Svetlana Cherepanova
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3.3 (31)
  • 정보
no
경험
3
제품
468
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Svetlana Cherepanova 출시돈 제품
리뷰: 13
250.00 USD

Gold Buster: XAU/USD 시장의 지능적 확장 Gold Buster 는 신경망 아키텍처와 예측 분석의 시너지를 기반으로 구축된 차세대 엑스퍼트 시스템(EA)입니다. 이 알고리즘은 금(Gold) 변동성을 자율적으로 활용하도록 설계되었으며, 기관급 데이터 처리 기능을 제공하고 트레이딩 시 발생할 수 있는 인지적 편향을 제거합니다. 본 봇은 이전 제품들과는 차별화된 기술을 사용하여 트레이딩의 '양'과 '질'을 모두 사용자가 정의할 수 있도록 지원합니다. 가격 정책 저는 모든 사용자가 제품에 쉽게 접근할 수 있도록 저가 정책을 유지하고 있습니다. 따라서 봇의 초기 가격은 최소 $250 로 설정되었습니다. 하지만 이 가격은 50개 한정 으로 판매되며, 이후에는 $350 로 인상되고 매 50개가 판매될 때마다 단계적으로 가격이 상승합니다. 이는 시장 포화도를 낮게 유지하여 알고리즘의 유효성을 보존하기 위한 필수적인 조치입니다. 저는 가격을 조작하지 않으며, 실제 구매자들의 피드백과

Svetlana Cherepanova
Svetlana Cherepanova
Dear customers! Since 100 sales have been reached, I will increase the price to $100 so as not to reduce the bot's effectiveness with brokers due to the large number of copies.
Guelaki
Guelaki 2026.01.26
Hello
I am unable to reach out to trough messages. I haven’t been able to set the settings and get it running. Is there a guideline?
Svetlana Cherepanova 출시돈 제품
리뷰: 7
100.00 USD

Silver Buster: 실버 거래 알고리즘 최적화 (XAG/USD) Silver Buster 를 소개합니다. 금융 상품 XAG/USD(현물 은) 거래를 위해 특별히 설계된 혁신적인 엑스퍼트 시스템(Expert System)입니다. 인공지능(AI) 분야의 최첨단 성과를 통합한 Silver Buster는 단순한 자동화 솔루션을 넘어, 귀금속 섹터에서 24시간 시장 분석과 자율적인 거래 의사결정이 가능한 고도로 지능화된 복합 시스템입니다. Silver Buster는 전문 트레이더의 검증된 전략과 머신러닝 및 신경망의 혁신적인 방법론을 합성합니다. 이러한 시너지 효과를 통해 시스템은 인간의 인지 및 계산 능력을 능가하는 효율성으로 시장 데이터를 분석하고 거래 신호를 생성합니다. 데이터 수집 및 해석부터 패턴 식별, 고정밀 주문 실행에 이르기까지 전 과정이 자동화되어 심리적 부담을 최소화하고 상시 시장 모니터링의 필요성을 제거합니다. Silver Buster의 핵심 기능적 장점 고급

Svetlana Cherepanova 출시돈 제품
리뷰: 11
100.00 USD

Gold Buster: 금 거래(XAU/USD) 알고리즘 최적화 금융 상품 XAU/USD 거래를 위해 특별히 개발된 혁신적인 전문가 시스템, Gold Buster를 소개합니다. 인공지능(AI) 분야의 최첨단 기술을 통합한 Gold Buster는 단순한 자동화 솔루션을 넘어, 귀금속 세그먼트에서 24시간 시장 분석 및 자율적 거래 의사결정이 가능한 고지능형 복합 시스템입니다. Gold Buster는 전문 트레이더들의 검증된 전략과 머신러닝 및 신경망의 혁신적인 방법론을 결합합니다. 이러한 시너지 접근 방식은 인간의 인지 및 계산 능력을 뛰어넘는 효율성으로 시장 데이터를 분석하고 거래 신호를 생성합니다. 데이터 수집 및 해석부터 패턴 식별, 고정밀 주문 실행에 이르는 모든 프로세스의 완전 자동화는 심리적 부담을 최소화하고 지속적인 시장 모니터링의 필요성을 제거합니다. Gold Buster의 핵심 기능적 장점: 고급 AI 아키텍처: 방대한 양의 과거 및 현재 시장 데이터를 처리하고

Svetlana Cherepanova
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