コントラリアンDC戦略
コントラリアンDC戦略は、ドンチャンチャンネルのブレイクアウトに逆張りします。価格が下限バンドを割り込んだときに買い、価格が上限バンドに触れたときに売ります。ストップロス発動後は、同方向へのエントリーが指定した本数のローソク足の間、一時停止されます。リスク管理には、リスク/リワード比率に基づく対称的なストップロスとテイクプロフィットを使用します。
詳細
- エントリー条件:
- ロング: 価格の安値 <= Donchian低値 && 一時停止が満足されている
- ショート: 価格の高値 >= Donchian高値 && 一時停止が満足されている
- ロング/ショート: 両方。
- エグジット条件:
- ストップ: パーセンテージ・ストップロス
- ターゲット: リスク/リワードに基づくテイクプロフィット
- バンド: 反対側のバンドに達したときにクローズ
- ストップ: あり、パーセンテージベース
- デフォルト値:
DonchianPeriod= 20RiskRewardRatio= 1.7mStopLossPercent= 0.3mPauseCandles= 3CandleType= TimeSpan.FromMinutes(15)
- フィルター:
- カテゴリ: 平均回帰
- 方向: 両方
- インジケーター: Donchian Channel
- ストップ: はい
- 複雑さ: 基本
- 時間軸: イントラデイ
- 季節性: いいえ
- ニューラルネットワーク: いいえ
- ダイバージェンス: いいえ
- リスクレベル: 中
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>
/// ContrarianDcStrategy using EMA crossover for trend timing.
/// Enters long on golden cross, short on death cross.
/// </summary>
public class ContrarianDcStrategy : 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 ContrarianDcStrategy()
{
_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");
}
/// <inheritdoc />
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
return [(Security, CandleType)];
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevFastEma = 0m;
_prevSlowEma = 0m;
}
/// <inheritdoc />
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 contrarian_dc_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(contrarian_dc_strategy, self).__init__()
self._fast_ema_period = self.Param("FastEmaPeriod", 120).SetDisplay("Fast EMA", "Fast EMA period", "Indicators")
self._slow_ema_period = self.Param("SlowEmaPeriod", 450).SetDisplay("Slow EMA", "Slow EMA period", "Indicators")
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(1))).SetDisplay("Candle Type", "Type of candles to use", "General")
self._prev_fast_ema = 0.0
self._prev_slow_ema = 0.0
@property
def candle_type(self):
return self._candle_type.Value
def OnReseted(self):
super(contrarian_dc_strategy, self).OnReseted()
self._prev_fast_ema = 0.0
self._prev_slow_ema = 0.0
def OnStarted2(self, time):
super(contrarian_dc_strategy, self).OnStarted2(time)
fast_ema = ExponentialMovingAverage()
fast_ema.Length = self._fast_ema_period.Value
slow_ema = ExponentialMovingAverage()
slow_ema.Length = self._slow_ema_period.Value
subscription = self.SubscribeCandles(self.candle_type)
subscription.Bind(fast_ema, slow_ema, self.on_process).Start()
area = self.CreateChartArea()
if area is not None:
self.DrawCandles(area, subscription)
self.DrawIndicator(area, fast_ema)
self.DrawIndicator(area, slow_ema)
self.DrawOwnTrades(area)
def on_process(self, candle, fast_val, slow_val):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
if self._prev_fast_ema == 0.0 or self._prev_slow_ema == 0.0:
self._prev_fast_ema = fast_val
self._prev_slow_ema = slow_val
return
if self._prev_fast_ema <= self._prev_slow_ema and fast_val > slow_val and self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif self._prev_fast_ema >= self._prev_slow_ema and fast_val < slow_val and self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._prev_fast_ema = fast_val
self._prev_slow_ema = slow_val
def CreateClone(self):
return contrarian_dc_strategy()