트레이드:
79
이익 거래:
49 (62.02%)
손실 거래:
30 (37.97%)
최고의 거래:
165.35 USD
최악의 거래:
-259.20 USD
총 수익:
1 426.24 USD
(1 928 289 pips)
총 손실:
-1 646.00 USD
(1 129 912 pips)
연속 최대 이익:
11 (238.55 USD)
연속 최대 이익:
238.55 USD (11)
샤프 비율:
-0.04
거래 활동:
85.35%
최대 입금량:
3.48%
최근 거래:
2 시간 전
주별 거래 수:
14
평균 유지 시간:
17 시간
회복 요인:
-0.33
롱(주식매수):
36 (45.57%)
숏(주식차입매도):
43 (54.43%)
수익 요인:
0.87
기대수익:
-2.78 USD
평균 이익:
29.11 USD
평균 손실:
-54.87 USD
연속 최대 손실:
3 (-87.87 USD)
연속 최대 손실:
-259.20 USD (1)
월별 성장률:
-4.68%
Algo 트레이딩:
77%
잔고에 의한 삭감:
절대적:
329.42 USD
최대한의:
665.45 USD (6.44%)
상대적 삭감:
잔고별:
6.44% (665.87 USD)
자본금별:
1.62% (164.98 USD)
배포
심볼 | 딜 | Sell | Buy | |
---|---|---|---|---|
BTCUSD+ | 29 | |||
ETHUSD+ | 28 | |||
XAUUSD+ | 15 | |||
XAGUSD+ | 7 | |||
5
10
15
20
25
30
|
5
10
15
20
25
30
|
5
10
15
20
25
30
|
심볼 | 총 수익, USD | 손실, USD | 수익, USD | |
---|---|---|---|---|
BTCUSD+ | 222 | |||
ETHUSD+ | 127 | |||
XAUUSD+ | -69 | |||
XAGUSD+ | -501 | |||
200
400
600
800
1K
|
200
400
600
800
1K
|
200
400
600
800
1K
|
심볼 | 총 수익, pips | 손실, pips | 수익, pips | |
---|---|---|---|---|
BTCUSD+ | 830K | |||
ETHUSD+ | -21K | |||
XAUUSD+ | -9.5K | |||
XAGUSD+ | -849 | |||
250K
500K
750K
1M
1.3M
1.5M
1.8M
2M
2.3M
2.5M
2.8M
3M
|
250K
500K
750K
1M
1.3M
1.5M
1.8M
2M
2.3M
2.5M
2.8M
3M
|
250K
500K
750K
1M
1.3M
1.5M
1.8M
2M
2.3M
2.5M
2.8M
3M
|
- 입금량
- 축소
최고의 거래:
+165.35
USD
최악의 거래:
-259
USD
연속 최대 이익:
11
연속 최대 손실:
1
연속 최대 이익:
+238.55
USD
연속 최대 손실:
-87.87
USD
리얼개 계정의 다양한 브로커들의 실행 통계를 기반으로 한 평균 편차가 핍(Pip)에 입력됩니다. 이 값은 "STARTRADERINTL-Live"의 제공업자의 값과 구독자의 값 간의 차이와 주문 실행 지연에 따라 달라집니다. 값이 낮을수록 복제의 질이 더 훌륭하다는 것을 의미합니다.
데이터 없음
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.
리뷰 없음
시그널
가격
성장
구독자
자금
잔고
주
Expert Advisor
트레이드
이익 %
활동
PF
기대수익
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