和谐贸易 - 页 447

新评论
 
darrenmkn:
在gbpcad 4hr上，这是用ZUP 55做的。

它没有覆盖4小时内的前高。

下面是porichuk的zup 53 + 5-0新数据。

你注意到了吗，它回到了更远的地方以获得前一个高点。

我去看了ZUP 55的日线，想得到前一个高点，但它错过了蓝点的亮点，所以这个模式是一个Gartley，但可能会形成一个蝙蝠，但它没有显示出来。

谢谢

因为达伦。

而zupwsv55使用了%5 的斐波那契偏差

extern double FibonacciDeviation =0.05;

extern double LegLengthDeviation =0.05;

extern double TimeDeviation = 0.10;

zup 53 + 5-0使用%50 的斐波那契偏差

extern double FibonacciDeviation =0.5;

extern double LegLengthDeviation =0.5;

extern double TimeDeviation = 0.10;

如果我是你，我永远不会使用超过%7=0.07的斐波那契偏离。

我的原始wsv53和wsv53 5-0新版之间唯一的区别（除了默认偏差）是。

poruchik将5-0的代码改为我在这里描述的基于倒数的代码。但这个代码不是百分之百正确的，所以我已经完成并纠正了这个代码，并在这里与zup_v113wsv55分享。

如果你看了 "poruchik "发的#4391帖子 @https://www.mql5.com/en/forum/173588，你会更明白这个问题。

和我的回答 #4411 @https://www.mql5.com/en/forum/173588

 

如果你增加斐波那契偏差（相当于标准Zups中的ExtDeltaGartley和ExtDeltaStrongGartley），我可以向你保证，指标会检测并找到很多以前找不到的模式，但你真的相信它找到的东西并打开交易吗？

我的拙见是，永远不要使用超过7％的纤维偏差。

我个人使用最大偏差%5（wsv版本中的默认值）作为斐波那契比率偏差。

 

也许38.2斐波那契水平应该被设定为第一目标，以实现更安全的交易。

附加的文件：
s_28.png  83 kb
s1_10.png  74 kb
s2_14.png  77 kb
 
grandaevus:
如果你增加斐波那契偏差（相当于标准ZUPs中的ExtDeltaGartley和ExtDeltaStrongGartley），我可以向你保证指标会检测并找到很多以前找不到的模式，但你真的相信它找到的东西并进行交易吗？

我的拙见是，永远不要使用超过7％的纤维偏差。

我个人使用最大偏差%5（wsv版本中的默认值）作为斐波那契比率偏差。

谢谢你的回答。我明白你的意思。我发现ZUP 53+5.0的模式

与你的ZUP相比不是很准确。所以我将采纳你的建议，坚持使用ZUP 55，过去一周一直使用ZUP 53进行交易，在15分钟和更大的时间段内都非常有利可图。 到目前为止，这绝对是最好的一个。 谢谢你的辛勤工作。

 

还有一件事，grandeavus，提到你的tp1是什么？ 你的TP2和TP3是什么（如果你有的话）？

 

Hola Ryu Shin你能不能发布最新的模板和zup使用。

非常感谢。

 
forexpro4.5:
Hola Ryu Shin 你能不能发布最新的模板和zup使用。非常感谢你。

我将在检查和 测试后进行。我在周末创建了一个新的模板，所以我想在现场测试一下。

 

在38.2点突破天堂，在61.8点突破特普的情况如何？

 

看跌的纳瓦罗200对GbpUsd H4（最大偏差%5）。

附加的文件：
gbpusdh4_1.png  51 kb
 
grandaevus:
如果你增加斐波那契偏差（相当于标准Zups中的ExtDeltaGartley和ExtDeltaStrongGartley），我可以向你保证，指标将检测并找到很多以前找不到的形态，但你真的相信它所发现的并开立交易吗？

我的拙见是，永远不要使用超过7％的纤维偏差。

我个人使用最大偏差%5（wsv版本中的默认值）作为斐波那契比率偏差。

孩子们，当你们分享你们的交易设置时，能否写出你们的斐波那契偏差设置（相当于标准Zups中的ExtDeltaGartley和ExtDeltaStrongGartley）。

因为即使是%1=0.01的偏差增加，也会对寻找模式产生很大的影响。

最后一次，让我给你一个例子来说明增加斐波那契偏差的效果。

Gartley形态。

XD纤维回撤位应该是0.786

5％的偏差

0.7467 < 纤维比率 < 0.8253 被认为是 0.786

%10的偏差

0.7074 < 纤维比率 < 0.8646 被认为是 0.786

20％的偏差

0.6288<纤维比率<0.9432被认为是0.786

正如你所看到的，当偏差增加时，范围也会增加，所以检测到模式的概率也会增加，但不幸的是，准确性和可靠性会呈几何级数 下降。

附加的文件：
gartleybullre.jpg  23 kb
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