Diese Strategie ist eine High-Level-StockSharp-Nachbildung des MetaTrader-Expertenberaters Tengri. Der ursprüngliche Berater handelt EURUSD und USDCHF mit einem Grid-und-Scale-Ansatz, der durch RSI, benutzerdefinierte "Silence"-Volatilitätsfilter und einen EMA-Trendmesser gesteuert wird. Die C#-Version behält den Verhaltenskern bei und passt ihn an StockSharp-Konventionen und Netto-Positionsrechnung an.
Kernideen
Direktionaler Bias – vergleicht das aktuelle Angebot mit dem Eröffnungspreis einer höheren Zeitrahmen-Kerze (Standard 30 Minuten). Eine positive Differenz tendiert die Strategie zu Long, eine negative zu Short.
Momentum-Filter – ein 14-periodiger RSI, berechnet auf Stunden-Kerzen, muss unter 70 für Long-Einträge und über 30 für Short-Einträge bleiben, entsprechend der MetaTrader-Logik.
Stille-Markt-Filter – der ursprüngliche benutzerdefinierte "Silence"-Indikator wird mit ATR-Werten emuliert, die durch EMAs auf zwei verschiedenen Zeitrahmen geglättet werden. Beide Filter müssen unter konfigurierbaren Schwellenwerten bleiben, um Einträge oder Scale-ins zu erlauben.
Trendbestätigung – eine EMA auf einem mittleren Zeitrahmen stellt sicher, dass Long-Ergänzungen nur oberhalb der EMA und Short-Ergänzungen nur unterhalb stattfinden.
Grid- und Martingale-Sizing – der erste Trade verwendet entweder ein festes Lot oder ein eigenkapitalproportionales Lot. Zusätzliche Trades multiplizieren das vorherige Volumen mit konfigurierbaren Faktoren (1.70 vor StepX, 2.08 danach standardmäßig).
Pip-Abstand – der Abstand zwischen Grid-Orders folgt zwei Basisschritten (10 Pips und 20 Pips standardmäßig) und kann exponentiell durch PipStepExponent vergrößert werden.
Trading-Workflow
Einstiegsbewertung (pro EntryCandleType, Standard M1):
Richtung aus der DealCandleType-Kerze bestimmen.
RSI und den ersten Stille-Filter prüfen.
Sicherstellen, dass keine aktiven Trades in dieselbe Richtung vorhanden sind (entgegengerichtete Positionen werden zuerst geflacht, da StockSharp-Portfolios netted werden).
Eine Market-Order mit der berechneten Lot-Größe abgeben. Der erste Trade speichert ein pip-basiertes Take-Profit-Ziel.
Scale-in-Bewertung (pro ScaleCandleType, Standard M1):
EMA-Trend und den zweiten Stille-Filter bestätigen.
Überprüfen, ob der letzte Ausführungspreis weit genug vom aktuellen Markt entfernt ist, anhand der Pip-Step-Regeln.
Eine weitere Market-Order mit Martingale-Sizing hinzufügen, solange die Richtung gültig bleibt und die Trade-Anzahl unter MaxTrades liegt.
Positionsmanagement:
Das optionale globale Gewinnziel schließt die Position, wenn sowohl Long- als auch Short-Stacks vorhanden sind und der kombinierte nicht realisierte PnL Equity / LimitDivisor übersteigt.
Der Take-Profit des ersten Trades dient als einfacher Ausstieg: Wenn das Angebot/die Nachfrage das gespeicherte Ziel erreicht, wird die gesamte Nettoposition geflacht.
Kein automatischer Stop-Loss wird verwendet, entsprechend dem MetaTrader-Code.
Parameter
Parameter
Beschreibung
DealCandleType
Zeitrahmen, dessen Eröffnungspreis den direktionalen Bias definiert.
ATR-Glättung und Schwellenwerte zur Steuerung der zwei Stille-Filter.
MaPeriod
EMA-Periode.
PipStep, PipStep2, PipStepExponent
Abstände zwischen Scale-in-Trades.
LotExponent1, LotExponent2, StepX
Martingale-Faktoren für zusätzliche Positionen.
LotSize, FixLot, LotStep
Money-Management-Einstellungen für die erste Position.
SlTpPips
Pip-Abstand zur Festlegung eines Take-Profits für den ersten Trade (0 deaktiviert ihn).
MaxTrades
Maximale Anzahl von Einträgen pro Richtung.
UseLimit, LimitDivisor
Konfiguration zur globalen Gewinnsperre.
CloseFriday, CloseFridayHour
Optionale Sperre für Spät-Freitag-Einträge.
Unterschiede zur MetaTrader-Version
Silence-Indikator-Ersatz – der proprietäre "Silence"-Indikator wird mit ATR-Werten angenähert, die durch EMAs geglättet werden. Die Schwellenwerte behalten dieselbe numerische Skala, können aber angepasst werden, wenn der ATR-Proxy sich anders verhält.
Netto-Positionsrechnung – StockSharp-Portfolios werden netted, daher flacht die Strategie die entgegengesetzte Richtung ab, bevor ein neuer Stack geöffnet wird, anstatt beide Seiten gleichzeitig abzusichern.
Take-Profit-Handling – MetaTrader hängt TP nur an die erste Order. Der Port schließt die gesamte Nettoposition, wenn dieses Ziel ausgelöst wird. Zusätzliche Orders haben absichtlich kein TP, entsprechend dem ursprünglichen Risikomodell.
Symbolwahl – die Strategie verwendet das der Strategieinstanz zugewiesene Security. Separate Instanzen für EURUSD, USDCHF oder ein anderes Instrument konfigurieren.
Verwendungshinweise
Den Volumenschritt und die Min-/Max-Volumina am Zielinstrument konfigurieren, damit die LotCheck-Rundung mit den Broker-Anforderungen übereinstimmt.
Die Strategie setzt voraus, dass die Broker-Kurse Best-Bid/Ask-Updates liefern. Ohne Level1-Daten können die Richtungs- und TP-Prüfungen nicht funktionieren.
Da kein Stop-Loss vorhanden ist, sollte die Strategie mit externen Risikokontrollen (Eigenkapital-Stop, manuelle Überwachung usw.) betrieben werden.
Visualisierung
Um das Verhalten zu analysieren, Chart-Widgets mit den abonnierten Kerzenserien (Richtungs-, Einstiegs- und Skalierungszeitrahmen) verbinden und die EMA- und ATR-Indikatoren überlagern. Dies spiegelt die Diagnosewerkzeuge wider, die mit dem ursprünglichen Berater verwendet werden.
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>
/// Tengri strategy using WMA crossover with EMA trend filter.
/// Buys when fast WMA crosses above slow WMA and price above EMA.
/// Sells on reverse conditions.
/// </summary>
public class TengriStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _emaPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _stopLossPoints;
private readonly StrategyParam<int> _takeProfitPoints;
private WeightedMovingAverage _fast;
private WeightedMovingAverage _slow;
private ExponentialMovingAverage _ema;
private decimal _prevFast;
private decimal _prevSlow;
private decimal _entryPrice;
private int _cooldown;
public int FastPeriod { get => _fastPeriod.Value; set => _fastPeriod.Value = value; }
public int SlowPeriod { get => _slowPeriod.Value; set => _slowPeriod.Value = value; }
public int EmaPeriod { get => _emaPeriod.Value; set => _emaPeriod.Value = value; }
public int StopLossPoints { get => _stopLossPoints.Value; set => _stopLossPoints.Value = value; }
public int TakeProfitPoints { get => _takeProfitPoints.Value; set => _takeProfitPoints.Value = value; }
public TengriStrategy()
{
_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 15).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Fast Period", "Fast WMA period", "Indicator");
_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 60).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Slow Period", "Slow WMA period", "Indicator");
_emaPeriod = Param(nameof(EmaPeriod), 200).SetGreaterThanZero().SetDisplay("EMA Period", "Trend EMA period", "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");
}
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
yield return (Security, TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
}
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_fast = null; _slow = null; _ema = null;
_prevFast = 0; _prevSlow = 0; _entryPrice = 0; _cooldown = 0;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_fast = new WeightedMovingAverage { Length = FastPeriod };
_slow = new WeightedMovingAverage { Length = SlowPeriod };
_ema = new ExponentialMovingAverage { Length = EmaPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
subscription.Bind(_fast, _slow, _ema, ProcessCandle);
subscription.Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fastValue, decimal slowValue, decimal emaValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (!_fast.IsFormed || !_slow.IsFormed || !_ema.IsFormed) { _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (_cooldown > 0) { _cooldown--; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
var close = candle.ClosePrice;
var step = Security?.PriceStep ?? 1m;
if (Position > 0 && _entryPrice > 0)
{
if (StopLossPoints > 0 && close <= _entryPrice - StopLossPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 80; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (TakeProfitPoints > 0 && close >= _entryPrice + TakeProfitPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 80; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
}
else if (Position < 0 && _entryPrice > 0)
{
if (StopLossPoints > 0 && close >= _entryPrice + StopLossPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 80; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (TakeProfitPoints > 0 && close <= _entryPrice - TakeProfitPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 80; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
}
if (_prevFast <= _prevSlow && fastValue > slowValue && close > emaValue && Position <= 0)
{ if (Position < 0) BuyMarket(); BuyMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 80; }
else if (_prevFast >= _prevSlow && fastValue < slowValue && close < emaValue && Position >= 0)
{ if (Position > 0) SellMarket(); SellMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 80; }
_prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue;
}
}
import clr
clr.AddReference("StockSharp.Messages")
clr.AddReference("StockSharp.Algo")
clr.AddReference("StockSharp.Algo.Indicators")
clr.AddReference("StockSharp.Algo.Strategies")
from System import TimeSpan
from StockSharp.Messages import DataType, CandleStates
from StockSharp.Algo.Indicators import ExponentialMovingAverage, WeightedMovingAverage
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class tengri_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(tengri_strategy, self).__init__()
self._fast_period = self.Param("FastPeriod", 15) \
.SetDisplay("Fast Period", "Fast MA period", "Indicator")
self._slow_period = self.Param("SlowPeriod", 60) \
.SetDisplay("Slow Period", "Slow MA period", "Indicator")
self._ema_period = self.Param("EmaPeriod", 200) \
.SetDisplay("EMA Period", "EMA trend filter period", "Indicator")
self._stop_loss_points = self.Param("StopLossPoints", 200) \
.SetDisplay("Stop Loss", "Stop-loss in price steps", "Risk")
self._take_profit_points = self.Param("TakeProfitPoints", 400) \
.SetDisplay("Take Profit", "Take-profit in price steps", "Risk")
self._fast = None
self._slow = None
self._ema = None
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 0
@property
def fast_period(self):
return self._fast_period.Value
@property
def slow_period(self):
return self._slow_period.Value
@property
def ema_period(self):
return self._ema_period.Value
@property
def stop_loss_points(self):
return self._stop_loss_points.Value
@property
def take_profit_points(self):
return self._take_profit_points.Value
def OnReseted(self):
super(tengri_strategy, self).OnReseted()
self._fast = None
self._slow = None
self._ema = None
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 0
def OnStarted2(self, time):
super(tengri_strategy, self).OnStarted2(time)
self._fast = WeightedMovingAverage()
self._fast.Length = self.fast_period
self._slow = WeightedMovingAverage()
self._slow.Length = self.slow_period
self._ema = ExponentialMovingAverage()
self._ema.Length = self.ema_period
subscription = self.SubscribeCandles(DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(5)))
subscription.Bind(self._fast, self._slow, self._ema, self._process_candle)
subscription.Start()
def _process_candle(self, candle, fast_value, slow_value, ema_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fast_val = float(fast_value)
slow_val = float(slow_value)
ema_val = float(ema_value)
if not self._fast.IsFormed or not self._slow.IsFormed or not self._ema.IsFormed:
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self._cooldown > 0:
self._cooldown -= 1
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
close = float(candle.ClosePrice)
step = float(self.Security.PriceStep) if self.Security is not None and self.Security.PriceStep is not None else 1.0
if self.Position > 0 and self._entry_price > 0:
if self.stop_loss_points > 0 and close <= self._entry_price - self.stop_loss_points * step:
self.SellMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 80
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self.take_profit_points > 0 and close >= self._entry_price + self.take_profit_points * step:
self.SellMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 80
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
elif self.Position < 0 and self._entry_price > 0:
if self.stop_loss_points > 0 and close >= self._entry_price + self.stop_loss_points * step:
self.BuyMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 80
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self.take_profit_points > 0 and close <= self._entry_price - self.take_profit_points * step:
self.BuyMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 80
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self._prev_fast <= self._prev_slow and fast_val > slow_val and close > ema_val and self.Position <= 0:
if self.Position < 0:
self.BuyMarket()
self.BuyMarket()
self._entry_price = close
self._cooldown = 80
elif self._prev_fast >= self._prev_slow and fast_val < slow_val and close < ema_val and self.Position >= 0:
if self.Position > 0:
self.SellMarket()
self.SellMarket()
self._entry_price = close
self._cooldown = 80
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
def CreateClone(self):
return tengri_strategy()