Hoffman Heiken Bias combina un grupo de medias móviles con un modelo de volumen neto Heikin Ashi para medir la dirección de la tendencia. Se abre una posición larga cuando la SMA rápida sube por encima de la EMA rápida mientras que todas las medias de más largo plazo se mantienen por debajo de ella y la regresión del volumen neto es positiva. Las posiciones cortas se activan en las condiciones contrarias.
Detalles
Criterios de entrada:
Largo: SMA(5) > EMA(18) && todas las medias más largas por debajo de EMA(18) && regresión de volumen neto > 0.
Corto: SMA(5) < EMA(18) && todas las medias más largas por encima de EMA(18) && regresión de volumen neto < 0.
Largo/Corto: Ambos lados.
Criterios de salida: Señal opuesta.
Stops: Ninguno.
Valores predeterminados:
Fast SMA = 5
Fast EMA = 18
Net volume length = 25
Filtros:
Categoría: Seguimiento de tendencia
Dirección: Ambos
Indicadores: SMA, EMA, ATR, Linear Regression
Stops: No
Complejidad: Moderado
Marco temporal: Cualquiera
Estacionalidad: No
Redes neuronales: No
Divergencia: No
Nivel de riesgo: Medio
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;
public class HoffmanHeikenBiasStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<int> _fastEmaPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _slowEmaPeriod;
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private decimal _prevFastEma;
private decimal _prevSlowEma;
public int FastEmaPeriod { get => _fastEmaPeriod.Value; set => _fastEmaPeriod.Value = value; }
public int SlowEmaPeriod { get => _slowEmaPeriod.Value; set => _slowEmaPeriod.Value = value; }
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public HoffmanHeikenBiasStrategy()
{
_fastEmaPeriod = Param(nameof(FastEmaPeriod), 120)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Fast EMA", "Fast EMA period", "Indicators");
_slowEmaPeriod = Param(nameof(SlowEmaPeriod), 450)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Slow EMA", "Slow EMA period", "Indicators");
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(1).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Type of candles to use", "General");
}
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
return [(Security, CandleType)];
}
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevFastEma = 0m;
_prevSlowEma = 0m;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
var fastEma = new ExponentialMovingAverage { Length = FastEmaPeriod };
var slowEma = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowEmaPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(fastEma, slowEma, 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 fastEmaValue, decimal slowEmaValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_prevFastEma == 0m || _prevSlowEma == 0m)
{
_prevFastEma = fastEmaValue;
_prevSlowEma = slowEmaValue;
return;
}
if (_prevFastEma <= _prevSlowEma && fastEmaValue > slowEmaValue && Position <= 0)
BuyMarket();
else if (_prevFastEma >= _prevSlowEma && fastEmaValue < slowEmaValue && Position >= 0)
SellMarket();
_prevFastEma = fastEmaValue;
_prevSlowEma = slowEmaValue;
}
}
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
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class hoffman_heiken_bias_strategy(Strategy):
"""
EMA crossover strategy.
Buys when fast EMA crosses above slow EMA, sells when it crosses below.
"""
def __init__(self):
super(hoffman_heiken_bias_strategy, self).__init__()
self._fast_period = self.Param("FastPeriod", 120) \
.SetDisplay("Fast Period", "Fast EMA period", "General")
self._slow_period = self.Param("SlowPeriod", 450) \
.SetDisplay("Slow Period", "Slow EMA period", "General")
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(1))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General")
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
@property
def candle_type(self):
return self._candle_type.Value
def OnReseted(self):
super(hoffman_heiken_bias_strategy, self).OnReseted()
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
def OnStarted2(self, time):
super(hoffman_heiken_bias_strategy, self).OnStarted2(time)
fast_ema = ExponentialMovingAverage()
fast_ema.Length = self._fast_period.Value
slow_ema = ExponentialMovingAverage()
slow_ema.Length = self._slow_period.Value
subscription = self.SubscribeCandles(self.candle_type)
subscription.Bind(fast_ema, slow_ema, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, fast_val, slow_val):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fast = float(fast_val)
slow = float(slow_val)
if self._prev_fast != 0.0 and self._prev_slow != 0.0:
if self._prev_fast <= self._prev_slow and fast > slow:
if self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif self._prev_fast >= self._prev_slow and fast < slow:
if self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._prev_fast = fast
self._prev_slow = slow
def CreateClone(self):
return hoffman_heiken_bias_strategy()