Летучая мышь
Визуально данная модель очень напоминает Бабочку Гартли, однако существуют некоторые отличия. В частности, особенно они заметны в пропорциях крылышек. Встречается реже остальных, но дает довольно точные сигналы для открытия сделки.
Для определения потенциального разворота тренда трейдер должен следит за рейтсментом 0,886 от перемещения ХА. Это основное условие отработки паттерна. Базовые параметры способны изменяться. К примеру, идеальными считаются параметры 0,5 или 0,382. Оптимальная проекция ВС=1,618.
Краб
Его используют для торгов пользователи, применяющие более сдержанный анализ. Схож с Бабочкой, однако отличается от последней отрезками АВ. Последний у краба обладает довольно мелкой амплитудой.
D может присутствовать на позиции 161,8% от перемещения ХА. Это условие должно четко соблюдаться. Показатели остальных вершин произвольные, и могут меняться.
Три движения
Паттерн отличается отсутствием стандартной фигуры ABCD. Это своего рода разновидность волн Эллиота, состоящая из 5 экстремумов, включающих три ключевых пика или впадины, и 2 коррекционных. Может формироваться на восходящем и нисходящем трендах.
Как торговать по Гартли?
Не торопитесь открывать сделку, если не изучили все параметры. Нужно следить, чтобы соотношение элементов были максимально верными.
Отлично, если фигура накладывается на ключевые точки или соответствует другим построениям. Обычно торговая система создается с учетом комбинации целого перечня методов. Любая графическая модель позволяет понять, как поведет себя цена в прогнозируемом периоде. Открытие сделок осуществляется там, где вероятность получить прибыль будет максимальной.
Если вы потратите время на детальное изучение паттернов Гартли, и будете знать точные параметры их построения, то фигуры отлично будут работать на прибыль. С опытом анализировать рыночные движения в соответствии с паттернами станет все проще. Для повышения эффективности обучения, вы можете скачать шаблоны паттернов Гартли, и наглядно изучать их.
Основным преимуществом данных моделей считается отсутствие неопределенности. То есть, принципы и параметры их построения работают на всех таймфреймах, и отлично отрабатывают себя.
Опубликовано в рубрике 
