💰 AI-Powered Financial Advisor! 55 Prompt āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļšāļš 360° 📊 āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄ Predictive Market Analysis Tool ðŸ”Ū āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āļ°āļ•āļĨāļēāļ” (Risk Assessment Quiz āđƒāļ™āļ„āļ­āļĄāđ€āļĄāļ™āļ•āđŒ)

āļ—āđˆāļēāļ™āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđ€āļĨāļ·āļ­āļāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™AIāļˆāļēāļāļ„āđˆāļēāļĒāđ„āļŦāļ™āļāđ‡āđ„āļ”āđ‰āļ„āļĢāļąāļš

āļ„āļļāļ“āļŠāļĄāļšāļąāļ•āļīChatGPTMicrosoft CopilotClaudeGeminiPerplexity
āļœāļđāđ‰āļžāļąāļ’āļ™āļēOpenAIMicrosoftAnthropicGooglePerplexity AI
āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™GPT-3.5/GPT-4GPT-4ClaudePaLM 2/GeminiGPT-3.5/GPT-4
āļāļēāļĢāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ āļēāļĐāļē
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ āļēāļžāļĄāļĩ (GPT-4)āļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļāļēāļĢāđ€āļ‚āđ‰āļēāļ–āļķāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļĢāļĩāļĒāļĨāđ„āļ—āļĄāđŒāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ”āļ”āļĩāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļŸāļĢāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩāđāļšāļšāļˆāļģāļāļąāļ”āļĄāļĩāļĄāļĩ
āđāļžāļĨāļ•āļŸāļ­āļĢāđŒāļĄāļ—āļĩāđˆāļĢāļ­āļ‡āļĢāļąāļšāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­Windows, Edgeāđ€āļ§āđ‡āļš, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­, APIāđ€āļ§āđ‡āļš, āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­
āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩāļĄāļēāļāļ”āļĩ
āļāļēāļĢāļ­āđ‰āļēāļ‡āļ­āļīāļ‡āđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļĄāļĩāļĄāļĩ


āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ChatGPT https://chatgpt.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ microsoft Copilot https://copilot.microsoft.com/
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ Gemini https://gemini.google.com/app
āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™ perplexity https://www.perplexity.ai/

  1. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ 10 āļ„āļģāļ–āļēāļĄ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđƒāļŠāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļˆāļļāļ”āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ„āļģāļ›āļĢāļķāļāļĐāļēāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™”
  2. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ [āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļē] āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļĨāđˆāļēāļŠāļļāļ” āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒ”
  3. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡ [āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāļŠāļąāļ”āļŠāđˆāļ§āļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—”
  4. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ ‘āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŦāļļāđ‰āļ™āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™’ āđāļšāļšāļĒāđˆāļ­ 5 āļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āļ­āļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļŦāļļāđ‰āļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—] āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  5. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ„āļģāļ™āļ§āļ“āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđ€āļ‡āļīāļ™āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒāļ•āđˆāļ­āļ›āļĩ āđāļĨāļ°āļĢāļ°āļĒāļ°āđ€āļ§āļĨāļēāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  6. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļĢāļēāļ„āļēāļŦāļļāđ‰āļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŦāļļāđ‰āļ™] āđƒāļ™āļ­āļĩāļ 6 āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™āļ‚āđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļē āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĒāđ‰āļ­āļ™āļŦāļĨāļąāļ‡ 5 āļ›āļĩ āđāļĨāļ°āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡”
  7. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ•āļąāļ§ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ”
  8. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļđāļĄāļīāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ] āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļ­āļąāļ•āļĢāļēāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļŸāđ‰āļ­āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ 10 āļ›āļĩāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•”
  9. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ 10 āļ‚āđ‰āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļĢāļ“āļĩāļĻāļķāļāļĐāļēāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ‚āđ‰āļ­”
  10. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđƒāļŦāđ‰āļœāļđāđ‰āđƒāļŠāđ‰āļ›āļĢāļąāļšāļŠāļąāļ”āļŠāđˆāļ§āļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđāļĨāļ°āđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  11. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡ [āđ€āļŦāļ•āļļāļāļēāļĢāļ“āđŒāđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆ] āļ•āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđ„āļ—āļĒāđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ 20 āļ‚āđ‰āļ­ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāđ€āļ‰āļĨāļĒāđāļšāļšāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ””
  13. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ ‘āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ­āđˆāļēāļ™āļ‡āļšāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—’ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĄāļ·āļ­āđƒāļŦāļĄāđˆ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‡āļšāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ‚āļ­āļ‡ [āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļˆāļ”āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™]”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļēāļžāđāļŠāļ”āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļ”āļ­āļāđ€āļšāļĩāđ‰āļĒāļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒ āļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™ āđāļĨāļ°āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  15. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš 5 āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ­āļēāļĒāļļ (20s, 30s, 40s, 50s, 60+) āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŦāļ•āļļāļœāļĨāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  16. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ„āļģāļ™āļ§āļ“āļĄāļđāļĨāļ„āđˆāļēāļ—āļĩāđˆāđāļ—āđ‰āļˆāļĢāļīāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļŦāļļāđ‰āļ™ (Intrinsic Value) āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩ Discounted Cash Flow (DCF) āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™”
  17. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļąāļĄāļžāļąāļ™āļ˜āđŒāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļĢāļēāļ„āļēāļ—āļ­āļ‡āļ„āļģāđāļĨāļ°āļ”āļąāļŠāļ™āļĩāļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ 20 āļ›āļĩāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ āļēāļ§āļ°āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  18. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ ETF āđāļĨāļ°āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ§āđˆāļēāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđƒāļ””
  19. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Sharpe Ratio āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  20. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ 15 āļ‚āđ‰āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĨāļ·āļ­āļāđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļāļąāļšāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāđ‚āļšāļĢāļāđ€āļāļ­āļĢāđŒāļŠāļąāđ‰āļ™āļ™āļģ 3 āđāļŦāđˆāļ‡”
  21. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ­āđˆāļ­āļ™āđ„āļŦāļ§ (Sensitivity Analysis) āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  22. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ ‘āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Technical Analysis āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļŦāļļāđ‰āļ™’ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļāļĢāļēāļŸāļŦāļļāđ‰āļ™ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļŦāļļāđ‰āļ™] āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  23. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Beta āļ‚āļ­āļ‡āļŦāļļāđ‰āļ™āļĢāļēāļĒāļ•āļąāļ§āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļ•āļĨāļēāļ” āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļŦāļĄāļēāļĒāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  24. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ āļēāļĐāļĩāđƒāļŦāļĄāđˆ [āļŠāļ·āđˆāļ­āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒ] āļ•āđˆāļ­āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āļŦāļļāđ‰āļ™āđāļĨāļ°āļ•āļĢāļēāļŠāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§”
  25. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļ­āļ­āļĄāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļāļĐāļĩāļĒāļ“āļ­āļēāļĒāļļ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ„āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ­āļēāļĒāļļāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  26. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† (āļŦāļļāđ‰āļ™, āļžāļąāļ™āļ˜āļšāļąāļ•āļĢ, āļ—āļ­āļ‡āļ„āļģ, āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ) āđƒāļ™āļŠāđˆāļ§āļ‡ 30 āļ›āļĩāļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē”
  27. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ [āļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđƒāļŦāļĄāđˆ] āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  28. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Value at Risk (VaR) āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  29. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ 10 āļ‚āđ‰āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļŦāļ™āļĩāđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āļšāļļāļ„āļ„āļĨāļ„āļ§āļšāļ„āļđāđˆāđ„āļ›āļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  30. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāđ€āļŠāđˆāļēāļšāđ‰āļēāļ™ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļ›āļąāļˆāļˆāļąāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  31. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ ESG (Environmental, Social, Governance) āđāļĨāļ°āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļšāļšāļ”āļąāđ‰āļ‡āđ€āļ”āļīāļĄ”
  32. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™ Active āđāļĨāļ° Passive āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļ§āđˆāļēāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āđƒāļ””
  33. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Monte Carlo Simulation āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āđ€āļāļĐāļĩāļĒāļ“ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđāļ›āļĨāļœāļĨāđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰”
  34. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļˆāļēāļāļ­āļąāļ•āļĢāļēāđāļĨāļāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āđ‰āļ­āļ‡āļāļąāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡”
  35. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ­āļŠāļąāļ‡āļŦāļēāļĢāļīāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ›āļĨāđˆāļ­āļĒāđ€āļŠāđˆāļē āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒāđāļĨāļ°āļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļĒāļēāļ§”
  36. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ ‘āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āđ€āļĨāļ·āļ­āļāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļ§āļĄ’ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļĨāļļāđˆāļĄ [āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™] 3 āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™”
  37. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Efficient Frontier āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļŠāļĢāļĢāļŠāļīāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒ”
  38. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ [āļŠāļ·āđˆāļ­āđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ] āļ•āđˆāļ­āļ āļēāļ„āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™”
  39. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļ āļēāļĐāļĩāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļĨāļ”āļŦāļĒāđˆāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļĩāļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  40. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļœāļĨāļ•āļ­āļšāđāļ—āļ™āļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļšāļš Dollar-Cost Averaging āđāļĨāļ° Lump Sum āđƒāļ™āļŠāļ–āļēāļ™āļāļēāļĢāļ“āđŒāļ•āļĨāļēāļ”āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
āđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āđ‚āļ”āļĒAI (āļāļ”āļ”āļđāđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄ)

āļœāļĄāđ„āļ”āđ‰āđ„āļ›āđ€āļˆāļ­āļ„āļĨāļīāļ›āļ™āļĩāđ‰ āļĄāļĩāļāļēāļĢāđāļˆāļāļĢāļ°āļšāļšāđ€āļ—āļĢāļ”āļ‚āļ­āļ‡āļĨāļļāļ‡āđ‚āļ‰āļĨāļ āļ‹āļķāđˆāļ‡āđ€āļ›āđ‡āļ™ CDC ActionZone āļāđ‡āđ€āļĨāļĒāđ€āļ­āļēāđ„āļ›āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ™āļīāļ”āđ†āļŦāļ™āđˆāļ­āļĒāđ† āđƒāļŦāđ‰āļ—āļģāļāļēāļĢāđ€āļ›āļīāļ”āļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒ āļāļąāļšāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļŠāļąāļāļĨāļąāļāļĐāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™


1.āđ€āļ›āļīāļ”āļšāļąāļāļŠāļĩāļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ” Binaryoption (āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļāđ‡āļ•āđˆāļ­āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āļīāļ”āļ”āļđāļŠāļąāļāļāļēāļ“ TF 1H āļ‚āļķāđ‰āļ™āđ„āļ›) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ
āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđ€āļ—āļĢāļ”Forex (āđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļāļąāļšāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļ™āļĩāđ‰) āļāļķāļāļāļ™āđ€āļ—āļĢāļ”āļŸāļĢāļĩāļ„āļĨāļīāļāļ—āļĩāđˆāļ™āļĩāđˆ

2.āđ„āļ›āļ—āļĩāđˆ https://www.tradingview.com/ āđāļĨāđ‰āļ§āđ€āļ­āļēCodeāļ—āļĩāđˆāļœāļĄāđāļˆāļ āļāđ‡āļ­āļ›āļ§āļēāļ‡āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĨāļĒāļ„āļĢāļąāļš

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// ÂĐ piriya33
// Added Labels and alert conditions and other quality of life feature
// Updated compatability with pine script v4
// Based on improvements from "Kitti-Playbook Action Zone V.4.2.0.3 for Stock Market"

//@version=5
strategy('GPT Mod By CDC V3', overlay=true, precision=6, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10)
//****************************************************************************//
// CDC Action Zone is based on a simple EMA crossover
// between [default] EMA12 and EMA26
// The zones are defined by the relative position of
// price in relation to the two EMA lines
// Different zones can be use to activate / deactivate
// other trading strategies
// The strategy can also be used on its own with
// acceptable result, buy on the first green candle
// and sell on the first red candle
//****************************************************************************//
//****************************************************************************//
// Define User Input Variables

xsrc = input.source(title='Source Data', defval=close)
xprd1 = input.int(title='Fast EMA period', defval=12)
xprd2 = input.int(title='Slow EMA period', defval=26)
xsmooth = input.int(title='Smoothing period (1 = no smoothing)', defval=1)
fillSW = input.bool(title='Paint Bar Colors', defval=true)
fastSW = input.bool(title='Show fast moving average line', defval=true)
slowSW = input.bool(title='Show slow moving average line', defval=true)
labelSwitch = input.bool(title='Turn on assistive text', defval=true)
plotSigsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Signals? ', defval=true)
plotRibsw = input.bool(title='Plot Buy/Sell Ribbon', defval=false)
plotRibbonPos = input.string(title='Ribbon Position', options=['Top', 'Bottom'], defval='Top')

xfixtf = input.bool(title='** Use Fixed time frame Mode (advanced) **', defval=false)
xtf = input.timeframe(title='** Fix chart to which time frame ? **)', defval='D')

plotSig2sw = input.bool(title='Plot momentum based Buy/Sell Signals? ', defval=false)
plotSig2lv = input.int(title='Set signal threshold (higher = stricter)', defval=1, minval=0, maxval=1)

//****************************************************************************//
//Calculate Indicators

f_secureSecurity(_symbol, _res, _src) => request.security(_symbol, _res, _src[1], lookahead = barmerge.lookahead_on) // Using f_secureSecurity to avoid repainting

xPrice = ta.ema(xsrc, xsmooth)


FastMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd1)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd1)


SlowMA = xfixtf ?
ta.ema(f_secureSecurity(syminfo.tickerid, xtf, ta.ema(xsrc, xprd2)), xsmooth)
:
ta.ema(xPrice, xprd2)

Bull = FastMA > SlowMA
Bear = FastMA < SlowMA

//****************************************************************************//
// Define Color Zones

Green = Bull and xPrice > FastMA // Buy
Blue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice > SlowMA //Pre Buy 2
LBlue = Bear and xPrice > FastMA and xPrice < SlowMA //Pre Buy 1

Red = Bear and xPrice < FastMA // Sell
Orange = Bull and xPrice < FastMA and xPrice < SlowMA // Pre Sell 2
Yellow = Bull and xPrice < FastMA and xPrice > SlowMA // Pre Sell 1

//****************************************************************************//
// Display color on chart


bColor = Green ? color.green :
Blue ? color.blue :
LBlue ? color.aqua :
Red ? color.red :
Orange ? color.orange :
Yellow ? color.yellow :
color.black
barcolor(color=fillSW ? bColor : na)

//****************************************************************************//
// Display MA lines

FastL = plot(fastSW ? FastMA : na, 'Fast EMA', color=color.new(color.red, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
SlowL = plot(slowSW ? SlowMA : na, 'Slow EMA', color=color.new(color.blue, 0), style = xfixtf ? plot.style_stepline : plot.style_line)
fillcolor = Bull ? color.new(color.green,90) : Bear ? color.new(color.red,90) : color.new(color.black,90) // fillcolor = Bull ? color.green : Bear ? color.red : color.black
fill(FastL, SlowL, fillcolor) // fill(FastL, SlowL, fillcolor, transp=90)

//****************************************************************************//
// Define Buy and Sell condition
// This is only for thebasic usage of CDC Actionzone (EMA Crossover)
// ie. Buy on first green bar and sell on first red bar

buycond = Green and Green[1] == 0
sellcond = Red and Red[1] == 0

bullish = ta.barssince(buycond) < ta.barssince(sellcond)
bearish = ta.barssince(sellcond) < ta.barssince(buycond)

buy = bearish[1] and buycond
sell = bullish[1] and sellcond

bColor_BullBear = bullish ? color.green : bearish ? color.red : color.black

//****************************************************************************//
// Plot Buy and Sell point on chart

plotshape(plotSigsw ? buy : na,
style=shape.labelup,
title='Buy Signal',
location=location.belowbar,
color=color.new(color.green, 0),
text="BUY")
plotshape(plotSigsw ? sell : na,
style=shape.labeldown,
title='Sell Signal',
location=location.abovebar,
color=color.new(color.red, 0),
text="SELL")

// Display Buy/Sell Ribbon


plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Top' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.top,
color=bColor_BullBear)

plotshape(plotRibsw ? plotRibbonPos == 'Bottom' ? close : na : na,
style=shape.square,
title='Buy/Sell Ribbon',
location=location.bottom,
color=bColor_BullBear)


//****************************************************************************//
// Label

labelstyle = close > SlowMA ? label.style_label_down : label.style_label_up
labelyloc = close > SlowMA ? yloc.abovebar : yloc.belowbar
labeltcolor = buy ? color.black :
sell ? color.white :
close > close[1] ? color.green :
color.red
labelbgcolor = buy ? color.green : sell ? color.red : color.silver
labeltext = buy ? 'BUY next bar\n' : sell ? 'SELL next bar\n' : ' '
trendText = bullish ? 'bullish' : bearish ? 'bearish' : 'sideways'


l1 = label.new(bar_index, na,
text=labeltext + syminfo.ticker + ' ' + str.tostring(close) + ' ' + syminfo.currency + '\n currently in a ' + trendText + ' trend \n',
color=labelbgcolor,
textcolor=labeltcolor,
yloc=labelyloc,
style=labelstyle)

label.delete(labelSwitch ? l1[1] : l1)

// Momentum Signal using StochRSI

// Adds a momentum based signal following trends to the script
// Default is hidden, only use with caution
// Parameters for STOCH RSI is hard-coded to avoid cluttering the input screen further
// If you need to change anything, make a copy of the code and change it.
// Inputs are commented out, to enable them comment out the hard coded variables first!

// fixed inputs //

smoothK = 3
smoothD = 3
RSIlen = 14
STOlen = 14
SRsrc = close
OSlevel = 30
OBlevel = 70

// User inputs // // COMMENT ABOVE VARIABLES FIRST!!

// smoothK = input(3,"StochRSI smooth K",type=input.integer,minval=1)
// smoothD = input(3,"StochRSI smooth D",type=input.integer,minval=1)
// RSIlen = input(14,"RSI length",type=input.integer,minval=1)
// STOlen = input(14,"Stochastic length",type=input.integer,minval=1)
// SRsrc = input(close,"Source for StochasticRSI",type=input.source)
// OSlevel = input(30,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)
// OBlevel = input(70,"Oversold Threshold",type=input.float,minval=0.00)

// calculations //
rsi1 = ta.rsi(SRsrc, RSIlen)
k = ta.sma(ta.stoch(rsi1, rsi1, rsi1, STOlen), smoothK)
d = ta.sma(k, smoothD)

// storsiBuySig = if bullish
// if (d < OSlevel and crossover(k,d))
// 3
// else if crossover(k,OSlevel)
// 2
// else if d > OSlevel and crossover(k,d)
// 1
// else
// 0
// else
// 0

crossover_1 = ta.crossover(k, d)
crossover_2 = ta.crossover(k, d)
iff_1 = d > OSlevel and crossover_2 ?
1 : 0
iff_2 = d < OSlevel and crossover_1 ?
2 : iff_1
storsiBuySig = bullish ? iff_2 : 0

crossunder_1 = ta.crossunder(k, d)
crossunder_2 = ta.crossunder(k, d)
iff_3 = d < OBlevel and crossunder_2 ?
1 : 0
iff_4 = d > OBlevel and crossunder_1 ?
2 : iff_3
storsiSellSig = bearish ? iff_4 : 0

plotshape(plotSig2sw ? storsiBuySig > plotSig2lv ? storsiBuySig : na : na,
'Buy more signals', style=shape.triangleup,
location=location.belowbar, color=color.new(color.teal, 0))
plotshape(plotSig2sw ? storsiSellSig > plotSig2lv ? storsiSellSig : na : na,
'Sell more signals', style=shape.triangledown,
location=location.abovebar, color=color.new(color.orange, 0))


//****************************************************************************//
// Alert conditions

alertcondition(buy,
title='*Buy Alert',
message='Buy {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(sell,
title='*Sell Alert',
message='Sell {{exchange}}:{{ticker}}')

alertcondition(bullish,
title='is Bullish')

alertcondition(bearish,
title='is Bearish')

alertcondition(Green,
title='is Green')

alertcondition(Blue,
title='is Blue (Strong Rally)')

alertcondition(LBlue,
title='is Light Blue (Rally)')

alertcondition(Red,
title='is Red')

alertcondition(Orange,
title='is Orange (Strong Dip)')

alertcondition(Yellow,
title='is Yellow (Dip)')


//****************************************************************************//

// Entry and Exit Strategy
if (buy)
strategy.entry("Buy", strategy.long)

if (sell)
strategy.close("Buy")

  1. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Cryptocurrency āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļŠāļĢāļĢāļŠāļąāļ”āļŠāđˆāļ§āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāđƒāļ™āļžāļ­āļĢāđŒāļ•”
  2. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Duration āđāļĨāļ° Convexity āļ‚āļ­āļ‡āļžāļąāļ™āļ˜āļšāļąāļ•āļĢ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļīāļŦāļēāļĢāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļ­āļąāļ•āļĢāļēāļ”āļ­āļāđ€āļšāļĩāđ‰āļĒ”
  3. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ 15 āļ‚āđ‰āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ•āļąāļ§āļĢāļąāļšāļĄāļ·āļ­āļāļąāļšāļ āļēāļ§āļ°āđ€āļĻāļĢāļĐāļāļāļīāļˆāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļĢāļēāļĒāļĒāđˆāļ­āļĒ”
  4. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĻāļķāļāļĐāļēāļ•āđˆāļ­ āđ‚āļ”āļĒāļ„āļģāļ™āļķāļ‡āļ–āļķāļ‡āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒ āļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰āļ—āļĩāđˆāļ„āļēāļ”āļŦāļ§āļąāļ‡ āđāļĨāļ°āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļž”
  5. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ Alternative Investments (āđ€āļŠāđˆāļ™ Private Equity, Hedge Funds) āđāļĨāļ°āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ•āđˆāļēāļ‡āđ†”
  6. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āļĢāļĩāļĒāļšāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāļ‚āđ‰āļ­āđ€āļŠāļĩāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļœāđˆāļēāļ™ Robo-Advisor āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđāļ•āđˆāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—”
  7. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Option Greeks (Delta, Gamma, Theta, Vega) āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ‹āļ·āđ‰āļ­āļ‚āļēāļĒāļ­āļ™āļļāļžāļąāļ™āļ˜āđŒ”
  8. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āļĢāļ°āļĒāļ°āļŠāļąāđ‰āļ™ āļāļĨāļēāļ‡ āđāļĨāļ°āļĒāļēāļ§ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒ”
  9. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļļāđ‰āļĄāļ„āđˆāļēāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āđāļšāļšāļŠāļ°āļŠāļĄāļ—āļĢāļąāļžāļĒāđŒāđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļšāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ•āļ™āđ€āļ­āļ‡”
  10. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļœāļĨāļāļĢāļ°āļ—āļšāļ‚āļ­āļ‡āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ„āļĨāļąāļ‡āļ‚āļ­āļ‡āļĢāļąāļāļšāļēāļĨāļ•āđˆāļ­āļ•āļĨāļēāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļŦāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļĄ”
  11. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļšāļ—āļ„āļ§āļēāļĄ ‘āļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļĨāļ°āļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™ REITs’ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒ REITs [āļŠāļ·āđˆāļ­ REITs] āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš”
  12. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ„āļģāļ™āļ§āļ“ Sortino Ratio āļ‚āļ­āļ‡āļžāļ­āļĢāđŒāļ•āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ‚āđ‰āļ­āļ”āļĩāđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ€āļ—āļĩāļĒāļšāļāļąāļš Sharpe Ratio āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰”
  13. “āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āļ„āļģāđāļ™āļ°āļ™āļģ 10 āļ‚āđ‰āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ§āļīāļ™āļąāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢāļ•āļīāļ”āļ•āļēāļĄāđāļĨāļ°āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļœāļĨāļ„āļ§āļēāļĄāļāđ‰āļēāļ§āļŦāļ™āđ‰āļē”
  14. “āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āđ„āļ›āđ„āļ”āđ‰āđƒāļ™āļāļēāļĢāļšāļĢāļĢāļĨāļļāđ€āļ›āđ‰āļēāļŦāļĄāļēāļĒāļ—āļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ‡āļīāļ™ āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĢāļēāļĒāđ„āļ”āđ‰ āļ„āđˆāļēāđƒāļŠāđ‰āļˆāđˆāļēāļĒ āđāļĨāļ°āđāļœāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āļ›āļąāļˆāļˆāļļāļšāļąāļ™”
  15. “āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđƒāļ™āļ•āļĨāļēāļ”āđ€āļāļīāļ”āđƒāļŦāļĄāđˆ (Emerging Markets) āđāļĨāļ°āđ€āļŠāļ™āļ­āļāļĨāļĒāļļāļ—āļ˜āđŒāļāļēāļĢāļāļĢāļ°āļˆāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŠāļĩāđˆāļĒāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™āđ„āļ—āļĒ”

AI Master Class

(āđƒāļŠāđ‰AIāļŠāđˆāļ§āļĒāļ—āļģāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ” āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļž)

āļ‚āļ­āļ‚āļ­āļšāļ„āļļāļ“āļ—āļĩāđˆāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆ

āđ€āļĢāļēāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļ™āļĒāļļāļ„āļ—āļĩāđˆ AI āļāļģāļĨāļąāļ‡āļˆāļ°āļĄāļēāļžāļĨāļīāļāđ‚āļĨāļāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āđ€āļŦāļĄāļēāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš

✅ āļœāļđāđ‰āļ›āļĢāļ°āļāļ­āļšāļāļēāļĢ āđ€āļˆāđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļēāļāļ™āļģ AI āļĄāļēāļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļžāļīāđˆāļĄāļœāļĨāļāļģāđ„āļĢ āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļĒāļ­āļ”āļ‚āļēāļĒ
✅ āļĄāļ™āļļāļĐāļĒāđŒāđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ­āļąāļžāļŠāļāļīāļĨāļ•āļąāļ§āđ€āļ­āļ‡ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļ­āļēāļŠāļĩāļžāļāļēāļĢāļ‡āļēāļ™
✅ āļœāļđāđ‰āļ—āļĩāđˆāļŠāļ™āđƒāļˆāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩ AI āđāļĨāļ°āļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļŠāļĩāļ§āļīāļ•āļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™
✅ āļ™āļąāļāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™ āļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŦāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāļ•āļąāļ”āļŠāļīāļ™āđƒāļˆāđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™

āļŠāļīāđˆāļ‡āļ—āļĩāđˆāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

✅ āļ›āļđāļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™ AI āđāļĨāļ° ChatGPT āļˆāļēāļāļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļ•āđ‰āļ™āļˆāļ™āđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļ›āđ‡āļ™
✅ āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļāļēāļĢ Prompt āđƒāļŦāđ‰ AI āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ•āļēāļĄāļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļēāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ
✅ āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰ AI āđƒāļ™āļ”āđ‰āļēāļ™āļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĨāļēāļ”, Content Creation, SEO
✅ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļ āļēāļž āļ§āļīāļ”āļĩāđ‚āļ­ āļ”āđ‰āļ§āļĒ AI āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡ DALL-E
✅ āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ AI āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļŦāļĨāļ·āļ­āđƒāļ™āļāļēāļĢāļĨāļ‡āļ—āļļāļ™
✅ AI āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒāļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āļŠāļĩāļ§āļīāļ”āđāļĨāļ°āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđāļĨāļ°āļĒāļąāļ‡āļĄāļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āļ­āļ·āđˆāļ™āđ†āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ

✅ āđƒāļŠāđ‰ Gemini āļ§āļēāļ‡āđāļœāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ•āļąāļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™
📝 Workshop āđ€āļžāļˆāļŠāļ­āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐāļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
💎 workshop āđ€āļžāļˆ āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŠāļ­āļ™āļ āļēāļĐāļēāļ­āļąāļ‡āļāļĪāļĐ
📝 āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŦāđ‰ ChatGPT āļŠāļ­āļ™āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ HTML CSS āļŠāļ­āļ™āļ”āļĩāđ„āļĄāđˆāļžāļ­āļŠāļĢāļļāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āļĩāļ”āđ‰āļ§āļĒ
🚀 āļŠāļ­āļ™āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŦāļ™āđ‰āļēāđ€āļ§āļ›āđƒāļ™5āļ™āļēāļ—āļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ ChatGPT āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™Codeāđ€āļ­āļ‡āđāļĄāđ‰āđāļ•āđˆāļ•āļąāļ§āđ€āļ”āļĩāļĒāļ§
ðŸŽĨ AI āļŠāļĢāļļāļ›āļ„āļĨāļīāļ› youtube
ðŸ’Ą āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļ­āļ­āļāđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āļ§āļĩāļ”āļĩāđ‚āļ­
🗚ïļ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ Mind Mapping āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
🔍 āđƒāļŠāđ‰ Chat GPT āļŠāđˆāļ§āļĒāļŦāļēāļĢāļđāļ›āđ„āļ”āđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ
📚 āļĨāđ‰āļģāļˆāļąāļ” āđƒāļŦāđ‰ AI āđāļ•āđˆāļ‡āļ™āļīāļ—āļēāļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ āļēāļžāļ›āļĢāļ°āļāļ­āļš āļ„āļ­āļĄāđ‚āļš ChatGPT+Midjourney+Canva
🖌ïļ āļ—āļģāļĢāļđāļ›āļŠāļĄāļļāļ”āļĢāļ°āļšāļēāļĒāļŠāļĩ āļ”āđ‰āļ§āļĒ Midjourney
📈 āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™ SEO āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđ€āļĢāļīāđˆāļĄ
📊 50 marketing Prompt
🖞ïļ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļđāļ›āļŸāļĢāļĩāđ†āļœāđˆāļēāļ™ ChatGPT
ðŸ–Ĩïļ āđƒāļŠāđ‰ ChatGPT āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡slide āđāļšāļš powerpoint
📚 āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļģāļ­āļ˜āļīāļšāļēāļĒāļ„āļĨāļīāļ› Youtube āđ€āļžāļīāđˆāļĄ SEO

āđ„āļ­āđ€āļ”āļĩāļĒāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ›āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāļ•āļąāļ™

āļŠāđˆāļ§āļĒāđ€āļĢāļēāļ—āļģāļ„āļĨāļīāļ› tiktok āļĒāļ­āļ”āļ§āļīāļ§āļžāļļāđˆāļ‡āđ† āđ„āļĄāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļĒāļīāļ‡Ads

FAQ

āļ—āļąāđ‰āļ‡āļŦāļĄāļ”āļ™āļĩāđ‰āđ€āļžāļĩāļĒāļ‡ 3,990 āļšāļēāļ— āļāđˆāļ­āļ™āļ›āļĢāļąāļšāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļ„āļēāđ€āļ•āđ‡āļĄ 8,990 āđƒāļ™āļ­āļ™āļēāļ„āļ•

āđƒāļŠāđˆāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļŦāđ‡āļ™

āļ­āļĩāđ€āļĄāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļĄāđˆāđāļŠāļ”āļ‡āđƒāļŦāđ‰āļ„āļ™āļ­āļ·āđˆāļ™āđ€āļŦāđ‡āļ™ āļŠāđˆāļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™āļ–āļđāļāļ—āļģāđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļŦāļĄāļēāļĒ *