UNO GOLDEN DRAGON PRO
cBot
āļāļāļŠāļāļāļāļ IC
āđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļ 3.1, Jul 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
4.6
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 5
4
āļāļēāļĢāļāļ·āđāļ
31.1%
ROI
1.75
āļāļąāļāļĢāļēāļŠāđāļ§āļāļāļģāđāļĢāļāđāļāļāļēāļāļāļļāļ
11.27%
Drawdown āļŠāļđāļāļŠāļļāļ
2.56M
āļāļĢāļīāļĄāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
37.4K
Pips āļāļĩāđāđāļāđāļāļģāđāļĢ
8
āļāļēāļĢāļāļēāļĒ
661
āļāļīāļāļāļąāđāļāļāļĢāļĩ
āļāļģāļāļāļīāļāļēāļĒ
ðē UNO GOLDEN DRAGON PRO 3.1 ðē
āļāļļāļāļāļĢāļīāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĩāđāļāļĢāļąāļāđāļŦāđāđāļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļāļāļĨāļēāļ§āļāđ & āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŦāļĨāļąāļ
ð āļ āļēāļāļĢāļ§āļĄ
The Uno Golden Dragon Pro 3.1 āļāļ·āļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāļāļĩāđāļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄ ctrader āđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļ 3.1 āļŠāļĢāđāļēāļāļāļķāđāļāđāļāļĒāļāļĢāļāļāļāļŠāļāļēāļāļąāļāļĒāļāļĢāļĢāļĄāļāļĢāļīāļāļŠāđāļāļĨāļŦāļĨāļēāļĒāļāļąāđāļāļāļĩāđāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāđāļāļāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļāļāđāļāļāļŦāļāđāļē āđāļāļ°āļāļģāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļąāļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļķāļāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđ/āļāļĨāļēāļ§āļāđ āļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļĄāļāļ§āļ, āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđ āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ āļāļĩāđāļĢāļļāļāđāļĢāļ āđāļĨāļ°āļĄāļēāļāļĢāļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĩāđāļāļĢāļāļāļāļĨāļļāļĄāļāļķāđāļāļāļāļāđāļāļāļĄāļēāđāļāļĒāđāļāļāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĩāđāļĢāļēāļāļĢāļ·āđāļāđāļĨāļ°āđāļĄāđāļāđāļāļāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāđāļāļŠāļ āļēāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļĢāļ°āļĒāļ°āđāļāļĨāļŦāļĢāļ·āļāļāļĨāļēāļ§āļāđ
ð§ āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļĨāļ°āļāļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§
- āļĢāļāļāļĢāļąāļāđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĄāļ·āļāļŠāļēāļāļĨ: āđāļāđāļāļĢāļĢāļāļ°āļāļāļāļāļāđāļāļāđāļāļāļēāļĄāļīāļāļāļąāļāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāđāļāļāđāđāļāđ (āļāļāļāļāļģ, āļāļāđāļĢāđāļāļāđ, āļāļĢāļīāļāđāļ, āļāļąāļāļāļĩ, āļŠāļīāļāļāđāļēāđāļ āļāļ āļąāļāļāđ) āđāļāļĒāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļāļāļēāļĄāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļ pip āļāļāļāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāđ
- āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŦāļĨāļąāļ: āļĄāļĩāđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāđāļāļīāļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđāđāļŦāđāđāļĨāļ·āļāļ 5 āđāļāļ: āļāļ·āđāļāļāļēāļ, āđāļāđāļāļĢāļ°āļāļ, āļāļąāđāļāļŠāļđāļ, āļŠāļāļēāļāļąāļ, āļŦāļĢāļ·āļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ.
- āļŠāļĄāļ SMA āļāļĩāđāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāđ: āđāļāđāļāđāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāļĩāđāļāđāļēāļĒ (SMA) āđāļāļāđāļāļāļēāļĄāļīāļāđāļāđāļāđāļŠāđāļāļāļēāļāđāļāļ·āđāļāļāļģāļŦāļāļāļŠāļĄāļāļļāļĨāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļĄāļđāļĨāļāđāļēāļĒāļļāļāļīāļāļĢāļĢāļĄāļāđāļāļāļ§āļēāļāļāļģāļŠāļąāđāļāļāļģāļāļąāļāļāļĢāļīāļ
- āļāļēāļĢāđāļ§āđāļāļĢāļ°āļĒāļ°āļāļēāļĄ ATR: āđāļāđāļāļēāļĢāļāļģāļāļ§āļāļāđāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāļĢāļīāļāļāđāļ§āļ (ATR) āđāļāļāđāļĨāļāļāļĩāđāļāļģāļĨāļąāļāđāļāļ·āđāļāļāļĒāļēāļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļāļāļĢāļīāļāđāļāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāđāļāļāđāļ§āļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļŠāļđāļāđāļĨāļ°āļŦāļāļāļąāļ§āđāļāļāđāļ§āļāļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļāļąāļ§āļāļĩāđāđāļāđāļ
- āļāļēāļĢāļ§āļēāļāļāļĢāļīāļāļŠāļāļāļāđāļēāļ: āļ§āļēāļāļāļąāļāđāļāļāļģāļŠāļąāđāļāļāļ·āđāļāļāļģāļāļąāļāļāđāļēāļāļĨāđāļēāļāļŠāļĄāļ SMA āđāļĨāļ°āļāļģāļŠāļąāđāļāļāļēāļĒāļāļģāļāļąāļāļāđāļēāļāļāļāļāļĢāđāļāļĄāļāļąāļāđāļāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī
ðĄïļ āļāļ§āļēāļĄāļŠāļĄāļāļđāļĢāļāđāļāļāļāļĢāļ°āļāļ, āļāļ§āļēāļĄāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒ & āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ
- āļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāļāļļāļāļāļąāļāđāļāļĢ (āļŠāļđāļāļŠāļļāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ): āđāļĄāđāļāđāļāļāļģāļāļąāļāđāļāļīāļĄāļāļ°āļāļđāļāļĨāļāļāļāļāđāļĨāđāļ§ āđāļāđāđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļ 3.1 āļāļāļļāļāļēāļāđāļŦāđāļĄāļĩāļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ āļāļģāļāļąāļāļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļāļāļāļĢāļīāļāļāļąāđāļāđāļāđ 1 āļāļķāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļāđāļāļ·āđāļāļāļāļāđāļāļāļāļļāļāļāļĒāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĒāļģ
- āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļ°āļāļĢāđāļē: āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāđāļāļĒāđāļāđāļāđāļēāļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ ($) āđāļĨāļ°āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ ($) āđāļāļāļĢāļ§āļĄāļāļąāđāļ§āļāļ°āļāļĢāđāļēāļāļĩāđāļāļąāļāđāļ§āđāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļĒāļāļđāđāđāļāđāđāļāđāļŦāļĄāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ
- āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļāļąāđāļāļŠāļđāļ: āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļ ATR āđāļāļāđāļĢāļĩāļĒāļĨāđāļāļĄāđāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļāđāļŠāđāļāļāļēāļ SMA āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļāļāļąāđāļāļāđāļēāđāļŦāđ āļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāđāļŦāļĄāđ āļŦāļĢāļ·āļ āļāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĒāļđāđ āļāļąāļāļāļĩāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļĢāļļāļāđāļĢāļ āļāļąāļāļāļąāļāđāļāđāļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļāļđāļĨāļāļēāļ§āļāđāļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļāđāļāļĒāļāļđāđāđāļāđ (āđāļāđāļāđāļāđāļāđāļāļĩāļĒāļ)
- āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āđāļāļĢāļāđāļāļāļĢāđāļ§āļāļāļĢāļāđāļāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāđāļāļīāļāļāļāļāđāļāļ āļāļģāļāļąāļāļāļģāļāļ§āļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāļāļāļāļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļāļĢāļīāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĩāđāđāļāđāđāļāļ§āļąāļāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāđāļāļĩāļĒāļ§
- āļāļēāļĢāļāļģāđāļŦāđāļāļĢāļīāļĄāļēāļāđāļāđāļāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļāđāļāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī: āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļāļēāļāļĨāđāļāļāļāļ°āļŠāđāļāļāļĢāļīāļĄāļēāļāļāļĩāđāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļŦāļĄāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāļāļāļāđāļāļĢāļāđāļāļāļĢāđāđāļāļ·āđāļāļāļąāļāđāļĻāļĐāđāļāđāļāļāļąāđāļāļāļāļāļĨāđāļāļāļāļĩāđāļāļāļļāļāļēāļāđāļāļĨāđāđāļāļĩāļĒāļāļāļĩāđāļŠāļļāļāđāļāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļī
ðĨ āđāļĄāļāļĢāļīāļāļāđāđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļĢāļ§āļĄāđāļ§āđ
â ïļ āļŦāļĄāļēāļĒāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāđāļāđāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ: āđāļāđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļ 3.1 āđāļāļāļēāļ āļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļĩāđāļāļąāđāļāđāļ§āđāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē (āļāļąāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļēāļāļāļķāļāļŠāļāļēāļāļąāļ) āļāļđāļāļāļģāļāļąāļāđāļāļāđāļāļāļēāļĄāļīāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāļāļĩāđāļāļąāļāđāļāļāļāļķāđāļāđāļĄāļāđāļāđāļāļķāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļāļĨāļķāļ
[1] āđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļ·āđāļāļāļēāļ
- āļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļĢāļīāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ (āļāļĢāļąāļāđāļāđāļŠāļđāļāļŠāļļāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ)
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļĨāđāļāļ: (1.2x)
- āļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ: $1.00
- āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ: $15.00
- āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļŦāļĨāļąāļ: 50 SMA / (2.5x) āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļ ATR
[2] āđāļāļĢāđāļāļĨāđāđāļāđāļāļĢāļ°āļāļ
- āļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļĢāļīāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ (āļāļĢāļąāļāđāļāđāļŠāļđāļāļŠāļļāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ)
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļĨāđāļāļ: (1.4x)
- āļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ: $1.50
- āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ: $20.00
- āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļŦāļĨāļąāļ: 50 SMA / (2.5x) āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļ ATR
[3] āđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļąāđāļāļŠāļđāļ
- āļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļĢāļīāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ (āļāļĢāļąāļāđāļāđāļŠāļđāļāļŠāļļāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ)
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļĨāđāļāļ: (1.6x)
- āļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ: $2.00
- āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ: $24.80
- āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļŦāļĨāļąāļ: 50 SMA / (2.5x) āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļ ATR
[4] āđāļāļĢāđāļāļĨāđāļŠāļāļēāļāļąāļ
- āļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļĢāļīāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļāđāļāļĢāđāļāļĨāđ (āļāļĢāļąāļāđāļāđāļŠāļđāļāļŠāļļāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ)
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļĨāđāļāļ: (1.8x)
- āļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ: $3.50
- āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ: $40.00
- āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļŦāļĨāļąāļ: 50 SMA / (2.5x) āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļ ATR
[5] āđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ
- āļāļāļēāļāļĨāđāļāļ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ (āļāļąāđāļāļāđāļģ (0.01) āļĨāđāļāļ)
- āļāļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļāļĢāļīāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ (1 āļāļķāļ 10 āļĢāļ°āļāļąāļ)
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļĨāđāļāļ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ (āļāļąāđāļāļāđāļģ (1.0x)
- āļāļģāđāļĢāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ ($)
- āļŦāļĒāļļāļāļāļļāļāđāļāļīāļ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ ($)
- āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļŦāļĨāļąāļ: SMA & āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđāļēāļ ATR āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļāđāđāļāđāļĄāļāļĩāđ
ðĻ āļāļģāđāļāļ·āļāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāļĄāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļāļĨ: āđāļāđāļŦāļĄāļāļŠāļāļēāļāļąāļ (āļāļąāļ§āļāļđāļ 1.8x) āļāļāļēāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļāļāļāļļāļāļāļ°āđāļāļīāđāļĄāļāļķāđāļāļāļĒāđāļēāļāļĢāļ§āļāđāļĢāđāļ§ āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāļāļĩāđāļāļāļļāļāļēāļāļāļāļāļāļļāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāļāļŠāļĢāļĢāļāļļāļāđāļāļāļąāļāļāļĩāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļ
ðđïļ āļāļđāđāļĄāļ·āļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļ° HUD
ðĨïļ āļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļāļąāđāļ§āđāļāđāļĨāļ°āđāļāļĢāļāļāđ
- āļāļīāļāļāđāļ Telegram: āļāļīāļāļāđāļāđāļāļĒāļāļĢāļāļāļąāļāļāđāļēāļĒāļŠāļāļąāļāļŠāļāļļāļāļāļąāļāļāļąāļāļāļēāļāđāļēāļāļāļēāļ telegram
- āļāđāļēāļĒāļāļ·āđāļāļāļīāļāļŠāđāļāļāļāđ: āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļāļ·āđāļāļāļīāļāļŠāđāļāļāļāđāļāļāļāļāļāļāļāļļāļ (āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļ:
Uno Golden Dragon Pro 3.1) - āļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāđāļāđāļ HUD: āļŠāļĨāļąāļāđāļŠāļāļāđāļāļāļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļāļāļāļģāļāļāļŦāļāđāļēāļāļ (
True/False), āļāļĢāļąāļāđāļāđāļāļāļļāļāļŠāļĩāļāļ·āđāļāļāļēāļ (āļŠāļĩ HUD), āđāļĨāļ°āļāļąāļāļ§āļēāļāđāļĨāļĒāđāđāļāļēāļāđāļāļĒāđāļēāļāļĢāļēāļāļĢāļ·āđāļāđāļāļĒāđāļāđ Hud āđāļāļ§āļāļąāđāļ (āļāļ/āļĨāđāļēāļ) āđāļĨāļ° Hud āđāļāļ§āļāļāļ (āļāđāļēāļĒ/āļāļ§āļē/āļāļĨāļēāļ)
âïļ āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļķāļāđāļāļīāļĢāđāļāđāļ§āļāļĢāđ / āļāļĨāļēāļ§āļāđ (āđāļŦāļĄāđ)
- āļŠāļ°āļāđāļāļ HUD āđāļāļĒāļąāļāļāļąāļāļāļķāļ: āļāļģāļŠāļģāđāļāļēāđāļāđāļĨāđāļĄāļāļĢāļĩāđāļāļāļāļ§āļāļāļļāļĄ HUD āđāļāđāļĄāļĢāļđāļāđāļāļāļāļĒāđāļēāļāļāļĨāļāļāļ āļąāļĒāđāļāļĒāļąāļāđāļāļĨāđāļāļąāļāļāļķāļ ctrader AutomateâāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļīāļāļāļēāļĄāļŠāļāļēāļāļ°āđāļĄāļ·āđāļāļāļģāļāļēāļāļāļ VPS āļāļĩāđāđāļĄāđāļĄāļĩāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļ
- āļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļāļąāļāļāļķāļ Heartbeat: āļāļģāļŦāļāļāļāļąāļ§āļāļąāļāđāļ§āļĨāļēāļāļĩāđāđāļāđāļĄāļāļ§āļāļāđāļģāđ (āđāļāđāļāļāļēāļāļĩ) āđāļāļ·āđāļāļāļąāļāļāļąāļāļĢāļēāļĒāļāļēāļāļāļĢāļ°āļŠāļīāļāļāļīāļ āļēāļāđāļāđāļēāļŠāļđāđāļāļąāļāļāļķāļāļĢāļ°āļāļ āđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļēāļāļāļāļāļāļāđāļĨāļāđ
- āļāļąāļāļāļķāļāđāļĄāļ·āđāļāļŠāļāļēāļāļ°āđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļāļāļļāļāļāļĢāļąāđāļ: āļāļąāļāđāļāļāļāļąāļāļāļķāļ ctrader āļāļąāļāļāļĩāļŦāļēāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļāļĨāļ āļēāļĒāđāļāđāļāļĨāļĩāđāļĒāļāđāļāļĨāļ
ð āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ (PNL & āđāļāļĢāļāđāļāļāļĢāđāļ§āļāļāļĢāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢ)
- āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļģāđāļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ: āļĨāđāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļĢāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļēāļāļāļĒāļđāđāđāļĨāļ°āļŦāļĒāļļāļāļāļĢāļīāļāđāļŦāļĄāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļ§āļąāļāļāļąāđāļāđāļĄāļ·āđāļāļāļķāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļģāđāļĢāļāļāļĨāļĨāļēāļĢāđāļāļāļāļāļļāļ
- āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļļāļāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ: āđāļāļĢāļēāļ°āļāđāļāļāļāļąāļāļāļļāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāļāļāļāļāļļāļ āļāļīāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļĢāļąāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļŦāļēāļāļāļĢāļ°āļ§āļąāļāļīāļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ° PNL āļĨāļāļĒāļāļąāļ§āđāļāļīāļāļāļāļāļāļļāļāļāļķāļāđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļĩāđ
- āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ: āļŠāļĨāļąāļāđāļĨāļ°āļāļąāđāļāļāđāļēāļāļģāļāļ§āļāļŠāļđāļāļŠāļļāļāļāļāļāļĨāļđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĩāđāļāļāļļāļāļēāļāļ āļēāļĒāđāļāļĢāļāļāļ§āļąāļāđāļāļĩāļĒāļ§
ð āļāļīāļāđāļāļāļĢāđāđāļāļāļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ (āđāļŦāļĄāđ)
- āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ: āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļāļīāļāļĻāļēāļŠāļāļĢāđāļāļīāļāļāļēāļĄāļāļēāļĢāļāļĒāļēāļĒ ATR āļŠāļāđāļāļĩāļĒāļāļāļąāļāđāļŠāđāļāļāļēāļāđāļāļ§āđāļāđāļĄāđāļāļāļāļĩāļ
- āļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļāļēāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ: āļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļĒāđāļāļāļŦāļĨāļąāļāļāđāļēāđāļāļĨāļĩāđāļĒāđāļāļĨāļ·āđāļāļāļāļĩāđāļāđāļēāļĒāļāļĩāđāļāļģāļāļ§āļāļŠāļ āļēāļ§āļ°āļāļĨāļēāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļĄāļēāļāļĢāļāļēāļ
- āļāļąāļ§āļāļđāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļŠāļđāļ: āļāđāļēāļāļđāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāļāļĩāđāđāļāđāļāļāļāļāļāļāļāļ§āļēāļĄāđāļāļĢāļāļĢāļ§āļāļāļĩāđāļāļģāđāļāđāļāđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ°āļāļļāđāļāļŠāļāļēāļāļ°āļĨāđāļāļāđāļāļēāļāđ (āđāļāđāļ (1.8x) āđāļŦāļāļ·āļāļāļāļāļī)
- āļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāđāļŦāļĄāđāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļŠāļđāļ: āđāļĄāđāļāļāļļāļāļēāļāđāļŦāđāđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļŠāļļāļāļāļīāđāļāļāđāļ§āļāļāļēāļĢāđāļāļĨāļ·āđāļāļāđāļŦāļ§āļĢāļēāļāļēāļāļ§āļēāļĄāđāļĢāđāļ§āļŠāļđāļ
- āļāļīāļāļŠāļāļēāļāļ°āļāļĩāđāļĄāļĩāļāļĒāļđāđāđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļŠāļđāļ: āļāļēāļĢāļāđāļāļāļāļąāļāļāļļāļāļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļĄāļāļ§āļāļāļĩāđāļāļąāļāļāļąāļāļāļīāļāļāļąāļāļāļĩāđāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļāļīāļāļŦāļēāļāđāļāļīāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāļĢāļļāļāđāļĢāļ
âąïļ āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļąāļ§āļāļĢāļāļāđāļ§āļĨāļē, āļ§āļąāļ & āđāļāļāļāļąāđāļāļŠāļđāļ
- āļŠāļĨāļąāļāđāļāļŠāļāļąāļāļāļĢāđāļāļĄāļāļąāļ: āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļŦāļāđāļēāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāļŦāļĨāļąāļāļāļĒāđāļēāļāļāļīāļŠāļĢāļ° (āļāļīāļāļāļĩāļĒāđ, āđāļāđāļāļĩāļĒāļ§, āļĨāļāļāļāļāļ, āļāļīāļ§āļĒāļāļĢāđāļ)
- āļāļēāļĢāļāļāđāļāļĒāđāļāļāđāļ§āļĨāļēāļāļđāđāđāļāđ: āļāļąāđāļāļāđāļēāļāļāļāđāļāđāļ UTC āļāļĩāđāļāļļāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāļĒāđāļēāļāļāļąāļāđāļāļāļāđāļēāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāđāļāļāđāļĨāļ·āđāļāļāļĨāļāđāļāļ·āđāļāđāļŦāđāļāļĢāļāļāļąāļāļāļēāļŽāļīāļāļēāļāđāļāļāļāļīāđāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĢāļāđāļāļāļĢāđāļāļĒāđāļēāļāđāļĄāđāļāļĒāļģ
- āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļ§āļąāļāđāļāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ: āļŠāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāđāļāļāļēāļ°āđāļāļ·āđāļāļāđāļēāļĄāļ§āļąāļāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāļāļēāļāļ§āļąāļāđāļāļĒāļŠāļĄāļāļđāļĢāļāđ (āļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļ§āļąāļāļāļąāļāļāļĢāđ āļāļķāļ āļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļ§āļąāļāļĻāļļāļāļĢāđ āļāļĩāļĨāļ°āļ§āļąāļ)
- āļāļāļļāļāļēāļāđāļāļŠāļāļąāļāļ§āļąāļāļŦāļĒāļļāļāļŠāļļāļāļŠāļąāļāļāļēāļŦāđ: āļŠāļĨāļąāļāđāļāļ·āđāļāļāļāļļāļāļēāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāđāļāļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļāļĨāļēāļāļ§āļąāļāļŦāļĒāļļāļāļŠāļļāļāļŠāļąāļāļāļēāļŦāđāļāļĒāđāļēāļāļŠāļĄāļāļđāļĢāļāđ
- āļāļēāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļŦāļāđāļēāļāđāļēāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ: āđāļĄāļ·āđāļāđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļ āđāļāđāđāļāļŠāļāļąāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ āđāļŦāđāļāļģāļŦāļāļāļāđāļ§āļāļāļąāđāļ§āđāļĄāļāđāļĨāļ°āļāļēāļāļĩāđāļāļāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāļēāļĢāđāļāļīāļāđāļĨāļ°āļāļīāļāđāļāļŠāļāļąāļāđāļāđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ
ð° āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāđāļēāļ§āđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļ
- āđāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļāļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāđāļēāļ§: āļŠāļĨāļąāļāļŦāļāđāļēāļāđāļēāļāļāļīāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāļĢāļāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāļāļāļīāļāļīāļāđāļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļāļāļĩāđāļŠāļģāļāļąāļ
- āļāļēāļāļĩ āļāđāļāļ / āļŦāļĨāļąāļāļāđāļēāļ§: āļāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļāļĢāļīāļāđāļŦāļĄāđāļāļģāļāļ§āļāļŦāļāļķāđāļāļāļēāļāļĩāļāđāļāļāđāļĨāļ°āļŦāļĨāļąāļāđāļŦāļāļļāļāļēāļĢāļāđāļāđāļēāļ§
- āļāļąāļ§āļāļĨāđāļāļāļāļĨāļāļĢāļ°āļāļ: āđāļĨāļ·āļāļāļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāļāļ·āđāļāļāļēāļĒāļāļĒāđāļēāļāļāļąāļāđāļāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļāļāđāļēāļ§āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļŠāļđāļāđāļĨāļ°/āļŦāļĢāļ·āļāļāđāļēāļ§āļāļĨāļāļĢāļ°āļāļāļāļēāļāļāļĨāļēāļ
⥠āļāļēāļĢāđāļāđāļēāđāļāļŠāļĩāļŠāļāļēāļāļ° HUD āļāļĩāđāļāļĢāļąāļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāđāļŦāļĄāđ
āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāđāļ§āļāļĢāđāļāļąāļ 3.1 āļĄāļĩ āļĢāļ°āļāļāđāļāđāļāđāļāļ·āļāļāļŠāļĩāļāļĩāđāļāļĢāļąāļāļāļąāļ§āđāļāđ āļāļąāļāļāļĒāļđāđāđāļāļāđāļāļāļ§āļēāļĄ HUD:
- ðĒ āļŠāļĩāđāļāļĩāļĒāļ§ / āļāļāļ (āļāđāļēāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļ): āļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļāļāļī āđāļāļĢāļ·āđāļāļāļĒāļāļāđāļāļģāļĨāļąāļ āļĨāđāļēāļŦāļĢāļ·āļ āļĄāļĩ āļāļēāļĢāļ§āļēāļāļŠāļļāļāļāļī āļŦāļĢāļ·āļāļāļģāļĨāļąāļ āļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļīāļ āļāļĒāđāļēāļāđāļāđāļāļāļąāļ
- ðī āļŠāļąāļāļāļēāļāđāļāļ·āļāļāļŠāļĩāđāļāļ: āļāļēāļĢāļĨāđāļāļāđāļāļēāļāđāļāļļāļāđāļāļīāļāļŦāļĢāļ·āļāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļāļĩāđāļĢāļļāļāđāļĢāļ āđāļāļīāļāļāļķāđāļāđāļĄāļ·āđāļ āđāļāđāļēāļŦāļĄāļēāļĒāļĄāļąāļāļāļĢāļŠāļģāđāļĢāđāļ, āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļēāļāļāļļāļāļāļķāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāļ·āđāļāļĢāļ°āļāļāļāļđāļāļŦāļĒāļļāļāđāļāļĒ āļāļĨāđāļāļāļāđāļēāļ§ āļāļĩāđāļāļģāļŦāļāļāđāļ§āđāļĨāđāļ§āļāļŦāļāđāļē
- ð āļāļĢāļ°āļāļēāļĻāļŠāļĩāļŠāđāļĄ: āļāļēāļĢāļĢāļāļāļāļĒāđāļāļĢāļāļŠāļĢāđāļēāļāļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļĨāđāļāļāđāļāļēāļāđāđāļāļāļāļēāļŠāļāļĩāļ āđāļŠāļāļāđāļĄāļ·āđāļāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāļāļđāļāļŦāļĒāļļāļāļāļąāđāļ§āļāļĢāļēāļ§āđāļāļ·āđāļāļāļāļēāļ āļĨāđāļāļāđāļāļēāļāđāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļ, āļ§āļąāļāļāļđāļāļāļĢāļāļāļāļĒāđāļēāļāļāļąāļāđāļāļ (āļ§āļąāļāļāļđāļāļāļīāļāđāļāđāļāļēāļ), āļĢāļ°āļāļāļāļģāļĨāļąāļ āļĢāļāđāļāļŠāļāļąāļ āļŦāļĢāļ·āļāđāļĄāļ·āđāļ āļāļĨāļēāļāļāļīāļ
ð āļāļđāđāļĄāļ·āļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāđāļāđāļāđāļĨāļ°āļāļīāļāļāļąāđāļ
āļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāđāļāđāļ CBOT
- āđāļāļāļĩāđ ctrader Automate -> Optimization āđāļāđāļ āđāļĨāļ·āļāļāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļāđāļāļāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāļąāđāļāļāļļāļāđāļĢāļīāđāļĄāļāđāļ
- āļāļąāđāļāļāđāļēāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđ āļāļĨāļĒāļļāļāļāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ āđāļāđāļ
āļāļģāļŦāļāļāđāļāļāđāļāļ·āđāļāļāļĨāļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāđāļāļāļāļĩāđāļāļāļāļāļđāđāđāļāđ - āđāļĨāļ·āļāļāļāļĨāđāļāļāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ
CustomStartLot,CustomMultiplier,CustomMaxLevels,CustomSmaPeriod, āđāļĨāļ°CustomSpaceMult. - āļāļģāļŦāļāļāļāđāļēāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļāļ ctrader āđāļāļ·āđāļāđāļāļīāđāļĄ āļāļģāđāļĢāļŠāļļāļāļāļī āļŦāļĢāļ·āļ āļĨāļ āļāļēāļĢāļāļēāļāļāļļāļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ.
āļāļēāļĢāđāļāđāļāļēāļāļāļĢāļīāļ
- āļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāđāļŦāđāđāļāđāđāļāļ§āđāļē āļāļēāļĢāļāļāđāļāļĒāđāļāļāđāļ§āļĨāļēāļāļđāđāđāļāđ āļāļĢāļāļāļąāļāļŠāļ āļēāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāđāļāļĨāļāļāļāļĢāđāļĄāļāļāļāļāļļāļāļŦāļēāļāđāļāđāļāļēāļĢāļēāļĄāļīāđāļāļāļĢāđāđāļāļŠāļāļąāļāļāļģāļŦāļāļāđāļāļ
- āļāļāļŠāļāļāļāļēāļĢāļāļąāđāļāļāđāļēāļāļĒāđāļēāļāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļŠāļĄāļāđāļāļĒāđāļāđ āļŠāļ āļēāļāđāļ§āļāļĨāđāļāļĄāļŠāļēāļāļīāļ āđāļāļ·āđāļāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļāļēāļĢāļāļģāļāļēāļāļāļāļāļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāļ§āļēāļĄāļāļąāļāļāļ§āļāđāļŦāļĄāđāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļąāļāļāļāļēāļāļāļąāđāļāļāļāļāļŠāļīāļāļāļĢāļąāļāļĒāđāļāļĩāđāļāļļāļāđāļĨāļ·āļāļ!
#XAUUSD #BTCUSD #FOREX #CRYPTO #INDICES #METALS
āļŠāļĢāļļāļ
āļŠāļĢāļļāļāđāļāļĒ AI
UNO GOLDEN DRAGON PRO is an advanced automated trading bot designed for the cTrader platform, optimized for trading gold, forex, cryptocurrencies, indices, and commodities. It employs a multi-tier grid trading system anchored on a dynamic Simple Moving Average (SMA) baseline and uses an Average True Range (ATR)-based volatility scaling to adapt grid spacing according to market conditions.
Key features include:
- Universal instrument support with pip-structure normalization.
- Five selectable risk profiles (Foundational, Systematic, Advanced, Institutional, Custom) allowing tailored lot sizing, grid depth (up to 10 levels), target profits, and emergency stops.
- Double-sided grid deployment placing buy limit orders below and sell limit orders above the SMA anchor.
- A master risk engine managing basket-level profit targets and stop-losses.
- Advanced volatility filters that monitor ATR spikes to block new trades or close positions during high volatility.
- Daily execution limits and circuit breakers to prevent excessive trading.
- Time, session, and day filters with customizable trading windows and economic news blackout periods.
- Server/cloud logging for remote monitoring and detailed telemetry.
- An adaptive HUD with color-coded status alerts for operational transparency.
The bot supports limit order types, uses martingale scaling in institutional mode, and includes volume normalization to comply with broker constraints. It is suitable for high-frequency scalping strategies and supports leverage up to 1:100. Recommended minimum balance is $300.
Key features include:
- Universal instrument support with pip-structure normalization.
- Five selectable risk profiles (Foundational, Systematic, Advanced, Institutional, Custom) allowing tailored lot sizing, grid depth (up to 10 levels), target profits, and emergency stops.
- Double-sided grid deployment placing buy limit orders below and sell limit orders above the SMA anchor.
- A master risk engine managing basket-level profit targets and stop-losses.
- Advanced volatility filters that monitor ATR spikes to block new trades or close positions during high volatility.
- Daily execution limits and circuit breakers to prevent excessive trading.
- Time, session, and day filters with customizable trading windows and economic news blackout periods.
- Server/cloud logging for remote monitoring and detailed telemetry.
- An adaptive HUD with color-coded status alerts for operational transparency.
The bot supports limit order types, uses martingale scaling in institutional mode, and includes volume normalization to comply with broker constraints. It is suitable for high-frequency scalping strategies and supports leverage up to 1:100. Recommended minimum balance is $300.
āđāļāļĢāđāļāļĨāđāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
āļŠāđāļāļĨāđāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
Scalping
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļĨāļĒāļļāļāļāđ
Martingale
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļēāļĢāļ§āļīāđāļāļĢāļēāļ°āļŦāđ
āļāļąāļĨāļāļāļĢāļīāļāļķāļĄ
āļāļ§āļēāļĄāļāļĩāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
āļŠāļđāļ
āļĒāļāļāļāļāđāļŦāļĨāļ·āļāļāļąāđāļāļāđāļģāļāļĩāđāđāļāļ°āļāļģ
$300
āļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāđāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
0%
āļāđāļ§āļāđāļ§āļĨāļēāļāļĢāļēāļ
1 āļāļēāļāļĩ
āđāļĨāđāļ§āļāđāļĢāļāđāļāļāļēāļĢ Backtest
1:100
āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļ Drawdown āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ
3.5%
āđāļāđāļēāļāļąāļāļāļ Prop Firm
āļāļēāļĢāļāļąāļāļāļēāļĢāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ
āđāļĄāđāļāļĨāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļ
Fixed lot
Dynamic
Volatility-based
Fixed risk percentage
Equity-based
āļāļĢāļ°āđāļ āļāļāļģāļŠāļąāđāļāļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ
Limit
āļāļģāļāļ§āļāļŠāļđāļāļŠāļļāļ (āļĨāđāļāļ)
1
āļāļēāļĢāļāļ§āļāļāļļāļĄāļāļ§āļēāļĄāđāļŠāļĩāđāļĒāļāļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ
Stop Loss
Take Profit
Trailing Stop Loss
āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ
āļāļĩāļāļāļģāļāļąāļ Drawdown āļŠāļđāļāļŠāļļāļ
āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāđāļāļŠāļāļąāļ
āļāļąāļ§āļāļĢāļāļāļāđāļēāļ§
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļāļēāļāļĨāļđāļāļāđāļē
4.6
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 5
5 | 60 % | |
4 | 40 % | |
3 | 0 % | |
2 | 0 % | |
1 | 0 % |
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļāļēāļāļĨāļđāļāļāđāļē
July 3, 2026
The best bot in terms of value for money. I tested it in the background on Gold and it does its job. UnoTrader, thank you for the support.
May 19, 2026
The bot is really well programmed... you don't have to configure much, and it works flawlessly on the M1 chart. The only problem, as with so many bots, is that if an order can't be executed due to insufficient margin, the entire bot shuts down, leaving the trades unmonitored. The available modes are really only suitable for very small accounts, as trades are closed relatively quickly with very small profits. If you can only use low leverage, as is common in the EU, you won't achieve the returns
March 11, 2026
A decent setup here should survive 25 gold trades without looking messy. A few sessions of data make the result easier to trust.
March 8, 2026
Not a full strategy, but it has a clear role. It helps with gold trading, while the weak spot is that gold can punish loose sizing. Worth rechecking it on 1 month.
March 5, 2026
Tested like a normal trader would, small size first. The idea is fine, but it is not worth trying to scale it before seeing how it handles bad days. Starting light makes the first result easier to trust.
āļāļēāļĢāļŠāļāļāļāļē
āļāļģāļāļēāļĄāļāļĩāđāļāļāļāđāļāļĒ
SMA
Volume
Drawdown Guard
Daily Loss Limit
Limit Order Tool
ATR
Max Drawdown Guard
āļāļĨāļīāļāļ āļąāļāļāđāļāļĩāđāļĄāļĩāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāļāđāļēāļ cTrader Store āļĢāļ§āļĄāļāļķāļāļāļāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ āļāļīāļāļāļīāđāļāđāļāļāļĢāđ āđāļĨāļ°āļāļĨāļąāđāļāļāļīāļ āļĄāļĩāđāļŦāđāļāļĢāļīāļāļēāļĢāđāļāļĒāļāļąāļāļāļąāļāļāļēāļāļļāļāļāļĨāļāļĩāđāļŠāļēāļĄāđāļĨāļ°āļĄāļĩāđāļ§āđāđāļāļ·āđāļāļ§āļąāļāļāļļāļāļĢāļ°āļŠāļāļāđāđāļāļāļēāļĢāđāļāđāļēāļāļķāļāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļāđāļāļāļāļīāļāđāļāđāļēāļāļąāđāļ cTrader Store āđāļĄāđāđāļāđāđāļāļĢāļāđāļāļāļĢāđāđāļĨāļ°āđāļĄāđāđāļāđāđāļŦāđāļāļģāđāļāļ°āļāļģāļāļēāļĢāļĨāļāļāļļāļ āļāļģāđāļāļ°āļāļģāļŠāđāļ§āļāļāļļāļāļāļĨ āļŦāļĢāļ·āļāļāļēāļĢāļĢāļąāļāļāļĢāļ°āļāļąāļāļāļĨāļāļēāļĢāļāļģāđāļāļīāļāļāļēāļāđāļāļāļāļēāļāļ
āđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄāļāļēāļāļāļđāđāđāļāļĩāļĒāļāļāļāļāļĩāđ
āļĢāļēāļāļē
2.56M
āļāļĢāļīāļĄāļēāļāļāļēāļĢāđāļāļĢāļ
37.4K
Pips āļāļĩāđāđāļāđāļāļģāđāļĢ
8
āļāļēāļĢāļāļēāļĒ
661
āļāļīāļāļāļąāđāļāļāļĢāļĩ