
$160
cBot
ATR
Aggressive
+5
8 unique strategies, +434.98% in 2.5Y at -17.46% DD. No grid no martingale. For your own capital. Verify free. REAL EDGE
1.57
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
XAUUSD
Breakout
+1
Easy to use. Fully adjustable. High-performance breakout bot—ready for your rules, even prop firm setups.
cBot
Prop
Forex
+9
Multi‑Timeframe Breakout Bot. Scalp or swing‑trade any FX pair. Backtested with +1019% ROI! Live signal - real results.
cBot
Forex
EURUSD
+8
Automated robot. Backtested with 1047% ROI! Pullback logic, trend check, controlled exit, and configurable limits
cBot
AI
SMC
+4
Your market’s flow. Your profit’s growth.An adaptive AI trading system that follows market structure for consistent grow
cBot
AI
XAUUSD
+1
AI GOLD BOT Designed for XAUUSD M1 Scalping | 100+ satisfied customers
"Gold Portfolio X10" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
āļˆāļēāļ $100
cBot
ATR
Risk/Reward
+1
Ten-strategy XAUUSD portfolio cBot with automatic equal-risk allocation and professional analytics.
1.39
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
AI
ATR
+27
Major Update Announcement: Advanced Prop Firm Risk Management is Here! 🚀
5
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
XAUUSD
+1
XAUUSD Price Action Trading Bot for cTrader – Smart Gold EA with Risk Control, High Profits and High Precision Strategy
17.7%
ROI
1.37
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"AI FOREX cBOT" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(1)
$199
/
$299
cBot
AI
Forex
+4
AI-Powered Forex Trading Robot for cTrader – Smart, Fast, and Fully Automated
5.21
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Volume
Double Top
+5
NecklineSniperPro is a fully automated breakout cBot designed to detect and trade high-probability
150%
ROI
2
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"Devils DeadLock BT3" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
āļˆāļēāļ $199
cBot
ECN-friendly
Fixed Risk %
+5
Automated BTCUSD breakout cBot with previous-day High/Low entries,customizable risk and dynamic trailing stop management
10.1%
ROI
2.2
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"Algo Forex" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.0
(1)
$300
/
$500
cBot
Grid
Forex
+5
Algo Forex Strategy
cBot
ATR
RSI
+19
Trading system combining martingale strategy with multi-layered technical analysis and comprehensive protection features
cBot
ATR
RSI
+5
Introducing the Standalone S3 Scalper, a precision tool designed for high-speed, trend-aligned trading.
cBot
AI Trading
TP Manager
+4
Automated US30 one-trade-a-day strategy with rule-based entries, dynamic sizing, TP/SL and timed risk controls.
44.2%
ROI
4.78
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™

āļĢāļēāļ„āļē

59
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ