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Estrategia de Expertos con Autoaprendizaje

Esta estrategia aprende de patrones históricos binarios de precios y estima la probabilidad de movimiento futuro al alza o a la baja. Cuando la probabilidad supera un umbral definido por el usuario, la estrategia abre una posición de mercado en esa dirección. Las estadísticas recopiladas decaen con el tiempo mediante un factor de olvido para dar más peso al comportamiento reciente. El sistema puede opcionalmente mover los niveles de stop cuando aparecen nuevas señales y soporta un stop trailing basado en pasos de precio.

Detalles

  • Criterios de entrada:
    • Largo: Probabilidad de movimiento al alza ≥ ProbabilityThreshold.
    • Corto: Probabilidad de movimiento a la baja ≥ ProbabilityThreshold.
  • Stops: Stop trailing opcional con stop-loss y take-profit simétricos.
  • Valores predeterminados:
    • PatternSize = 10
    • ProbabilityThreshold = 0.8
    • ForgetRate = 1.05
    • Trailing = 0 (desactivado)
  • Filtros:
    • Categoría: Reconocimiento de patrones
    • Dirección: Ambos
    • Indicadores: Ninguno
    • Stops: Opcional
    • Complejidad: Alto
    • Marco temporal: Cualquiera
    • Estacionalidad: No
    • Redes neuronales: No
    • Divergencia: No
    • Nivel de riesgo: Alto
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>
/// Pattern-based strategy using EMA crossover.
/// </summary>
public class SelfLearningExpertsStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;

	private decimal _prevFast;
	private decimal _prevSlow;
	private bool _hasPrev;

	public int FastPeriod { get => _fastPeriod.Value; set => _fastPeriod.Value = value; }
	public int SlowPeriod { get => _slowPeriod.Value; set => _slowPeriod.Value = value; }
	public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }

	public SelfLearningExpertsStrategy()
	{
		_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 12)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Fast Period", "Fast EMA period", "Parameters");
		_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 26)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Slow Period", "Slow EMA period", "Parameters");
		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(4).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle Type", "Candle type", "General");
	}

	public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
		=> [(Security, CandleType)];

	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();
		_prevFast = 0;
		_prevSlow = 0;
		_hasPrev = false;
	}

	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);

		var fast = new ExponentialMovingAverage { Length = FastPeriod };
		var slow = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowPeriod };

		SubscribeCandles(CandleType)
			.Bind(fast, slow, ProcessCandle)
			.Start();
	}

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

		if (!_hasPrev)
		{
			_prevFast = fastVal;
			_prevSlow = slowVal;
			_hasPrev = true;
			return;
		}

		var crossUp = _prevFast <= _prevSlow && fastVal > slowVal;
		var crossDown = _prevFast >= _prevSlow && fastVal < slowVal;

		if (crossUp && Position <= 0)
		{
			if (Position < 0) BuyMarket();
			BuyMarket();
		}
		else if (crossDown && Position >= 0)
		{
			if (Position > 0) SellMarket();
			SellMarket();
		}

		_prevFast = fastVal;
		_prevSlow = slowVal;
	}
}