Turbo Scaler Grid-Strategie
Überblick
Die Turbo Scaler Grid-Strategie ist eine High-Level-StockSharp-Implementierung des MQL5-Expertenberaters „Turbo Scaler Grid Pending“. Die Strategie konzentriert sich auf die Verwaltung ausstehender Stop-Raster um vordefinierte Preisniveaus, den dynamischen Schutz offener Positionen mit Break-Even- und Trailing-Logik sowie die Überwachung des Kontokapitals, um Positionen zu schließen, wenn Gewinn- oder Verlustschwellen erreicht werden.
Die Logik funktioniert in mehreren Zeitrahmen gleichzeitig:
- Ein konfigurierbarer Trigger-Zeitrahmen überwacht Preisnähesignale, die das ausstehende Raster aktivieren.
- Zusätzliche 30-Minuten-, 2-Stunden- und Tageskerzen dienen als Bestätigung für optionale bedingte Auslöser.
- Level1-Daten liefern die neuesten Geld-/Briefwerte, die zur Positionierung ausstehender Aufträge und zur Verwaltung von Trailing Stops verwendet werden.
Handelsregeln
- Ausstehendes Raster
- Buy-Stop- und Sell-Stop-Orders werden aus konfigurierbaren Ankerpreisen (
BuyStopEntry und SellStopEntry) platziert.
- Die Bestellungen haben einen Abstand von
PendingStepPoints und sind auf PendingQuantity begrenzt.
- Der Preisauslöser überprüft die letzten Kerzen im Auslösezeitrahmen, um zu bestätigen, dass sich der Preis mit ausreichender Dynamik dem Ankerniveau angenähert hat.
- Der Bedingungsauslöser validiert zusätzliche Multi-Timeframe-Filter (tägliche Blockbereiche, H2- und M30-Kerzenrichtung und mittleres Bereichsniveau), bevor ausstehende Aufträge erteilt werden.
- Positionssicherung
- Der anfängliche Stop-Loss wird aus
StopLossPoints (oder Festpreisüberschreibungen) berechnet.
- Wenn der Preis um
BreakevenTriggerPoints steigt, wird der Stop auf den Einstiegspreis plus BreakevenOffsetPoints (für Long-Positionen) oder abzüglich des Offsets (für Short-Positionen) verschoben.
- Ein Trailing Stop wird erst aktiviert, nachdem die Gewinnschwelle erreicht ist, und wird aktualisiert, sobald der Preis den vorherigen Stop um
TrailMultiplier * TrailPoints überschreitet.
- Aktienaufsicht
- Die Strategie überwacht den schwebenden PnL und erzwingt die Positionsauflösung, wenn der Drawdown
MaxFloatLoss überschreitet (skaliert auf das ausgewählte Auftragsvolumen).
- Ein variabler Gewinnauslöser sperrt Gewinne, indem er eine interne Eigenkapitallinie bei
EquityBreakeven platziert und diese um EquityTrail nachzieht, sobald der Gewinn EquityTrigger übersteigt.
Parameter
| Name |
Beschreibung |
StopLossPoints |
Anfängliche Stop-Loss-Distanz in Punkten. |
BreakevenTriggerPoints |
Erforderliche Punkte, um die Break-Even-Bewegung zu aktivieren. |
BreakevenOffsetPoints |
Der Offset wird dem Einstiegspreis hinzugefügt, wenn der Stop auf die Gewinnschwelle verschoben wird. |
TrailPoints |
Distanz, die für das Nachlaufen nach der Gewinnschwelle verwendet wird. |
TrailMultiplier |
Der Multiplikator wird angewendet, bevor ein neuer Trailing Stop gesetzt wird. |
BuyStopLossPrice / SellStopLossPrice |
Optionale feste Stop-Preise für Long-/Short-Positionen. |
BuyStopEntry / SellStopEntry |
Grundpreise für die ausstehenden Stoppgitter. |
OrderVolume |
Volumen pro ausstehender Bestellung. |
PendingQuantity |
Maximale Anzahl aktiver ausstehender Bestellungen. |
PendingStepPoints |
Abstand zwischen aufeinanderfolgenden ausstehenden Bestellungen. |
TriggerCandleType |
Kerzenserie, die für die Preisauslöselogik verwendet wird. |
PendingPriceTrigger |
Aktiviert den Preisnähe-Trigger. |
PendingConditionTrigger |
Aktiviert den Multi-Timeframe-Bestätigungstrigger. |
OrderBuyBlockStart / OrderBuyBlockEnd |
Täglicher Low-Block zur Validierung langer Setups. |
OrderSellBlockStart / OrderSellBlockEnd |
Täglicher hoher Block zur Validierung kurzer Setups. |
MaxFloatLoss |
Maximal zulässiger Floating-Verlust (skaliert nach Volumen). |
EquityBreakeven |
Das Eigenkapitalniveau bleibt erhalten, nachdem der Gewinnauslöser aktiviert wurde. |
EquityTrigger |
Zur Schaffung der Eigenkapitalsperre ist ein variabler Gewinn erforderlich. |
EquityTrail |
Auf die Equity-Sperre angewendete Nachlaufdistanz. |
Notizen
- Das Bestellvolumen wird so skaliert, dass es dem ursprünglichen EA-Verhalten entspricht (
0.01-Lots werden als Basisschritt behandelt).
- Alle Kommentare im Code sind auf Englisch verfasst, während dieses Dokument eine detaillierte Beschreibung für ein schnelles Onboarding bietet.
- Die Strategie verwendet nur High-Level-StockSharp-APIs (
SubscribeCandles, Bind, BuyStop, SellStop, SellMarket, BuyMarket) entsprechend den Projektanforderungen.
using System;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
/// <summary>
/// Simplified from "Turbo Scaler Grid" MetaTrader expert.
/// Uses EMA crossover with RSI confirmation for scalping entries.
/// </summary>
public class TurboScalerGridStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _rsiPeriod;
private readonly StrategyParam<decimal> _rsiUpper;
private readonly StrategyParam<decimal> _rsiLower;
private ExponentialMovingAverage _fastEma;
private ExponentialMovingAverage _slowEma;
private RelativeStrengthIndex _rsi;
private decimal? _prevFast;
private decimal? _prevSlow;
public DataType CandleType
{
get => _candleType.Value;
set => _candleType.Value = value;
}
public int FastPeriod
{
get => _fastPeriod.Value;
set => _fastPeriod.Value = value;
}
public int SlowPeriod
{
get => _slowPeriod.Value;
set => _slowPeriod.Value = value;
}
public int RsiPeriod
{
get => _rsiPeriod.Value;
set => _rsiPeriod.Value = value;
}
public decimal RsiUpper
{
get => _rsiUpper.Value;
set => _rsiUpper.Value = value;
}
public decimal RsiLower
{
get => _rsiLower.Value;
set => _rsiLower.Value = value;
}
public TurboScalerGridStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(60).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe for scalping", "General");
_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Fast EMA", "Fast EMA period", "Indicators");
_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 34)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Slow SMA", "Slow SMA period (computed manually)", "Indicators");
_rsiPeriod = Param(nameof(RsiPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("RSI Period", "RSI period for confirmation", "Indicators");
_rsiUpper = Param(nameof(RsiUpper), 60m)
.SetDisplay("RSI Upper", "RSI level for buy confirmation", "Signals");
_rsiLower = Param(nameof(RsiLower), 40m)
.SetDisplay("RSI Lower", "RSI level for sell confirmation", "Signals");
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevFast = null;
_prevSlow = null;
_fastEma = new ExponentialMovingAverage { Length = FastPeriod };
_slowEma = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowPeriod };
_rsi = new RelativeStrengthIndex { Length = RsiPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription
.Bind(_fastEma, _slowEma, _rsi, ProcessCandle)
.Start();
var area = CreateChartArea();
if (area != null)
{
DrawCandles(area, subscription);
DrawIndicator(area, _fastEma);
DrawIndicator(area, _slowEma);
DrawOwnTrades(area);
}
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fastValue, decimal slowValue, decimal rsiValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished)
return;
if (!_fastEma.IsFormed || !_slowEma.IsFormed || !_rsi.IsFormed)
{
_prevFast = fastValue;
_prevSlow = slowValue;
return;
}
if (_prevFast is null || _prevSlow is null)
{
_prevFast = fastValue;
_prevSlow = slowValue;
return;
}
var volume = Volume;
if (volume <= 0)
volume = 1;
var crossUp = _prevFast.Value <= _prevSlow.Value && fastValue > slowValue;
var crossDown = _prevFast.Value >= _prevSlow.Value && fastValue < slowValue;
if (crossUp && rsiValue > RsiUpper)
{
if (Position <= 0)
BuyMarket(Position < 0 ? Math.Abs(Position) + volume : volume);
}
else if (crossDown && rsiValue < RsiLower)
{
if (Position >= 0)
SellMarket(Position > 0 ? Math.Abs(Position) + volume : volume);
}
_prevFast = fastValue;
_prevSlow = slowValue;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
_fastEma = null;
_slowEma = null;
_rsi = null;
_prevFast = null;
_prevSlow = null;
base.OnReseted();
}
}
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, RelativeStrengthIndex
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class turbo_scaler_grid_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(turbo_scaler_grid_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(60)))
self._fast_period = self.Param("FastPeriod", 14)
self._slow_period = self.Param("SlowPeriod", 34)
self._rsi_period = self.Param("RsiPeriod", 14)
self._rsi_upper = self.Param("RsiUpper", 60.0)
self._rsi_lower = self.Param("RsiLower", 40.0)
self._prev_fast = None
self._prev_slow = None
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@CandleType.setter
def CandleType(self, value):
self._candle_type.Value = value
@property
def FastPeriod(self):
return self._fast_period.Value
@FastPeriod.setter
def FastPeriod(self, value):
self._fast_period.Value = value
@property
def SlowPeriod(self):
return self._slow_period.Value
@SlowPeriod.setter
def SlowPeriod(self, value):
self._slow_period.Value = value
@property
def RsiPeriod(self):
return self._rsi_period.Value
@RsiPeriod.setter
def RsiPeriod(self, value):
self._rsi_period.Value = value
@property
def RsiUpper(self):
return self._rsi_upper.Value
@RsiUpper.setter
def RsiUpper(self, value):
self._rsi_upper.Value = value
@property
def RsiLower(self):
return self._rsi_lower.Value
@RsiLower.setter
def RsiLower(self, value):
self._rsi_lower.Value = value
def OnReseted(self):
super(turbo_scaler_grid_strategy, self).OnReseted()
self._prev_fast = None
self._prev_slow = None
def OnStarted2(self, time):
super(turbo_scaler_grid_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_fast = None
self._prev_slow = None
fast_ema = ExponentialMovingAverage()
fast_ema.Length = self.FastPeriod
slow_ema = ExponentialMovingAverage()
slow_ema.Length = self.SlowPeriod
rsi = RelativeStrengthIndex()
rsi.Length = self.RsiPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(fast_ema, slow_ema, rsi, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, fast_value, slow_value, rsi_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fast_val = float(fast_value)
slow_val = float(slow_value)
rsi_val = float(rsi_value)
if self._prev_fast is None or self._prev_slow is None:
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
cross_up = self._prev_fast <= self._prev_slow and fast_val > slow_val
cross_down = self._prev_fast >= self._prev_slow and fast_val < slow_val
if cross_up and rsi_val > float(self.RsiUpper):
if self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif cross_down and rsi_val < float(self.RsiLower):
if self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
def CreateClone(self):
return turbo_scaler_grid_strategy()