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BitexOne Market-Maker-Strategie

Übersicht

Die BitexOne Market-Maker-Strategie reproduziert den asynchronen Quotierungsroboter aus dem originalen BITEX.ONE MarketMaker.mq5-Quellcode. Der Algorithmus platziert kontinuierlich Paare von Limitaufträgen um einen Referenzpreis und hält eine gleiche Anzahl von Niveaus auf Bid- und Ask-Seite. Die Strategie wurde für StockSharp mit der High-Level-API neu geschrieben: die Quotierungsverwaltung wird durch Order-Book- und Level-1-Abonnements gesteuert, während die Risiko- und Volumen-Normalisierung auf Instrument-Metadaten (PriceStep, VolumeStep und MinVolume) basiert.

Handelslogik

  1. Den Lead-Preis aus dem ausgewählten PriceSource bestimmen. Standardmäßig erwartet die Strategie Mark-Preise, kann aber das Hauptorder-Buch oder ein Hilfsinstrument (Index oder Mark-Symbol) über den Parameter LeadSecurity verwenden.
  2. Den Abstand zwischen Preisniveaus als ShiftCoefficient * lead price berechnen und eine symmetrische Leiter von Zitaten ober- und unterhalb der Referenz erstellen.
  3. Die Gesamtexposition auf jeder Seite auf MaxVolumePerLevel * LevelCount begrenzen. Ausgeführte Trades reduzieren sofort das verfügbare Volumen, sodass das Grid immer die aktuelle Position widerspiegelt.
  4. Preise und Volumen mit dem Instrument-Tick-Größe und Volumenschritt normalisieren. Der Algorithmus storniert veraltete Aufträge und registriert neue, wenn Preis oder Volumen über die Toleranz aus dem ursprünglichen MQL-Code hinausgehen (0,05% Preisschwelle und halber Volumenschritt).
  5. Alle aktiven Aufträge werden während Stop/Reset-Ereignissen storniert, um das Buch sauber zu halten.

Parameter

  • MaxVolumePerLevel – maximales Volumen, das auf einem einzelnen Preisniveau quotiert wird. Betrifft beide Seiten des Buchs und wirkt als Obergrenze, wenn die aktuelle Position wächst.
  • ShiftCoefficient – relativer Offset vom Lead-Preis für jedes inkrementelle Niveau (leadPrice ± shift * levelIndex).
  • LevelCount – Anzahl der Quotierungsniveaus pro Seite. Jedes Niveau erstellt einen Kauf- und einen Verkauf-Limitauftrag.
  • PriceSource – aufgezählter Wert (OrderBook, MarkPrice, IndexPrice), der definiert, woher der Referenzpreis stammt.
  • LeadSecurity – optionales Instrument, das verwendet wird, wenn externe Mark- oder Indexpreise benötigt werden. Falls weggelassen, liefert das Hauptstrategie-Instrument die Referenz.

Konvertierungshinweise

  • Das asynchrone Order-Management von MetaTrader (SendAsync/ModifyAsync/RemoveOrderAsync) wird auf StockSharp's BuyLimit/SellLimit-Helfer abgebildet, kombiniert mit expliziter Stornierung, wenn Toleranzen überschritten werden.
  • Die Positions-Ausgleichslogik (max_pos * level_count ± position) wird beibehalten, um die Leiter zentriert und risikobewusst zu halten.
  • Die Lead-Preis-Auswahl ahmt die Suffix-Logik des ursprünglichen Roboters nach (symbol, symbolm, symboli), indem ein benutzerdefiniertes LeadSecurity kombiniert mit einem PriceSource-Hinweis erlaubt wird.
  • Timer-gesteuerte Überprüfungen in MQL werden durch reaktive Updates ersetzt, die durch Order-Book/Level-1-Nachrichten und Portfolio-Ereignisse ausgelöst werden.

Verwendungshinweise

  • Stellen Sie sicher, dass der angeschlossene Adapter Markttiefe oder Level-1-Daten sowohl für das Handelssymbol als auch für das optionale LeadSecurity bereitstellt.
  • Wenn Mark- oder Index-Feeds verwendet werden, abonnieren Sie die entsprechenden Instrumente vor dem Start der Strategie, damit der Lead-Preis sofort verfügbar ist.
  • Erwägen Sie die Aktivierung von Portfolio-Schutz oder zusätzlichem Risikomanagement in der Hosting-Umgebung, wenn die Börse strenge Quote-zu-Trade-Verhältnisse erfordert.
  • Die Strategie beginnt erst zu quotieren, wenn ein positiver Lead-Preis empfangen wird; überprüfen Sie die Konnektivität, wenn nach dem Start keine Aufträge erscheinen.
using System;
using System.Collections.Generic;

using Ecng.Common;

using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;

namespace StockSharp.Samples.Strategies;

/// <summary>
/// BitexOne market maker strategy using SMA mean-reversion approach.
/// Buys when price drops below lower band, sells when above upper band.
/// </summary>
public class BitexOneMarketMakerStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _smaPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _stopLossPoints;
	private readonly StrategyParam<int> _takeProfitPoints;

	private SimpleMovingAverage _sma;

	private decimal _entryPrice;
	private int _cooldown;

	/// <summary>
	/// SMA period.
	/// </summary>
	public int SmaPeriod
	{
		get => _smaPeriod.Value;
		set => _smaPeriod.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Stop-loss distance in price steps.
	/// </summary>
	public int StopLossPoints
	{
		get => _stopLossPoints.Value;
		set => _stopLossPoints.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Take-profit distance in price steps.
	/// </summary>
	public int TakeProfitPoints
	{
		get => _takeProfitPoints.Value;
		set => _takeProfitPoints.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Initializes a new instance of the <see cref="BitexOneMarketMakerStrategy"/> class.
	/// </summary>
	public BitexOneMarketMakerStrategy()
	{
		_smaPeriod = Param(nameof(SmaPeriod), 100)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("SMA Period", "SMA period for mean reversion", "Indicator");

		_stopLossPoints = Param(nameof(StopLossPoints), 200)
			.SetNotNegative()
			.SetDisplay("Stop Loss", "Stop-loss in price steps", "Risk");

		_takeProfitPoints = Param(nameof(TakeProfitPoints), 400)
			.SetNotNegative()
			.SetDisplay("Take Profit", "Take-profit in price steps", "Risk");
	}

	/// <inheritdoc />
	public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
	{
		yield return (Security, TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();

		_sma = null;
		_entryPrice = 0;
		_cooldown = 0;
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);

		_sma = new SimpleMovingAverage { Length = SmaPeriod };

		var subscription = SubscribeCandles(TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
		subscription.Bind(_sma, ProcessCandle);
		subscription.Start();
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal smaValue)
	{
		if (candle.State != CandleStates.Finished)
			return;

		if (!_sma.IsFormed)
			return;

		if (_cooldown > 0)
		{
			_cooldown--;
			return;
		}

		var close = candle.ClosePrice;
		var step = Security?.PriceStep ?? 1m;

		// Check SL/TP
		if (Position > 0 && _entryPrice > 0)
		{
			if (StopLossPoints > 0 && close <= _entryPrice - StopLossPoints * step)
			{
				SellMarket();
				_entryPrice = 0;
				_cooldown = 100;
				return;
			}

			if (TakeProfitPoints > 0 && close >= _entryPrice + TakeProfitPoints * step)
			{
				SellMarket();
				_entryPrice = 0;
				_cooldown = 100;
				return;
			}
		}
		else if (Position < 0 && _entryPrice > 0)
		{
			if (StopLossPoints > 0 && close >= _entryPrice + StopLossPoints * step)
			{
				BuyMarket();
				_entryPrice = 0;
				_cooldown = 100;
				return;
			}

			if (TakeProfitPoints > 0 && close <= _entryPrice - TakeProfitPoints * step)
			{
				BuyMarket();
				_entryPrice = 0;
				_cooldown = 100;
				return;
			}
		}

		// Mean reversion around SMA
		var deviation = smaValue * 0.008m;

		if (close < smaValue - deviation && Position <= 0)
		{
			if (Position < 0)
				BuyMarket();

			BuyMarket();
			_entryPrice = close;
			_cooldown = 100;
		}
		else if (close > smaValue + deviation && Position >= 0)
		{
			if (Position > 0)
				SellMarket();

			SellMarket();
			_entryPrice = close;
			_cooldown = 100;
		}
	}
}