Trading product for PROFESSIONAL HEDGE GRID STRATEGY cBot Position Sizer Spread Filter, image 1
cBot
āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļšāļ™ FP Markets
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 2.0, May 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™
3.5%
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
38
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

āļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ•āļĨāļēāļ”āļŠāļ”āļ‚āļ­āļ‡ PROFESSIONAL HEDGE GRID ALGORITHM āļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ:

https://ct.spotware.com/investor/KFYnKJg?lang=en&theme=light&platform=ios

PROFESSIONAL HEDGE GRID ALGORITHM āļ„āļ·āļ­āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āđāļšāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļšāļ—āļĩāđˆāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āļāļĢāļīāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđāļšāļšāļĄāļĩāđ€āļ‡āļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļ‚ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āļĨāļēāļ” āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļˆāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ āļĢāļ°āļšāļšāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļšāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ”āđ‰ (āļ„āđˆāļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ M1) āđāļĨāļ°āļ–āļđāļāļāļģāļŦāļ™āļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ„āļđāđˆāļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™āļŸāļ­āđ€āļĢāđ‡āļāļ‹āđŒāđāļĨāļ°āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡ āđāļĄāđ‰āļ§āđˆāļēāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ—āļĩāđˆāđāļ™āļšāļĄāļēāļˆāļ°āđ€āļ™āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆ XAUUSD āđāļ•āđˆāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāļ‚āļķāđ‰āļ™āļāļąāļšāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāđāļĨāļ°āļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļœāđˆāļēāļ™āđ€āļāļ“āļ‘āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđ„āļ”āđ‰ āļŦāļ™āđ‰āļēāļ•āđˆāļēāļ‡āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™ āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”

📊 āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš

āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒ Historical Replay āļ‚āļ­āļ‡ cTrader āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ—āļīāļ„ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđāļ™āđˆāđƒāļˆāđƒāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĨāļēāļ”āļˆāļĢāļīāļ‡ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡:

  • āļāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ•āļēāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļīāļ„āđƒāļ™āļ­āļ”āļĩāļ•
  • āļāļēāļĢāļšāļąāļ‡āļ„āļąāļšāđƒāļŠāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āļ™āļ—āļēāļ™āļ•āđˆāļ­āļŠāļĨāļīāļ›āđ€āļžāļˆ (1.2 pips āļ„āđˆāļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™)
  • āļāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĨāđˆāļēāļŠāđ‰āļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļĄāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļĄāļšāļēāļ‡āļŠāđˆāļ§āļ™
  • āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ•āļēāļĄāđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”/āļāļģāđ„āļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™
  • āļ”āļđāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” XAUUSD āļŠāļ” āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļšāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļāļģāđ„āļĢāļšāļ™āļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ
  • Walk Forward

āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļ—āļĩāđˆāļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļŠāļ°āļ—āđ‰āļ­āļ™āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āđ„āļ§āđ‰ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ—āļĩāđˆ 6.4% āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļģāđ„āļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ $8.1 āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļ—āļĩāđˆ 8 āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡/āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ” (9 āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡, 1.81 āļĨāđ‡āļ­āļ• āļĢāļ§āļĄ) āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđ€āļ™āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļĄāļ•āļĢāļīāļāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­ (āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ Sortino, āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļŠāļ™āļ°, āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļāļģāđ„āļĢ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāđˆāļēāļĒāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™) āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ–āđˆāļ§āļ‡āļ™āđ‰āļģāļŦāļ™āļąāļāđ‚āļ—āļĐāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ•āđˆāļģāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļĄāļēāļāđ€āļāļīāļ™āđ„āļ›

āļŦāļĄāļēāļĒāđ€āļŦāļ•āļļ: āļœāļĨāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļŠāļ āļēāļžāļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļ‰āļžāļēāļ° āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ āđāļĨāļ°āļŠāļļāļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļŠāļ­āļš āđ„āļĄāđˆāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļœāļĨāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•āđƒāļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļŠāļ”āļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™

ðŸŽŊ āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āđƒāļˆāđ„āļ§āđ‰ & āļāļĢāļ°āļšāļ§āļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡

HEDGE GRID āļ–āļđāļāļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļąāđ‰āļ‡āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆāđāļĨāļ°āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļāļąāļšāļ§āļīāļ™āļąāļĒāđāļšāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļ°āļšāļš āđāļ•āđˆāđ„āļĄāđˆāđ„āļ”āđ‰āļ­āļ­āļāđāļšāļšāļĄāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļšāļšāļ™āļīāđˆāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­ â€œāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđāļĨāđ‰āļ§āļĨāļ·āļĄâ€ āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļˆāļēāļāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­ āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡āđƒāļ™āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™ āđāļĨāļ°āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒâ€”āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļđāđˆāļŠāļāļļāļĨāđ€āļ‡āļīāļ™ āļŸāļīāļ§āđ€āļˆāļ­āļĢāđŒāļŠ āļ”āļąāļŠāļ™āļĩ āļŠāļīāļ™āļ„āđ‰āļēāđ‚āļ āļ„āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļļāđ‰āļ™â€”āļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļēāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāđˆāļ­āļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡ āļ™āļĩāđˆāļ„āļ·āļ­āļĢāļ°āļšāļšāļ—āļĩāđˆāļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļāđāļšāļšāđ‚āļ”āļĒāļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž āļ„āļ§āļēāļĄāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļ—āļĩāđˆāļāļĢāļ­āļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđāļšāļšāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļīāļ•āļīāļ‚āļ­āļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ Sortino āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļāļģāđ„āļĢ āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāđˆāļģāđ€āļŠāļĄāļ­āļ‚āļ­āļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļāļēāļĢāļŠāļ™āļ° āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļāļēāļĢāļˆāđˆāļēāļĒāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™ āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āļ™āļ—āļēāļ™āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™ āđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āļ™āđ‰āļģāļŦāļ™āļąāļāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāđ€āļĄāļ•āļĢāļīāļāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰ āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĒāļ™āļ•āđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļˆāļ°āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‡āļĢāļšāļāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļˆāļēāļāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļĄāļēāļāđ€āļāļīāļ™āđ„āļ›āđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļŠāļļāļ”āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ‹āļķāđˆāļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāļ—āļĩāđˆāļ§āļąāļ”āļœāļĨāđ„āļ”āđ‰āđāļĨāļ°āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™ āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ™āļĩāđ‰āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļāļēāļĢāļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āļĢāđˆāļ§āļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļ‚āđ‡āļ‡āļ‚āļąāļ™ āļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ­āļšāļ„āļ­āļš āļŦāļēāļāļ„āļļāļ“āļāļģāļĨāļąāļ‡āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļšāļšāđ€āļŠāļĩāļĒāļšāđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļĨāđˆāļ™āđ‚āļ”āļĒāđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļē āļĢāļ°āļšāļšāļ™āļĩāđ‰āđ„āļĄāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļĢāļāđ‡āļ•āļēāļĄ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ–āļđāļāļ•āđ‰āļ­āļ‡ HEDGE GRID āļĄāļ­āļšāļāļĢāļ­āļšāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ‚āļ›āļĢāđˆāļ‡āđƒāļŠ āļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđ„āļ”āđ‰āļŠāļđāļ‡ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŠāļ–āļēāļšāļąāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ§āļīāļ™āļąāļĒ

⚙ïļ āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™

  • āđ‚āļŪāļŠāļ•āļīāđ‰āļ‡: āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§āđ€āļŠāļĄāļ·āļ­āļ™ (VPS) āđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŠāļ–āļĩāļĒāļĢ āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ Hedge Grid āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļšāļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡ CTrader āļ—āđ‰āļ­āļ‡āļ–āļīāđˆāļ™āđāļĨāļ°āļ„āļĨāļēāļ§āļ”āđŒ CBot
  • āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡: āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āļ­āļ‚āđˆāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļ„āļ‡āļ—āļĩāđˆ â‰Ī1ms āđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āļ—āļĩāđˆāļŠāļđāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡ Fill-or-Kill āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ” āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļĢāļīāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļĨāļ”āļĨāļ‡
  • āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ: āđāļ™āļ°āļ™āļģāļšāļąāļāļŠāļĩ ECN/Raw spread āđ€āļ‡āļīāļ™āļāļēāļāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģāļ„āļ§āļĢāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ§āđ‰āđāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļĄāļēāļĢāđŒāļˆāļīāđ‰āļ™
  • āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄ: cTrader Desktop āļŦāļĢāļ·āļ­ cTrader Web āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡ API āļ‚āļ­āļ‡ cBot
  • āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ: āļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģ (12:04 āļ–āļķāļ‡ 01:02 āđ€āļ§āļĨāļēāđ€āļ‹āļīāļĢāđŒāļŸāđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āđˆāļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™)

ðŸ§Đ āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļŦāļĨāļąāļāđāļĨāļ°āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ”āđ‰

Grid Engine

āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ 10 pips āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ„āļđāļ“ 1.2x āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ” 9 āļĢāļ°āļ”āļąāļš āļ‚āļ­āļšāđ€āļ‚āļ•āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ”āđ‰āļ§āļĒ ATR (3.1–36.9 pips) āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļāļēāļĢāđ€āļ§āđ‰āļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™

Hedging Protocol

āļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļĢāļīāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒāļĢāļ°āļĒāļ°āļ—āļēāļ‡āļ—āļĩāđˆ 28.6 pips āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™āļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāđ„āļ”āđ‰ (0.3x) āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļāļēāļĢāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļĢāļīāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒ ATR

āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡

āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™ (8) āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļāļģāđ„āļĢāļĢāļēāļĒāļ§āļąāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ›āļīāļ”āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļī āļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ” (6 āļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļēāļ™) āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļŦāļ™āđˆāļ§āļĒāļĨāđ‡āļ­āļ• (6.21% āļ•āđˆāļ­āļĢāļēāļĒāļāļēāļĢ) āļ•āļąāļ§āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ€āļšāļĢāļāļ­āļĩāđ€āļ§āļ™āđāļĨāļ°āļ•āļēāļĄāļŦāļĨāļąāļ‡

āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”

āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļšāļĨāđ‡āļ­āļāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡ āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ€āļšāļĢāļāđ€āļ­āļēāļ•āđŒ/āļāļēāļĢāļšāļĩāļšāļ­āļąāļ” āļāļēāļĢāļāļĢāļ­āļ‡āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”/āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ ATR āđāļšāļšāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§ āļŦāļ™āđ‰āļēāļ•āđˆāļēāļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™

āļāļēāļĢāļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļŠāđ‰āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢ

āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļšāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļˆāļģāļāļąāļ” āļāļēāļĢāļšāļąāļ‡āļ„āļąāļšāđƒāļŠāđ‰ Fill-or-Kill (0.3 pip āļ„āļ§āļēāļĄāļ—āļ™āļ—āļēāļ™) āļāļēāļĢāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāļŠāļĨāļīāļ›āđ€āļžāļˆ āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ‚āļ™āļēāļ”āļĨāđ‡āļ­āļ•āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ‚āļĩāļ”āļˆāļģāļāļąāļ”āļ›āļĢāļīāļĄāļēāļ“āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”

āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡ āļ„āļļāļ“āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āđ‰āļ­āļ™āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļšāļąāļāļŠāļĩāļĄāļēāļ•āļĢāļāļēāļ™āđāļĨāļ°āļšāļąāļāļŠāļĩ ECN raw

āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡ āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ—āļļāļāļ„āļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŦāļēāļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļŦāļĨāļēāļĒāđāļšāļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļĨāļ­āļ‡āļāļąāļšāļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡

⚠ïļ āļ‚āđ‰āļ­āļˆāļģāļāļąāļ”āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„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•āļī 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„āļ§āļēāļĄāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāļ•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” āļŠāļĨāļīāļ›āđ€āļžāļˆ āļŠāļ āļēāļžāļ„āļĨāđˆāļ­āļ‡ āļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđˆāļēāļ§āļŠāļēāļĢ āđāļĨāļ°āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡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§āđˆāļēāļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļ–āļĩāļĒāļĢāđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡āļ•āđˆāļģ
  3. āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļąāļšāļœāļīāļ”āļŠāļ­āļšāļ•āđˆāļ­āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ: āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļąāļšāđ„āļ”āđ‰ (āļĢāļ°āļĒāļ°āļŦāđˆāļēāļ‡āļāļĢāļīāļ” āļ•āļąāļ§āļ„āļđāļ“ āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ” āļ•āļąāļ§āļāļĢāļ­āļ‡āđ€āļ‹āļŠāļŠāļąāļ™ 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‰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‰āļ­āļĄāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡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“āļĢāļąāļšāļ—āļĢāļēāļšāļ§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™āđƒāļ™āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāļŠāļĨāļīāļ›āđ€āļžāļˆāđāļĨāļ°āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđƒāļāļĨāđ‰āļŠāļīāļ” āļˆāļģāļāļąāļ”āļŠāđ€āļ›āļĢāļ”āļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđāļĨāļ°āļŠāļĨāļīāļ›āđ€āļžāļˆāļŠāļđāļ‡āļŠāļļāļ”āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļāļēāļĢāļˆāļąāļšāļ„āļđāđˆāļ„āļģāļŠāļąāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ āļŠāļīāđˆāļ‡āļŠāļģāļ„āļąāļāļ„āļ·āļ­āļ•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‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļ™āđˆāļ§āļ‡ VPS <1ms āđāļĨāļ°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”āļĒāļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāļ—āļĩāđˆāđ‚āļ•āđŠāļ°āđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒ

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°āļŠāļ™āļīāļ”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‘āđŒāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ—āļ­āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ‡āļīāļ™ āļŦāļĢāļ·āļ­āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ•āļąāļ§ āļ„āļļāļ“āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ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‡āļˆāļ°āđ„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§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļ—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§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™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āļĨāļ°āļāļēāļĢāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ„āđˆāļēāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļāļēāļĢāļĢāļąāļšāļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ§āđˆāļē āļšāļąāļ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§āļĨāļēāđƒāļ”āļ­āļēāļˆāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļāļīāļ”āļ‚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† 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 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‚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‚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”



āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
āļŠāđ„āļ•āļĨāđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
Scalping
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒ
Grid
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ
āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄ
āļ„āļ§āļēāļĄāļ–āļĩāđˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”
āļŠāļđāļ‡
āļĒāļ­āļ”āļ„āļ‡āđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģāļ—āļĩāđˆāđāļ™āļ°āļ™āļģ
$100
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”
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.
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‰

"GOLD SCALPER UPDATE" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.7
(4)
$100
/
$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)
$49
/
$79
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Signal
Order Flow Market Depth Pro | Footprint & DOM
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Volume
Moving Average
Multi-Timeframe Rolling Volatility Indicator - Smart Volatility Breakout System
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Forex
BTCUSD
+12
Pro Structure Patterns Detector
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
cBot
BTCUSD
EPIC FURY
5.56
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
EMA
+5
APEX-Adaptive Multi-Engine Position Algorithmic System
53.3%
ROI
8.86
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"BITCOIN ALPHA EDGE" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.2
(5)
$125
/
$185
cBot
ATR
Volume
+5
FRACTAL ALPHA-EDGE
7.97
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
EMA
CHOCH
+1
Volatility Oscillator & Detector: Professional Conditional Volatility Predictive. Stop reacting to volatility
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Channel
Key Levels
+2
SATNAV Trade Indicator: Adaptive Supertrend & Trade Management System
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
VWAP
Volume
+2
VWAP Bands and Swing Wick Structure Indicator
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
BOS
CHOCH
+5
Market Structure Indicator

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

"UNO GOLDEN DRAGON PRO" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.5
(4)
$99
/
$190
cBot
ATR
SMA
+4
An advanced multi-tier grid trading system utilizing SMA anchors and ATR-driven volatility scaling for gold and forex.
117.7%
ROI
1.43
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"GOLD SCALPER UPDATE" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.7
(4)
$100
/
$199
cBot
VWAP
Signal
+4
Gold Profit Scalper Machine
4
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
it works with timeframe H1.
cBot
AI
ATR
+8
The Best Gold Trading AI Bot You have ever seen !!! Please Try it for yourself , Recommended For High Risk Trader
cBot
Fixed Lot
Low Drawdown
+4
ScarFace cBot delivers consistent profits using advanced grid logic. Set it and watch your account grow steadily.
102.3%
ROI
3.57
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
RSI
+3
The best strategy you'll find on the market!
2.1
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Fixed Lot
TP Manager
+5
Hotkeys Trading Assistant - Professional Shortcut Assitant with Risk Manager, Hotkeys & Lot Sizing.
cBot
EMA
RSI
+5
An algorithmic trend sniper engineered to hit high-yield profit targets and instantly lock in gains.
5.35
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
Grid
+4
Long-only QQE momentum cBot with ATR-based risk management. Designed for upward-biased instruments like indices.
9.2%
ROI
9.64
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
RSI
+4
** Fully Automated Trend-Following cBot for NASDAQ 100 (US Tech 100) — Built for cTrader **
42%
ROI
2.58
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
ATR
NAS100
+3
Achieves 57% win rate, 2.23 profit factor, and 8-12% annual drawdown with 112% returns at 33% margin usage (1:20 lev)
"Candle Color Algo" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
4.5
(4)
$150
/
$300
cBot
EMA
Volume
+4
Candle Color Algo is a smart cTrader robot designed to capture trend reversals using Heikin Ashi candle logic and EMA
1821%
ROI
8.12
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"US500_Trading_Robot" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$80
cBot
ADX
ATR
+5
Automated US500 cBot on M15 with ATR+ADX regime filtering, 3 entry models (Cross/Pullback/Momentum),
20.8%
ROI
1.75
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"Breakout Follow Trend PRO" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
$200
/
$400
cBot
ATR
Volume
+5
BreakoutFollow Trend: Institutional Trend Expansion Engine for cTrader .
449332.6%
ROI
2.15
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
BOS
CHOCH
+1
SMC-based cBot for indices, gold and forex, using liquidity sweeps, BOS and disciplined risk management.
12.4%
ROI
2.05
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"RSI 4" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.2
(4)
$100
cBot
RSI
Forex
+2
RSI XAUUSD
11.99
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
"needThai cBot Your AI Companion" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļŠāļ”
5.0
(1)
$93
/
$180
cBot
AI
EMA
+5
Let AI do all the works for you , sit back and enjoy !! Please Try default setting before making any changes
9.9%
ROI
4
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
cBot
Balanced
Spread Filter
+4
Trade Gold with a controlled basket cBot: risk limits, spread filter and easy optimization for XAUUSD M15.
95.7%
ROI
2.01
āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļŠāđˆāļ§āļ™ āļāļģāđ„āļĢāļ•āđˆāļ­āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™
38
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
306
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ