"Fibonacci Linear Regression Multi-timeframe" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
714 āļ”āļēāļ§āļ™āđŒāđ‚āļŦāļĨāļ”
āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ™ 1.0, Feb 2025
Windows, Mac
5.0
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 1
"Fibonacci Linear Regression Multi-timeframe" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"Fibonacci Linear Regression Multi-timeframe" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
"Fibonacci Linear Regression Multi-timeframe" āļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļ­āļąāļ›āđ‚āļŦāļĨāļ”
āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 03/10/2024
153
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
35.88K
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ

🌟 āļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩ āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™ðŸŒŸ


āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰ Fibonacci Regression Bands āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ—āļēāļ‡āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āļ—āļĩāđˆāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļāļąāļšāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ āđ‚āļ‹āļ™āđāļ™āļ§āļĢāļąāļš/āđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™ āđāļĨāļ°āļˆāļļāļ”āļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ ðŸ“ˆ āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ™āļĩāđ‰āļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­āļ āļēāļžāļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡āļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļīāļ•āļīāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāđƒāļ™āđ€āļ§āļĨāļēāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļ™ (5 āļ™āļēāļ—āļĩ, 15 āļ™āļēāļ—āļĩ, 30 āļ™āļēāļ—āļĩ āđāļĨāļ° 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡) āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļĢāļ°āļšāļļāļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ âģ

ðŸŽŊ āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ—āļģāļ­āļ°āđ„āļĢ?

āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđ‚āļ”āļĒāļ­āļīāļ‡āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĢāļēāļ„āļēāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡āđāļĨāļ°āļœāļŠāļēāļ™āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļĢāļ°āļ”āļąāļš Fibonacci retracement āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŦāđ‰āđāļœāļ™āļ—āļĩāđˆāļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļ‹āļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļĄāļąāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ āļēāļžāļĢāļ§āļĄāļ‚āļ­āļ‡āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļĢāļēāļ„āļē āļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ ðŸ“Š

🔍 āļŠāđˆāļ§āļ™āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļŦāļĨāļąāļ

  • āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™: āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ„āļģāļ™āļ§āļ“āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļāļģāļŦāļ™āļ” (āļ„āđˆāļēāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™: 200 āđāļ—āđˆāļ‡) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļŠāļ”āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļēāļ„āļēāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› ðŸ“‰ðŸ“ˆ
  • āđāļ–āļšāđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™: āđāļ–āļšāļšāļ™āđāļĨāļ°āļĨāđˆāļēāļ‡āļ–āļđāļāļ§āļēāļ”āļĢāļ­āļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļāļĨāļēāļ‡ āđāļŠāļ”āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļšāļĩāđˆāļĒāļ‡āđ€āļšāļ™āļ—āļēāļ‡āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļˆāļēāļāļĢāļēāļ„āļē āļ„āļĨāđ‰āļēāļĒāļāļąāļš Bollinger Bands āđāļ•āđˆāđƒāļŠāđ‰āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļˆāļēāļāļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™ ðŸ“
  • āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩ: āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ„āļĨāļēāļŠāļŠāļīāļ (0, 0.236, 0.382, 0.5, 0.618, 0.786 āđāļĨāļ° 1) āļ–āļđāļāļ§āļēāļ‡āđƒāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡ āđƒāļŦāđ‰āļˆāļļāļ”āđ€āļ”āđ‰āļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļˆāļļāļ”āļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰ ðŸ”Ē
  • āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē: āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē 5 āļ™āļēāļ—āļĩ, 15 āļ™āļēāļ—āļĩ, 30 āļ™āļēāļ—āļĩ āđāļĨāļ° 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡ āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļĄāļĩāļŠāļĩāļ—āļĩāđˆāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļ™ āļŠāđˆāļ§āļĒāļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ‹āļ™āļ—āļĩāđˆāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™ ðŸŽĻ

🔄 āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļīāļ•āļī

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ™āļĩāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļ„āļļāļ“āļĄāļ­āļ‡āđ€āļŦāđ‡āļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļˆāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļĄāļļāļĄāļĄāļ­āļ‡ āļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ āļ§āļīāļ˜āļĩāļ™āļĩāđ‰āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰:

  • āļ›āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļāļ•āļēāļĄāļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ” ðŸ”„
  • āļŠāļĨāļąāļšāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāđ„āļ”āđ‰āļ•āļēāļĄāļ„āļ§āļēāļĄāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™ âąïļ
  • āļˆāļąāļšāļāļēāļĢāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§āđƒāļŦāļāđˆāļ āļēāļĒāđƒāļ™āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļŦāļĨāļąāļ ðŸš€
  • āđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļˆāļēāļāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļąāļ™āļœāļ§āļ™āđ€āļĨāđ‡āļ āđ† āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļˆāļļāļ”āđ€āļ‚āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļ ðŸŽŊ

🔄 āļāļēāļĢāđ‚āļ•āđ‰āļ•āļ­āļšāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē

āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļāļąāļšāļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™

  • āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāđ‚āļ”āļ”āđ€āļ”āđˆāļ™ ðŸ’Š
  • āđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļąāđˆāļ™āļ„āļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āđ‚āļ”āļĒāļĢāļ§āļĄ
  • āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ›āļīāļ”āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŦāļĨāļĩāļāđ€āļĨāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļ
  • āđ€āļ™āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļŦāļĨāļąāļ

āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļ•āđˆāļģāļāļ§āđˆāļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩ

  • āđ€āļ›āļīāļ”āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđƒāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāđ‰āļ™āļāļ§āđˆāļē (5 āļ™āļēāļ—āļĩ, 15 āļ™āļēāļ—āļĩ āļŦāļĢāļ·āļ­ 30 āļ™āļēāļ—āļĩ)
  • āļĢāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ—āļĩāđˆāđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āļ‚āļ­āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļ§āđ‰āļēāļ‡
  • āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļŠāđˆāļ§āļĒāļĢāļ°āļšāļļāļˆāļļāļ”āđ€āļ‚āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āļ āļēāļĒāđƒāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāļāđˆāļāļ§āđˆāļē

📊 āļ§āļīāļ˜āļĩāļ•āļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒ

āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļļāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄ

  • āļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļāļĨāļēāļ‡āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļŦāļĨāļąāļ (āļ‚āļēāļ‚āļķāđ‰āļ™, āļ‚āļēāļĨāļ‡ āļŦāļĢāļ·āļ­ āđāļ™āļ§āļ‚āđ‰āļēāļ‡) ðŸ“ˆðŸ“‰âžĄïļ
  • āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄâ€”āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ™āļāļ§āđˆāļēāđāļŠāļ”āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āļāļ§āđˆāļē 🔍
  • āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļ•āļąāļ§āļ‚āļ­āļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļˆāļēāļāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđƒāļ™āļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āļāļąāļ™āđāļŠāļ”āļ‡āļ–āļķāļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡āđāļĨāļ°āļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­

āđ‚āļ‹āļ™āđāļ™āļ§āļĢāļąāļšāđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™

  • āđāļ–āļšāļšāļ™āđāļĨāļ°āļĨāđˆāļēāļ‡āļ—āļģāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ‚āļ‹āļ™āđāļ™āļ§āļĢāļąāļšāđāļĨāļ°āđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™āđāļšāļšāđ„āļ”āļ™āļēāļĄāļīāļ ðŸ›Ąïļ
  • āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ āļēāļĒāđƒāļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰āđāļ™āļ§āļĢāļąāļš/āđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ—āļĩāđˆ 0.618 āđāļĨāļ° 0.382
  • āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļˆāļēāļāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™ āļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļ‹āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļđāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĢāļ§āļĄāļ•āļąāļ§

🌐 āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ‹āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡

āđ‚āļ‹āļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ—āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļāļąāļ™ āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļļāļ”āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļˆāļ°āđ€āļāļīāļ”āļ›āļāļīāļāļīāļĢāļīāļĒāļēāļ‚āļ­āļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļĩāđˆāļŠāļģāļ„āļąāļ:

  • āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­ Fibonacci retracement āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļ‚āļ­āļšāļšāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļĨāđˆāļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™ āļˆāļ°āļ—āļģāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļļāļ”āđāļ™āļ§āļĢāļąāļšāļŦāļĢāļ·āļ­āđāļ™āļ§āļ•āđ‰āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđāļ‚āđ‡āļ‡āđāļāļĢāđˆāļ‡
  • āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļˆāļēāļāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļ•āļąāļ”āļāļąāļ™āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ§āļĄāļ•āļąāļ§āļāļąāļ™
  • āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļˆāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āļĢāļ‡āļāļąāļ™āđƒāļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļ‰āļžāļēāļ°
  • āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļēāļ„āļēāļ”āļĩāļ”āļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļĄāđˆāļ™āļĒāļģāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ‹āļķāđˆāļ‡āļ•āļĢāļ‡āļāļąāļšāđ€āļŠāđ‰āļ™āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™

🔄 āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ‹āļ™āļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§

āļŦāļēāļāļĢāļēāļ„āļēāļ—āļ°āļĨāļļāļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđƒāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļĨāđ‡āļāļāļ§āđˆāļēāđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļāļĨāđ‰āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļŠāļģāļ„āļąāļ āļ­āļēāļˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰ āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ:

  • āļāļēāļĢāļĒāļ·āļ”āļ•āļąāļ§āđ€āļāļīāļ™: āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļēāļ„āļēāļ–āļķāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļāļīāļ™āđāļ–āļšāļšāļ™/āļĨāđˆāļēāļ‡ āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļšāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē
  • āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡āļāļąāļšāļ•āļąāļ§āļŠāļĩāđ‰āļ§āļąāļ”āđ‚āļĄāđ€āļĄāļ™āļ•āļąāļĄ: āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļ™āļĩāđ‰āļĢāđˆāļ§āļĄāļāļąāļš RSI, MACD āļŦāļĢāļ·āļ­āļ­āļ·āđˆāļ™ āđ† āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡
  • āļāļēāļĢāļ—āļ°āļĨāļļāđ€āļŠāđ‰āļ™āļāļĨāļēāļ‡: āļāļēāļĢāļ‚āđ‰āļēāļĄāđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļāļĨāļēāļ‡āļ­āļēāļˆāļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļžāļĨāļ§āļąāļ•āļĢāļēāļ„āļē āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ–āđ‰āļēāđ€āļāļīāļ”āļ‚āļķāđ‰āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļ™āđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē

ðŸ§Đ āļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ

āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļāļēāļĢāļœāļŠāļĄāļœāļŠāļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”āļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ:

  • āļĢāļąāļāļĐāļēāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļĒāļēāļ§āđƒāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļĨāđ‡āļāļāļ§āđˆāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļŠāļ™āđŒāļˆāļēāļāļāļēāļĢāļ”āļĩāļ”āļ•āļąāļ§āļ‚āļ­āļ‡āļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩ
  • āļĢāļ°āļšāļļāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļŦāļĨāļąāļāđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļŠāđˆāļ­āļ‡āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™ 4 āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āđāļĨāļ°āļŦāļēāļˆāļļāļ”āđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļāļēāļĢāļ–āļ­āļĒāļāļĨāļąāļšāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđƒāļ™āļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļĩāđˆāđ€āļĨāđ‡āļāļāļ§āđˆāļē
  • āđƒāļŠāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ­āļ”āļ„āļĨāđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļˆāļļāļ”āđ€āļ‚āđ‰āļēāđāļĨāļ°āļ­āļ­āļāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāļđāļ‡

📈 āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ”

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļĨāļąāļšāļ•āļąāļ§

  • āļĢāļ°āļšāļļāđ‚āļ‹āļ™āļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāđāļĨāļ°āđāļ–āļšāļˆāļēāļāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļēāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āļĢāļ§āļĄāļ•āļąāļ§āļāļąāļ™
  • āļĢāļ­āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļĢāļēāļ„āļēāļˆāļēāļāļĢāļđāļ›āđāļšāļšāđāļ—āđˆāļ‡āđ€āļ—āļĩāļĒāļ™ āļ„āļ§āļēāļĄāđāļ•āļāļ•āđˆāļēāļ‡ āļŊāļĨāļŊ
  • āđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļ—āļĢāļ”āļŠāļ§āļ™āļ—āļēāļ‡āļāļąāļšāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāđˆāļ­āļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāđ‰āļ‡āļˆāļļāļ”āļŦāļĒāļļāļ”āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļĄāļ‡āļ§āļ”
  • āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ–āļąāļ”āđ„āļ›āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļŠāđ‰āļ™āļĢāļĩāđ€āļāļĢāļŠāļŠāļąāļ™āļāļĨāļēāļ‡

āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļ•āđˆāļ­āđ€āļ™āļ·āđˆāļ­āļ‡

  • āļĄāļ­āļ‡āļŦāļēāļāļēāļĢāļ–āļ­āļĒāļāļĨāļąāļšāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āļāļĨāļēāļ‡āļŦāļĢāļ·āļ­āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļŠāļģāļ„āļąāļ (0.382 āļŦāļĢāļ·āļ­ 0.618)
  • āļĒāļ·āļ™āļĒāļąāļ™āļ§āđˆāļēāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđ‚āļ”āļĒāļĢāļ§āļĄāļĒāļąāļ‡āļ„āļ‡āļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļŦāļĨāļēāļĒāļāļĢāļ­āļšāđ€āļ§āļĨāļē
  • āđ€āļ‚āđ‰āļēāđ€āļ—āļĢāļ”āđƒāļ™āļ—āļīāļĻāļ—āļēāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļĢāļēāļ„āļēāļ”āļĩāļ”āļ•āļąāļ§āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰
  • āļ•āļąāđ‰āļ‡āļˆāļļāļ”āļŦāļĒāļļāļ”āļ‚āļēāļ”āļ—āļļāļ™āđƒāļ•āđ‰/āđ€āļŦāļ™āļ·āļ­āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŸāļĩāđ‚āļšāļ™āļąāļŠāļŠāļĩāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡

āļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰ Fibonacci Linear Regression āđ€āļ—āļĢāļ”āđ€āļ”āļ­āļĢāđŒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļžāļĨāļ§āļąāļ•āļ‚āļ­āļ‡āļ•āļĨāļēāļ”āđ„āļ”āđ‰āļĨāļķāļāļ‹āļķāđ‰āļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļĢāļ”āđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļĢāļąāļāļĐāļēāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‰āļĩāļĒāļšāļ„āļĄāđāļĨāļ°āđ€āļ—āļĢāļ”āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļŠāļēāļāļ‰āļĨāļēāļ”! ðŸ’ŧ📈

āļ•āļąāļ§āļšāđˆāļ‡āļŠāļĩāđ‰ Ctrader Store:

 

Channel Breakout System

Fair Value Gap Sessions

 BOS & CHOCH

ZigZag

Supertrend

Market Imbalance

Adaptive Trend Channel 

Dynamic Market Structure
Analysis of Turning Points

Order Block

Fibonacci Linear
Regression Multi-timeframe

Volume POC Heatmap

Dynamic RSI

Momentum Fair Value Gap

Market Flow Projection

Dynamic Trend Gradient

Multi-Level Candle Bias
Tracker

Zig-Zag Extremity Tracker

Reactive Moving Average

Auto-Trend Channel

Auto Support and
Resistance Trend Lines

All Support and
Resistance Levels

Leverage Liquidation Map

Zones Supply Demand

Dynamic Range Momentum

āđ‚āļ›āļĢāđ„āļŸāļĨāđŒāļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
5.0
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§: 1
5
100 %
4
0 %
3
0 %
2
0 %
1
0 %
āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āļˆāļēāļāļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē
August 12, 2025
Pros: Draws linear regression channel and Fibonacci levels across multiple timeframes. Great for multi-TF trend and retracement analysis. Cons: No alerts or tooltips. Doesn’t support saving settings templates. Slight lag when many timeframes are active.
Signal
Breakout
Supertrend
RSI
MACD
Bollinger
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‰

"ZigZag" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.3
(6)
āļŸāļĢāļĩ
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+7
ZigZag filters noise, spots trends, patterns, pivots, aiding analysis, trade management, and confirmations. 📉📈
"Order Block" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(4)
$19
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+7
Identify bullish and bearish Order Blocks to spot key support/resistance levels and potential trend reversals! 📈🔄
"Volume POC Heatmap" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
5.0
(4)
āļŸāļĢāļĩ
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+7
📊 Shows volume by price levels, highlights POC, and key zones. Identifies dynamic support/resistance and imbalances.
"BOS & CHOCH" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(2)
$19
/
$25
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+6
Market structural patterns , specifically the concepts of Change of Character (ChoCH) 🔄 and Break of Structure (BoS) ðŸ’Ĩ
"Auto-Trend Channel" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.4
(5)
āļŸāļĢāļĩ
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+6
Adaptive trend channel using linear regression and Pearson correlation for dynamic support, resistance, and trends.
"All Support and Resistance Levels" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
3.0
(2)
$19
/
$20
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
RSI
Breakout
+1
"Identify key market zones and visualize support/resistance from multiple timeframes on a single chart.
"Fair Value Gap Sessions" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
5.0
(4)
āļŸāļĢāļĩ
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+7
identify and highlight temporary market inefficiencies known as "fair value gaps" ðŸšĻ within specific trading Sessions.
"Supertrend" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.3
(3)
$19
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+6
ðŸ’đ Define a price channel 📈 and determine trend direction (bullish ðŸŸĒ or bearish ðŸ”ī).
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+6
📊Zones Supply & Demand: Identifies key price levels with high volume concentration, marking Supply/Demand Zones & Marke
"Dynamic Market Structure Analysis of Turning Points" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.3
(3)
$19
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
RSI
BTCUSD
+5
Identify market structure effortlessly with swing highs, lows, CHoCH, and BOS levels for smart trading decisions! 📊🔍"
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+8
Detects bullish and bearish divergences
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Advanced price action tool that combines multiple technical analysis concepts

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

"NY HTF Candles" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$20
/
$30
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
MSS
Market Structure
NY HTF Candles is a precision panel designed specifically for institutional traders
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Forex
Crypto
+6
The cTrader Chaos Reversals indicator brings high-quality reversal signals to traders.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
RSI
+8
Multi-timeframe market-state dashboard: Score (-100..+100) + UP/NEUT/DN per TF, with optional closed-candle arrows.
"HeatmapLiquidityZones" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
5.0
(2)
$35
/
$45
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
Volume
+2
Heatmap Liquidity Zones Visualize volume-at-price, uncover hidden support/resistance, and track market liquidity in real
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Inside Bar
Save time by lighting a candle to look within yourself in another temporality
"PRICE ACTION ELITE" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
$50
/
$100
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
RSI
MACD
+5
An advanced indicator merging Smart Money Concepts, Gann Sq9 targets, Monte Carlo analysis, and MTF trend bias.
"Smooth Heiken Ashi" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
5.0
(2)
$19
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Prop
Forex
+4
The Smooth Heiken Ashi indicator is a refined charting tool designed to filter out market noise and highlight true price
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Conquer the markets with MA Sabres! This indicator spots trend flips with MAs and cool Sabre shapes & alerts.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
BOS
Fibonacci
+4
Automatically draws major trading sessions, killzones, and SMC daily liquidity targets directly on your cTrader charts.
"Institutional Flow Radar" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āļĒāļ­āļ”āļ™āļīāļĒāļĄ
4.3
(3)
$19
/
$29
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Breakout
Institutional Flow Radar scans the chart for abnormal volume events and classifies them into two groups: Capital &Public
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
Volume
+4
This allows traders to see not just the trend, but whether the momentum itself is overextended.
"Macro Liquidity Sweep" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđƒāļŦāļĄāđˆ
4.0
(1)
$30
/
$40
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Liquidity Grab
Liquidity Sweep
+1
CRT Sweep Tracker is an advanced panel for Candle Range Theory (CRT) traders to track HTF sweeps and manage live trades.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
AI
ATR
+27
Support and Resistance with signals
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
SMC
+18
Super Wick detects powerful candle rejections: fractal long-wicks, HTF resonance zones, and a WSI gauge.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
Counts bars from the start of the sessions.
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
RSI
Signal
+2
Identifies trends with moving averages & volatility. Base levels = bullish 🐂 or bearish ðŸŧ signals. Reversals detected!
"Order Flow Ticks v2.0" āđ‚āļĨāđ‚āļāđ‰
āđ€āļĢāļ•āļ•āļīāđ‰āļ‡āļŠāļđāļ‡
4.4
(22)
āļŸāļĢāļĩ
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
VWAP
Order Flow Ticks v2.0
āļ­āļīāļ™āļ”āļīāđ€āļ„āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ
ATR
SMC
+17
Adaptive Swing-Anchored VWAP that tracks market structure shifts with precision and clarity.
āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆ 03/10/2024
153
āļāļēāļĢāļ‚āļēāļĒ
35.88K
āļ•āļīāļ”āļ•āļąāđ‰āļ‡āļŸāļĢāļĩ