- Programmer & Trader in Pt. Robot Cerdas Indonesia
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💎💎💎 PRODUCT INFORMATION & PORTOFOLIO 💎💎💎
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🛑 Expert Advisors
🚀 RTCSpectra EA MT4: https://www.mql5.com/en/market/product/95463
🚀 RTCSpectra EA MT5: https://www.mql5.com/en/market/product/95914
✔️ Realtime signal by using this EA :
MQL5 : https://www.mql5.com/en/signals/1966335
🚀 RTCDeriv EA MT5: https://www.mql5.com/en/market/product/96832
✔️ Realtime signal by using EA RTCDeriv :
MQL5 : https://www.mql5.com/en/signals/1922237
🛑 Indicator
🚀 MACD Spectra Indicator MT4: https://www.mql5.com/en/market/product/95503
🛑 Utilities
🚀 TradingPanelPlusCopier Utility MT4: https://www.mql5.com/en/market/product/95614
🚀 SmartTradePanel MT4: https://www.mql5.com/en/market/product/95543
The focus is not on trading frequently, but on maintaining consistency and disciplined risk management.
This signal is shared for transparency and long-term observation in real market conditions.
For those interested in monitoring the performance, you can view the signal here: https://www.mql5.com/en/signals/2350241
Every purchase of RTC ML AiBot (EA) and RTC ML Ai Predictor (Indicator) includes access to a comprehensive professional eBook (±90 pages) available in English and Indonesian.
This guide is designed for all trader levels — from beginners to advanced users — and explains not only how to use the system, but how it actually works.
What you will learn inside:
✔ Complete installation & configuration (MT4 & MT5)
✔ Understanding RTC ML Ai Predictor as the decision-making engine
✔ How RTC ML AiBot executes trades with risk-controlled logic
✔ Smart Risk Management principles used by the EA
✔ Parameter explanations (standardized in English)
✔ News-aware trading logic & real-time filtering
✔ Practical live-trading workflow & best practices
✔ Common mistakes & how to avoid them
✔ Professional mindset for automated trading systems
This is not a basic manual, but a structured trading system documentation built from real market experience.
📌 The eBook is exclusive for product owners and continuously updated alongside system improvements.
🎥 Live trade video : https://www.youtube.com/watch?v=e_skSCNv_RI&t=9s
📊 Public MQL5 Signal : https://www.mql5.com/en/signals/2350248
RTC ML AiBot | ML Signal Executor EA - risikogeleitetes Single Entry System RTC ML AiBot ist kein typischer "Plug-and-Profit"-Roboter. Es handelt sich um eine professionelle Ausführungs- und Risikokontroll-Engine, die für die Zusammenarbeit mit einem fortschrittlichen Machine-Learning-Signalsystem entwickelt wurde. Dieser EA wurde entwickelt, um ein kritisches Problem zu lösen, mit dem die meisten Händler konfrontiert sind: den Schutz des Kapitals bei gleichzeitiger disziplinierter und
RTC ML AiBot | ML Signal Executor EA - risikogeleitetes Single Entry System RTC ML AiBot ist kein typischer "Plug-and-Profit"-Roboter. Es handelt sich um eine professionelle Ausführungs- und Risikokontroll-Engine, die zusammen mit einem fortschrittlichen Machine-Learning-Signalsystem arbeitet. Dieser EA wurde entwickelt, um ein kritisches Problem zu lösen, mit dem die meisten Händler konfrontiert sind: Kapitalschutz bei gleichzeitiger disziplinierter und konsistenter Ausführung von Signalen
🚀 Ai Machine Learning 10 candles Forecasting Market : https://www.mql5.com/en/market/product/147069
Rtc ML Ai | Predictor CORE MACHINE LEARNING ENGINE Adaptive ML Market Predictor - Multi-Bar Trend & Candle Forecast 🔍 Was dieser Indikator tut Im Gegensatz zu herkömmlichen Indikatoren verlässt sich dieses System nicht auf statische Parameter oder historische Kurvenanpassungen , sondern passt seinen internen Zustand dynamisch während des laufenden Marktbetriebs an. Anstatt statische Regeln zu verwenden, lernt der Indikator kontinuierlich aus Live-Marktdaten und passt sein internes Modell
Rtc ML Ai | Predictor CORE MACHINE LEARNING ENGINE Adaptive ML Market Predictor - Multi-Bar Trend & Candle Forecast 🔍 Was dieser Indikator tut Im Gegensatz zu herkömmlichen Indikatoren verlässt sich dieses System nicht auf statische Parameter oder historische Kurvenanpassungen , sondern passt seinen internen Zustand dynamisch während des laufenden Marktbetriebs an. Anstatt statische Regeln zu verwenden, lernt der Indikator kontinuierlich aus Live-Marktdaten und passt sein internes Modell