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Estrategias en StockSharp

Introducción

StockSharp proporciona una infraestructura potente para crear, probar y ejecutar estrategias de trading. La base para desarrollar estrategias de trading algorítmico es la clase base Strategy, que proporciona un conjunto de funciones y abstracciones estándar para trabajar con datos de mercado, ejecutar operaciones de trading y analizar resultados.

Fundamentos de las estrategias

  • Suscripciones a datos de mercado en estrategias - Guía detallada sobre el uso de suscripciones a datos de mercado en estrategias. Explica cómo crear y configurar suscripciones, gestionar su ciclo de vida y supervisar su estado.

  • Indicadores en estrategias - Información sobre el trabajo con indicadores de análisis técnico en estrategias. Cubre la adición de indicadores a una estrategia, el control de su formación y su uso en la lógica de trading.

  • Operaciones de trading en estrategias - Guía para realizar operaciones de trading en estrategias. Describe métodos para crear y enviar órdenes, cerrar posiciones y supervisar su estado.

  • Protección de posiciones - Descripción de los mecanismos para proteger posiciones abiertas mediante Take Profit y Stop Loss. Examina los enfoques local y de servidor para la protección de posiciones.

  • Parámetros de estrategia - Guía para trabajar con parámetros de estrategia mediante StrategyParam<T>. Describe cómo crear parámetros configurables, configurar su visualización en la GUI y usarlos en la optimización.

  • Logging en estrategias - Guía para usar el mecanismo de logging en estrategias para hacer seguimiento y depurar el rendimiento del algoritmo.

Funciones avanzadas

  • Compatibilidad de estrategias con plataformas - Recomendaciones para crear estrategias compatibles con distintas plataformas StockSharp: Designer, Shell, Runner y pruebas en la nube.

  • APIs de alto nivel en estrategias - Descripción de métodos de alto nivel para simplificar el trabajo con suscripciones, indicadores, gráficos y protección de posiciones. Explica cómo escribir código más limpio centrándose en la lógica de trading.

  • Trabajo con gráficos en estrategias - Guía para visualizar datos de estrategia en un gráfico. Explica cómo acceder al gráfico, crear áreas, agregar elementos y renderizar datos.

  • Guardado y carga de ajustes - Descripción del mecanismo para guardar y cargar ajustes de estrategia mediante los métodos Strategy.Save y Strategy.Load.

  • Carga de estado - Guía para cargar órdenes y operaciones ejecutadas previamente en una estrategia, por ejemplo, al reiniciar una estrategia durante una sesión de trading.

  • Redondeo de precios - Guía para redondear correctamente precios en estrategias mediante el método ShrinkPrice.

  • Tipo Unit - Descripción del tipo de datos Unit para simplificar operaciones aritméticas sobre cantidades como porcentajes, puntos o pips.

  • Modelo de eventos - Explicación del modelo de eventos de estrategias basado en IMarketRule. Cubre la creación de reglas para reaccionar a eventos de mercado, la combinación de condiciones y la gestión de ciclos de vida de reglas.

Primeros pasos con el desarrollo de estrategias

Para empezar a desarrollar su propia estrategia, se recomienda:

  1. Familiarizarse con los fundamentos del trabajo con estrategias para comprender los principios generales de las estrategias en StockSharp.

  2. Estudiar la sección Suscripciones a datos de mercado en estrategias para comprender el mecanismo de recepción y procesamiento de datos de mercado.

  3. Revisar la sección Indicadores en estrategias para comprender el trabajo con indicadores de análisis técnico.

  4. Explorar la sección Operaciones de trading en estrategias para comprender los mecanismos de operaciones de trading.

  5. Examinar la sección Parámetros de estrategia para aprender sobre los mecanismos de configuración de estrategias.

  6. Conocer la sección APIs de alto nivel en estrategias para simplificar el código de estrategia mediante funciones integradas de alto nivel.

Pruebas de estrategias

StockSharp proporciona varios métodos para probar estrategias:

  • Pruebas con datos históricos - Permite evaluar la eficacia de la estrategia con datos históricos.
  • Optimización de parámetros - Ayuda a encontrar valores óptimos de los parámetros de estrategia.
  • Pruebas con cuenta virtual - Permite comprobar el rendimiento de la estrategia en tiempo real sin arriesgar fondos reales.

Puede encontrar descripciones detalladas de los métodos de prueba y evaluación del rendimiento de estrategias en la sección Pruebas.