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 KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 1
KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude
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”
Trading product for KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 2
Trading product for KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 3
Trading product for KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 4
Trading product for KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 5
Trading product for KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude cBot Signal Commodities, image 6
96.47M
āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
1.33M
Pips āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļāļģāđ„āļĢ
10
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
1.2K
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒ

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†

āļŠāļĢāļļāļ›

āļŠāļĢāļļāļ›āđ‚āļ”āļĒ AI
KNN Machine Learning Hybrid Silver Claude is an automated trading robot designed for the cTrader platform, primarily targeting the XAGUSD (Silver) market on 5-minute timeframes. It employs a custom K-Nearest Neighbours (KNN) machine learning engine that analyzes a rolling feature space composed of multi-period RSI and moving-average deviation metrics, compressed via principal component analysis. The bot generates trade signals based on probabilistic similarity to historically profitable market conditions rather than fixed indicator crossovers.

Key features include optional EMA and linear regression slope filters to confirm trending market conditions, ATR-based dynamic risk management with multi-phase stop loss progression including a Chandelier trailing stop, and a threat detection engine that monitors real-time risk factors to trigger alerts and automatic stop loss adjustments via Telegram. The take profit level can be dynamically extended based on combined confidence indicators, with configurable limits to control risk. Position sizing adjusts in tiers according to account balance, capped to preserve equity.

The bot supports market and stop order types and provides real-time Telegram notifications for trade events, threat alerts, and daily performance summaries. It is recommended for use with a minimum equity of USD 500 and is best suited for trending markets. Users should conduct thorough backtesting and demo testing before live deployment.
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™

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

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.

āļāļēāļĢāļŠāļ™āļ—āļ™āļē

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ

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.
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™

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

"Meridian" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$99
/
$198
cBot
Aggressive
ECN-friendly
+4
Decision layer for XAUUSD M15. Places stop orders, sets stop and target in volatility units at entry.
9.1%
ROI
2.61
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"AI BTC cbot" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.2
(4)
$199
/
$299
cBot
AI
BTCUSD
+1
AI-Powered Bitcoin Trading Robot for cTrader – Smart, Fast, and Fully Automated
3.12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"Maya Gold  Grid ATR" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
3.8
(15)
$98
/
$195
cBot
ATR
Grid
+4
🌞 Smart Gold Grid. ATR Precision. +35% in 30 Days🌞
35.2%
ROI
2.12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
RSI
MACD
+3
Multi-indicator scalping bot with real-time news sentiment. WebSocket-powered. Cloud-ready. Trade smart, See everything.
cBot
un bot que te te dara gran rendimiento en el coffe
"FERRARI_FX" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.0
(1)
$150
/
$160
cBot
Imbalance
Fair Value Gap
+2
V6: Automated cTrader bot trading M15 imbalances using volume filters, midpoint limit entries, and tight risk protection
1.73
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
RSI
This Bot work with M5 TimeFrame.
cBot
ATR
MACD
+8
Dominate the markets with Supertrend Pro – Backtested with +1002% ROI!
cBot
EMA
Stochastic
+4
Let's try an investment method that involves buying and selling "assortment packs" of top global companies!
9.4%
ROI
4.49
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Prop
Forex
+2
Your Ultimate Trading Ally Unlock smarter trading with AlgoVisionCrafter V2 (AVC).
cBot
EMA
Aggressive
+5
Aggressive EURUSD ORB cBot with multi-level stop locking and trailing protection.
2.26
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
AI
Grid
+3
HFT SuperFund Pro+
cBot
BOS
CHOCH
+4
US30 market-structure cBot using CHoCH/BOS logic, volatility filters, and multi-level TP locking.
1.81
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Prop
Forex
+3
Automated Momentum Breakout Trading with USD Risk Control & Smart Trailing Stops
182.5%
ROI
1.5
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Grid
Forex
+3
ToTheMoon is able to operate using a Grid and make average price, or in the Single Order and open only one order.
cBot
ATR
Channel
+5
GoldBreakout Pro: H1 ATR breakout for XAUUSD; long+short, SL/TP at entry, filters noise, risk-based sizing.
13.8%
ROI
4.87
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
AI
RSI
+5
Algorithmic system for XAUUSD with microstructure models, adaptive volatility management, and optimized execution.
1594%
ROI
1.7
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"True Scalper Ai v4.0" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(4)
$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

96.47M
āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
1.33M
Pips āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļāļģāđ„āļĢ
10
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
1.2K
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ