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 PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 1
PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY
cBot
āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļ™ FP Markets
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 9.2, Oct 2026
Windows, Mac, Mobile, Web
3.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 2
1
āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­
7%
ROI
12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
20%
Drawdown āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 2
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 3
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 4
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 5
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 6
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 7
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 8
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 9
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 10
Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 11
64
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒ

āđ€āļĢāļēāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļēāđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļŠāļĄāļ­ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļŦāļĄāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļāđ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāđ„āļ”āđ‰āđ€āļŠāđˆāļ™āļāļąāļ™! āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ HEDGE GRID PRO āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ”āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 7.0 āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”āđāļšāļšāđ€āļ”āļīāļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļŠāļ°āļ—āđ‰āļ­āļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡

āļĒāļīāļ™āļ”āļĩāļ•āđ‰āļ­āļ™āļĢāļąāļšāļŠāļđāđˆāļˆāļļāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļšāļ™āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ cTrader, PROJECT ΑρÎģÎŋς Î ÎąÎ―ÏŒÏ€Ï„Î·Ï‚, Árgos PanÃēptēs

āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļˆāļēāļāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļ­āļ™āļ—āđŒāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ§āļĨāļē 1 āļ›āļĩāļˆāļēāļ DATARUM ALGORITHMICA āļ—āļļāļāļ„āļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ 1 āļ›āļĩāđƒāļ™āļĢāļēāļ„āļē $3,000 āđ€āļĢāļēāļĄāļĩāļ­āļ°āđ„āļĢāđƒāļŦāđ‰āđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™: āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āļĨāļēāļ”āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļ­āļ›āļŠāļąāļ™ GEX, DEX, āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†, āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ„āļ§āļ­āļ™āļ—āđŒ-āđ„āļŸāđāļ™āļ™āļ‹āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš CFD āđƒāļ”āđ† āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļāļģāļĨāļąāļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”, āļšāļ—āļ§āļīāļˆāļēāļĢāļ“āđŒāļĄāļēāđ‚āļ„āļĢāļĢāļēāļĒāļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ āđāļĨāļ°āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ 1 āļ•āļąāļ§āļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļāļĢāļ” (āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ‚āļ„āđ‰āļ”) āļŠāđˆāļ‡āļĄāļ­āļšāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļŦāļąāļŠāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē CTID āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ•āļąāļ§ āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļ­āļ™āļ—āđŒāđ€āļ•āđ‡āļĄāļĢāļđāļ›āđāļšāļš 12 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāđāļāđ‰āđ„āļ‚āļ›āļąāļāļŦāļē āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāļļāļ›āļ•āļĨāļēāļ” āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ­āļ·āđˆāļ™āđ† āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ™āļąāļāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ„āļ§āļ­āļ™āļ—āđŒāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļĄāļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāđ€āļĨāļĒ!

(āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ•āđˆāļ­āđāļšāļš hedge āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļŠāļļāļ”āļ„āļĩāļĒāđŒ API āļ—āļĩāđˆāļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒāđāļœāļ™āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļŠāļĄāļēāļŠāļīāļ 1 āļ›āļĩ āđ‚āļ”āļĒāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļšāļĢāļīāļāļēāļĢāđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļŦāļĨāļąāļ‡)

āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­ PROFESSIONAL HEDGE GRID, Datarum Algorithmica āļˆāļ°āļĄāļ­āļšāļ›āļĨāļąāđŠāļāļ­āļīāļ™āļŸāļĢāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļąāļ™āļāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Monte Carlo āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āļ›āļĨāļąāđŠāļāļ­āļīāļ™āļˆāļ°āļ–āļđāļāļŠāđˆāļ‡āļ—āļēāļ‡āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļĢāļŦāļąāļŠ cTrader āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“ (āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ‚āļ„āđ‰āļ”) āļ‹āļ·āđ‰āļ­ 1 cbot āļĢāļąāļšāļ›āļĨāļąāđŠāļāļ­āļīāļ™āļŸāļĢāļĩ 1 āļ•āļąāļ§!



āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ HEDGE GRID PRO āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āđāļ•āđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāđ€āļŠāļīāļ‡āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļ—āļĩāđˆāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§: āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĄāļ­āļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­ āļ‚āļĒāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰ āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ„āļ”āđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļāļĨāđ„āļāļ—āļĩāđˆāđāļ—āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļŠāļĄāļąāļĒāđƒāļŦāļĄāđˆ HEDGE GRID STRATEGY PRO āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āļ—āļĩāđˆāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļ”āļĒ Datarum Algorithmica āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđāļ„āđˆāļāļĢāļīāļ”āļ˜āļĢāļĢāļĄāļ”āļēāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļđāđ‰āļ•āļēāļĄāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āđāļ•āđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™ āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļąāđ‰āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ•āļēāļĄāļžāļĨāļ§āļąāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡ āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđƒāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āļāļąāļ™āđƒāļ™ cTrader Store āđƒāļ™āļ‚āļ“āļ°āļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›āļžāļķāđˆāļ‡āļžāļēāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļāļŽāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ” āļŦāļĢāļ·āļ­āļ•āļĢāļĢāļāļ°āļœāļđāđ‰āļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļāļ—āļĩāđˆāļ–āļđāļāđ€āļ­āļēāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒ āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ™āļĩāđ‰āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļšāļ™āļāļĢāļ­āļšāļ‡āļēāļ™āļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļīāļ•āļī āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ­āļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļēāļ—āļĩāđˆāđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ” āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļĢāļēāļĒāđāļĢāļāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļ–āļđāļāļĨāļ­āļāđ€āļĨāļĩāļĒāļ™āđāļšāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āļ–āļđāļāđ€āļāđ‡āļ‡āļāļģāđ„āļĢāđ‚āļ”āļĒāļāļĨāļļāđˆāļĄāļ„āļ™āļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›

āđ€āļŦāļ•āļļāđƒāļ”āļˆāļķāļ‡āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž

āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ–āļđāļāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāđāļĨāļ°āļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ—āļļāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ‚āļĒāļēāļĒāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ™āļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļ āđ„āļĄāđˆāđƒāļŠāđˆāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ "āļĢāļ§āļĒāđ€āļĢāđ‡āļ§" āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļ āđāļ•āđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ—āļļāļ™ āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļąāļ™āđ‚āļ”āļ”āđ€āļ”āđˆāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™:

āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āđƒāļŦāļāđˆ
āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āļˆāļ°āđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ‚āļ™āļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļĨāļ·āđˆāļ™āđ„āļ–āļĨāđāļĨāļ°āļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āļĨāļēāļ” āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ™āļĩāđ‰āļĄāļĩāļ•āļĢāļĢāļāļ°āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļĨāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĒāļ­āļ”āđ€āļ‡āļīāļ™āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļˆāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļąāļ”āļŠāđˆāļ§āļ™ āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļšāļ™āļāļēāļ™āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāļāđˆāļ‚āļķāđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ—āļ§āļĩāļ„āļđāļ“

āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™
āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ„āļ·āļ­āļāļēāļĢāļĢāļąāļāļĐāļēāļ—āļļāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāđāļĢāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ­āļąāļ™āļ”āļąāļšāļŠāļ­āļ‡ āļĢāļ°āļšāļšāļšāļąāļ‡āļ„āļąāļšāđƒāļŠāđ‰āđ‚āļ›āļĢāđ‚āļ•āļ„āļ­āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļˆāļĢāļˆāļēāđ„āļ”āđ‰ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļģāđ„āļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ„āļ§āđ‰āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļŸāļīāļ•āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡ āļĄāļąāļ™āļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ‡āļ—āļļāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāđ€āļ—āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡āļˆāļēāļāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāđāļĨāļ°āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļŪāļ”āļˆāđŒ

āļāļēāļĢāļ™āļģāļ—āļēāļ‡āļŠāļ āļēāļ§āļ°āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ„āļ”āđ‰
āļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļĄāđˆāļ„āļ‡āļ—āļĩāđˆ āđāļĨāļ°āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ™āļĩāđ‰āļāđ‡āđ€āļŠāđˆāļ™āļāļąāļ™ āļĄāļąāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ„āļŦāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡ āđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļĨāđ‰āļĄāđ€āļŦāļĨāļ§āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļŠāđ‡āļ­āļāļ•āļĨāļēāļ”āļāļ°āļ—āļąāļ™āļŦāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™ āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļˆāļ°āļ›āļĢāļąāļšāļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļāļ‰āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ

āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ & āļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ„āļŦāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡
āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļšāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāđ‰āļ™āļĄāļēāļ (āđ€āļŠāđˆāļ™ NAS100) āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāļŠāļđāļ‡āļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒ āļĄāļąāļ™āļ™āļģāļ—āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ” āļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ‚āļ‹āļ™āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļīāļĐ āđāļĨāļ°āđƒāļŠāđ‰āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļ—āļĩāđˆāļŠāļļāļ”āļ—āļąāđ‰āļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļ āļĨāļ”āļ•āđ‰āļ™āļ—āļļāļ™āđāļāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļĢāļ°āļšāļšāļœāļđāđ‰āļ„āđ‰āļēāļ›āļĨāļĩāļāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļ›āļąāļāļŦāļē

āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ”āđāļšāļšāđ€āļ”āļīāļ™āļŦāļ™āđ‰āļē — āļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļļāđˆāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āļ•āđˆāļ­āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž

Datarum Algorithmica āļĄāļļāđˆāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āļĄāļēāļāļāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļŠāļąāļāļāļēāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāHEDGE GRID STRATEGY āļāļģāļĨāļąāļ‡āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢ āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļ”āđāļšāļšāđ€āļ”āļīāļ™āļŦāļ™āđ‰āļē — āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļšāļšāļ–āļđāļāđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļ™āļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļ§āđˆāļēāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āđāļ›āļĨāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļŠāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™āļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļ§āļ‡āļˆāļĢāļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļĢāļē āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡āļāđˆāļ­āļ™āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļāđˆāļŠāļēāļ˜āļēāļĢāļ“āļ°

āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāļ‹āļ·āđ‰āļ­ cBot āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļˆāļēāāļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ­āļąāļ›āđ€āļ”āļ•āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡ āļ‚āļ“āļ°āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļĒāļąāļ‡āļ„āļ‡āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļ•āļēāļĄāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ°āļˆāļēāļāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļ” āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ§āđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™; āļĢāļ°āļĒāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ”āļ„āļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļžāļīāļŠāļđāļˆāļ™āđŒāļ„āļļāļ“āļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļāļˆāļĢāļīāļ‡āđ†

āļ‚āđ‰āļ­āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāļŦāļĨāļąāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž

(āļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļŦāļ•āļļ: āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āđ€āļŠāļīāļ‡āļāļĨāđ„āļāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ–āļđāļāļĨāļ°āđ€āļ§āđ‰āļ™āđ‚āļ”āļĒāđ€āļˆāļ•āļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļŠāļīāļ™āļ—āļēāļ‡āļ›āļąāļāļāļē)

  • āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ­āļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđƒāļ„āļĢāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāđ„āļ”āđ‰: āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āđƒāļ„āļĢāļˆāļĢāļīāļ‡āđ† āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ” cTrader āļ„āļļāļ“āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļšāļ­āļ—āļ—āļĩāđˆāļ–āļđāļāļĢāļĩāđāļšāļĢāļ™āļ”āđŒāļŦāļĢāļ·āļ­āļœāļĨāļīāļ•āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļĄāļēāļ
  • āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ: āļ›āļĢāļąāļšāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļāļ‰āļĨāļēāļ”āļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđāļĨāļ°āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļšāļąāļāļŠāļĩ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđƒāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ
  • āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļąāđ‰āļ™: āđƒāļŠāđ‰āļāļĨāđ„āļāļāļēāļĢāļ­āļ­āļāļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĨāđ‡āļ­āļāļāļģāđ„āļĢāđƒāļ™āļ‚āļ“āļ°āļ—āļĩāđˆāļ­āļ™āļļāļāļēāļ•āđƒāļŦāđ‰āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ­āļāļēāļŠāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđƒāļŠāđ‰āļĻāļąāļāļĒāļ āļēāļžāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”
  • āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ‡: āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļ™āļŦāļĨāļąāļāļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļąāđˆāļ™āļ„āļ‡āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļ—āļĩāđˆāļ–āļđāļāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļāļīāļ™āđ„āļ› āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āļŠāļĢāļļāļ›

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ HEDGE GRID STRATEGY āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļąāđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļ‹āļķāđˆāļ‡āļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļīāļ”āđāļšāļšāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§ āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļāļ‰āļĨāļēāļ” āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđāļšāļšāļœāļŠāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļĢāļ‡āļžāļĨāļąāļ‡ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‹āļķāđˆāļ‡āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđāļĨāļ°āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āđāļ•āđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļđāļ‡

āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ›āļĢāļ°āļ§āļąāļ•āļīāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļ—āļĩāđˆāļžāļīāļŠāļđāļˆāļ™āđŒāđāļĨāđ‰āļ§ āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļŠāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āđ€āļ•āđ‡āļĄāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļˆāļēāļ Datarum Algorithmica cBot āļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ‚āļ‹āļĨāļđāļŠāļąāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāļˆāļĢāļīāļ‡āļˆāļąāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĒāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ‚āļ­āļ‡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•āļĢāļēāļāļēāļĢāļŠāļ™āļ°, āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļģāđ„āļĢ, āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ Sharpe āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”) āđāļŠāļ”āļ‡āļ–āļķā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 āļēāļžāļ•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™āļĄāļĩāļžāļĨāļ§āļąāļ• 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‡āļĒāļīāđˆāļ‡ 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‡āļ‚āļ­āļ‡ 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·āļ­āļ (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āļēāļĢāļ›āļĢāļąāļš Stop Loss, Take Profit āđāļĨāļ°āļ‚āļ™āļēāļ”āļĨāđ‡āļ­āļ•)

āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ—āļģāļĨāļēāļĒāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āđ„āļ”āđ‰
āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ āļˆāļķāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļĄāļšāļđāļĢāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡āļ§āđˆāļēāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļˆāļ°āļ„āđ‰āļ™āļŦāļēāļŠāļļāļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļœāļĨāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļ§āđˆāļēāļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ‚āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ™āļąāļĒāļŠāļģāļ„āļąāļ āđ€āļĢāļēāļ‚āļ­āļŠāļ™āļąāļšāļŠāļ™āļļāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđ€āļ”āļīāļ™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‰āļģāđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ• āđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ–āļķāļ‡āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēāđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡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”āļŠāļ”
  2. āļ„āļ§āļēāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āđāļĨāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ: āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ„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‚āļ­āļ‡āļ‚āđˆāļēāļ§ 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°āļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļģ
  3. āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ: āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—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‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļĢāļ§āļĄāļāļąāļ™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‰āļ­āļĄāļŠāļēāļ˜āļīāļ•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”āļŠāļ”
  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”āļ­āļĢāđŒāļĢāļēāļĒāļšāļļāļ„āļ„āļĨāđ€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—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ 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‡āļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļē 1 āļĄāļīāļĨāļĨāļīāļ§āļīāļ™āļēāļ—āļĩ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡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”āļĒāđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ

āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļģāļ„āļąāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļ‚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•āđˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ‚āļĩāđ‰āđ€āļāļĩāļĒāļˆ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļđāđˆāļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™ āļ”āļąāļŠāļ™āļĩ āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāđ€āļŠāđˆāļ™āļ—āļ­āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ‡āļīāļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ•āļąāļ§ 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°āļŠāļĄ 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 āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ™āļĩāđ‰āđƒāļŦāđ‰āļāļĢāļ­āļšāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒ āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļđāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŸāļīāļ•āļ—āļĩāđˆāđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļ·āļ­āļ™āđƒāļ„āļĢ āđāļ•āđˆāļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļžāļĒāļēāļĒāļēāļĄāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āđ€āļĨāļ·āļ­āļ āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļĩāđˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļĢāļīāļ‡āļˆāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļāļĢāļ°āļ•āļ·āļ­āļĢāļ·āļ­āļĢāđ‰āļ™āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ§āđˆāļēāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ”āļ„āļ·āļ­āļāļļāļāđāļˆāļŠāļđāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģāļāļģāđ„āļĢāļĢāļ°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™āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš XAUUSD āđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ• āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚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€āļ§āļĨāļē 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™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡

āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ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§āļĨāļēāļŦāļ™āļķāđˆāļ‡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‡āļ‡āļēāļ™āļ­āļ™āļļāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāđƒāļ”āđ† āļˆāļēāļāļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ™āļĩāđ‰ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒ āļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āļ—āļĩāđˆāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡ āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ‹āļ­āļĢāđŒāļŠāđ‚āļ„āđ‰āļ” 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 HEDGE GRID | Advanced Grid & Hedging Algorithm āđāļĨāļ°āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļāļĢāļĢāļĄāļŠāļīāļ—āļ˜āļīāđŒāļ—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‚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
HEDGE GRID STRATEGY PRO is an advanced, fully automated trading algorithm developed by Datarum Algorithmica. It employs a sophisticated multi-layered architecture combining adaptive grid trading, dynamic hedging, intelligent position sizing, and real-time market condition analysis. The system integrates over 100 configurable parameters, including volatility indicators (ATR, stochastic random walk), multiple moving average types (Hull, Double, Triple Exponential), and proprietary filters for spread, slippage, and liquidity. It supports order types such as market, limit, and stop, with features like Fill-Or-Kill (FOK) and Iceberg entries.

Designed for experienced traders and algorithmic investors, the strategy requires instrument-specific optimization and a solid understanding of trading mechanics and risk management. It has been rigorously backtested on tick-by-tick historical data for XAUUSD (m10 timeframe) over a multi-year period and is undergoing walk-forward live validation to confirm real-market performance. The algorithm is ECN-friendly and optimized for low-latency VPS environments.

Risk management tools include stop loss, take profit, trailing stop loss, break-even, session filters, and daily profit targets. The system supports up to 10 simultaneous positions with a recommended minimum balance of $1,000 and a risk per trade of 5%. Ongoing performance monitoring and user support are provided by Datarum Algorithmica. This tool is suitable for high-frequency scalping and breakout trading styles.
āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
Scalping
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ
Breakout
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ
āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ
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 āļ™āļēāļ—āļĩ
āđ€āļĨāđ€āļ§āļ­āđ€āļĢāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢ Backtest
1:500
āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ” Drawdown āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™
5%
āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļāļŽ Prop Firm
āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡
Fixed lot
Volatility-based
Dynamic
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļš
Market
Limit
Stop
āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” (āļĨāđ‡āļ­āļ•)
100
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™
āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”
āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™

āļāļēāļĢāļŠāļ™āļ—āļ™āļē

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

3.5
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 2
5
0 %
4
50 %
3
50 %
2
0 %
1
0 %
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē
April 18, 2026
the setup fits better once the final call stays manual. A 27 setup forward sample on London open should be enough for the first opinion.
April 14, 2026
For grid or recovery trading, the practical question is whether it reduces bad decisions. A 34 setup journal on New York open makes that clearer.

āļ„āļģāļ–āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāļžāļšāļšāđˆāļ­āļĒ

Position Sizer
Spread Filter
Order Block
Volume
ECN-friendly
VPS Recommended
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‰

"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™
"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
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Forex
Signal
+4
Pro Structure & Candlestick Patterns Detector
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Volume
Moving Average
MULTI-TIMEFRAME ROLLING STANDARD DEVIATION TRADING SIGNAL - Smart Volatility Breakout System
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
VWAP
Volume
+2
VWAP Bands and Swing Wick Structure Indicator
"F655 TYPE 053 V10 CLIENTS PRODUCT" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
5.0
(1)
$368
/
$700
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™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
BTCUSD
Crypto
Decode the Market's Hidden Rhythms. Combine Spectral Analysis with Stochastic Forecasting for a True Probabilistic Edge
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
"MAZINGER INFINITY" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.5
(2)
$299
/
$499
cBot
AI
NAS100
+5
MAZINGER INFINITY
50
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"GODDESS NANAAKUA" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.0
(3)
$149
/
$229
cBot
ATR
EMA
+5
APEX-Adaptive Multi-Engine Position Algorithmic System
2.64
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
EMA
CHOCH
+1
Professional Conditional Volatility Predictive Trading Indicator

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

"IDSC V2.1" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$1500
/
$3000
cBot
ADX
VWAP
+5
Gold + Nasdaq on autopilot. 4 strategies, 1 cBot, any broker. No martingale. No grid. No averaging down. Fixed SL-TP
1.57
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"XAUUSD Buy Pro" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
4.0
(2)
$1700
cBot
Low Frequency
Partial Close
+4
XAUUSD Buy Pro is an automated M1 gold BUY cBot with controlled risk management and internally optimized trade logic.
107.2%
ROI
4.77
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
EURUSD
+3
MULTI-PAIR c BOT GOLD SWITCH MODE v4.1
36.6%
ROI
1.38
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
EURUSD
+1
Motive C Bot LIVE
2.18
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Martingale Recovery
EURUSD-only automated cTrader cBot with triple recovery and risk controls. No source code.
1.76
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
XAUUSD
BEST PRO XAUUSD LIVE
136.2%
ROI
1.95
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"XAUUSD Sell Pro" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
4.0
(2)
$1700
cBot
Low Frequency
Spread Filter
+4
XAUUSD Sell Pro is an automated M1 gold SELL cBot with risk-based sizing, internal risk routing and protected trade mana
26.2%
ROI
5.9
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"Nexa UltraPro Adaptive Gold Scalper" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
1.0
(1)
āļˆāļēāļ $300
cBot
ADX
ATR
+5
Nexa UltraPro Adaptive Gold Scalper Bot: Institutional-Grade XAUUSD Scalper with Adaptive Risk Controls
50.8%
ROI
2.83
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
EMA
VWAP
+5
IDSC500 — 5 Strategies. 1 cBot. Gold · Nasdaq · S&P 500
1.58
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"IDSC500" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
4.0
(2)
āļˆāļēāļ $150
cBot
ATR
Fixed Lot
+5
ðŸŸĄ 3 Gold engines — trend, swing and reversal ðŸ”ĩ 1 Nasdaq engine — Session ORB ðŸŸĢ 1 S&P 500 engine — dip rebound
52.1%
ROI
1.53
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Aggressive
Key Levels
+2
ICC-based gold trading bot with selective entries, automated trailing stops, news controls and adjustable risk.
62.9%
ROI
15.28
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Forex
EURUSD
+2
MatrixGridSentinel Live
8.8%
ROI
1.79
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™

āļĢāļēāļ„āļē

64
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ