成長(開始日): 2024
-3%
トレード:
40
利益トレード:
18 (45.00%)
損失トレード:
22 (55.00%)
ベストトレード:
67.84 USD
最悪のトレード:
-32.08 USD
総利益:
173.52 USD
(4 014 pips)
総損失:
-228.41 USD
(6 775 pips)
最大連続の勝ち:
4 (18.27 USD)
最大連続利益:
67.84 USD (1)
シャープレシオ:
-0.09
取引アクティビティ:
92.39%
最大入金額:
3.16%
最近のトレード:
1 日前
1週間当たりの取引:
21
平均保有時間:
15 時間
リカバリーファクター:
-0.42
長いトレード:
14 (35.00%)
短いトレード:
26 (65.00%)
プロフィットファクター:
0.76
期待されたペイオフ:
-1.37 USD
平均利益:
9.64 USD
平均損失:
-10.38 USD
最大連続の負け:
4 (-43.00 USD)
最大連続損失:
-45.66 USD (3)
月間成長:
-2.74%
アルゴリズム取引:
100%
残高によるドローダウン:
絶対:
131.94 USD
最大の:
131.94 USD (6.60%)
比較ドローダウン:
残高による:
6.60% (131.94 USD)
エクイティによる:
1.91% (37.04 USD)
配布
シンボル | ディール | Sell | Buy | |
---|---|---|---|---|
EURUSD_i | 10 | |||
AUDUSD_i | 10 | |||
GBPUSD_i | 8 | |||
USDCAD_i | 7 | |||
USDCHF_i | 5 | |||
2
4
6
8
10
|
2
4
6
8
10
|
2
4
6
8
10
|
シンボル | 総利益, USD | Loss, USD | 利益, USD | |
---|---|---|---|---|
EURUSD_i | 34 | |||
AUDUSD_i | -39 | |||
GBPUSD_i | -36 | |||
USDCAD_i | -3 | |||
USDCHF_i | -10 | |||
25
50
75
100
125
150
175
200
|
25
50
75
100
125
150
175
200
|
25
50
75
100
125
150
175
200
|
シンボル | 総利益, pips | Loss, pips | 利益, pips | |
---|---|---|---|---|
EURUSD_i | 120 | |||
AUDUSD_i | -1.1K | |||
GBPUSD_i | -1.3K | |||
USDCAD_i | -153 | |||
USDCHF_i | -403 | |||
250
500
750
1K
1.3K
1.5K
1.8K
2K
2.3K
2.5K
2.8K
3K
|
250
500
750
1K
1.3K
1.5K
1.8K
2K
2.3K
2.5K
2.8K
3K
|
250
500
750
1K
1.3K
1.5K
1.8K
2K
2.3K
2.5K
2.8K
3K
|
- Deposit load
- ドローダウン
ベストトレード:
+67.84
USD
最悪のトレード:
-32
USD
最大連続の勝ち:
1
最大連続の負け:
3
最大連続利益:
+18.27
USD
最大連続損失:
-43.00
USD
いろいろなブローカーのリアルアカウント上で実行統計に基づいたスリッページの平均は、いくつかの点で指定されています。それはオーダー実行の遅れに依るのと同様に、プロバイダーの"Weltrade-Real"からの引用と購読者の引用の違いに依るものです。値がより低いことがコピーの品質がより良いことを意味しています。
データがありません
This fully automated signal broadcasts the trading process of our innovative trading bot, which was created using neural network learning technology on large-scale market data. The built-in artificial intelligence mathematical model searches for the potential impulse of each subsequent market bar and uses the emerging divergence and convergence patterns between predictive indicators and price to form highly accurate reversal points for opening trading positions.
To solve the task of predicting the bar impulse, we used a Recurrent Neural Network (RNN) with a complex and modern architecture that combines an LSTM layer for analyzing dependencies in time series, BatchNormalization and Dropout for stabilizing learning and preventing overfitting, as well as fully connected layers for extracting higher-level features from the data. Training such a model enables it to capture complex temporal dependencies in historical trading instrument data and make predictions based on these dependencies.
The trading strategy incorporates an adaptive risk management system that dynamically adjusts to the current market volatility, structure, and conditions. It takes into account both short-term and long-term market trends to accurately assess risks at every stage of trading. Unlike many other strategies, our bot does not use position averaging, which allows for risk minimization in the event of unfavorable developments. A strict drawdown control ensures capital protection, effectively preventing significant losses even in force majeure situations, such as sudden market swings or unexpected economic events. This well-thought-out risk management system not only preserves but also grows capital under any market conditions.
レビューなし
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シグナル
価格
成長
購読者
残高
残高
週
Expert Advisors
トレード
利益%
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PF
期待されたペイオフ
ドローダウン
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