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朝夕のStochastic戦略
この戦略は、MetaTrader 5 専門アドバイザー Expert_AMS_ES_Stoch (Stochastic 確認付きの明けの明星/宵の明星) を StockSharp に移植します。この実装では、高レベルのローソク足サブスクリプション API を使用しながら、元のローソク足パターン認識と確率的確認ルールが維持されるため、すべての決定は完成したバーで行われます。
戦略ロジック
- 指標
- 構成可能な
%K、%D、および減速期間を備えた標準の Stochastic オシレーター。
- MQL バージョンと同様に、ローソク足を「長い」または「小さい」に分類するためのローソク足本体サイズ (絶対的な
open-close) の単純移動平均。
- Long Entry
- 最後に完成した 3 本のローソク全体のモーニング スター パターン:
- 2 バー前: 体の平均を超えるサイズの長い弱気体。
- 前のバー: 前のローソク足の下で開閉する小型のローソク足。
- 現在の足: 最初のローソク足の中点を上回る強気終値。
- Stochastic シグナル ライン (
%D) は売られすぎのしきい値 (デフォルトは 30) を下回っています。
- 既存のショートエクスポージャは、ロングポジションをオープンする前にフラット化されます。
- ショートエントリー
- 上記のルールを反映したイブニングスターパターン。
- Stochastic
%D は買われすぎのしきい値 (デフォルトは 70) を超えています。
- 既存のロングエクスポージャーはショートトレードを開始する前にクローズされます。
- ポジション出口
%D が高速回復レベル (20) または極値レベル (80) を超えるとショートはクローズされます。
%D が 80 または 20 を下回るとロングはクローズされます。
- これらの交差は、MQL 信号モジュールからの「クローズ条件」を再現します。
パラメーター
| 名前 |
説明 |
CandleType |
パターン検出とすべてのインジケーターに使用されるタイムフレーム (または他の DataType)。 |
StochasticKPeriod, StochasticDPeriod, StochasticSlowing |
%K、%D、および確率発振器の減速期間。 |
StochasticOverbought, StochasticOversold |
イブニングスター/モーニングスターのエントリーを確認するために使用される信号線のしきい値。 |
PatternAveragePeriod |
体のサイズを平均するために使用される完成したキャンドルの数 (|開閉|)。 |
ShortExitLevel, LongExitLevel |
%D レベルは、反対方向に通過するとショート/ロング終了を強制します。 |
実装メモ
- キャンドルは
SubscribeCandles().BindEx(...) を通じて処理されます。このコードは完成したローソクでのみ機能し、インジケーターで GetValue() を呼び出すことはありません。
- 本体サイズの平均化は、絶対キャンドル本体が供給された
SimpleMovingAverage に依存して、MQL ライブラリからの AvgBody() ヘルパーを再現します。
- パターン チェックは専用のヘルパー メソッドを使用して実装され、決定ロジックを読み取り可能に保ち、元の
CCandlePattern ルールを反映します。
- 逆方向にエントリーする前に、この戦略は、一度に 1 つのネット ポジションを操作するエキスパートアドバイザーの動作に一致するように、既存のエクスポージャーをクローズします。
MQL5 エキスパートとの違い
- MetaTrader フレームワークの資金管理、トレーリング ストップ、固定ロットの設定は再現されません。 StockSharp の注文量は、戦略
Volume プロパティによって制御されます。
- Stochastic オシレーターは StockSharp のインジケーター実装を使用します。しきい値は引き続き構成可能なため、元のブローカー フィードがわずかに異なる値を生成した場合でも動作を微調整できます。
- ロギングでは、デバッグとバックテストを支援するために、すべての入口と出口について詳細な説明 (英語) が提供されます。
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
using System;
using System.Collections.Generic;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;
/// <summary>
/// Morning/Evening Star pattern strategy with Stochastic confirmation.
/// Buys on morning star + oversold stochastic, sells on evening star + overbought stochastic.
/// </summary>
public class MorningEveningStochasticStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _stochPeriod;
private readonly StrategyParam<decimal> _oversold;
private readonly StrategyParam<decimal> _overbought;
private readonly StrategyParam<int> _signalCooldownCandles;
private readonly List<ICandleMessage> _candles = new();
private decimal _prevK;
private bool _hasPrevK;
private int _candlesSinceTrade;
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int StochPeriod { get => _stochPeriod.Value; set => _stochPeriod.Value = value; }
public decimal Oversold { get => _oversold.Value; set => _oversold.Value = value; }
public decimal Overbought { get => _overbought.Value; set => _overbought.Value = value; }
public int SignalCooldownCandles { get => _signalCooldownCandles.Value; set => _signalCooldownCandles.Value = value; }
public MorningEveningStochasticStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(30).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
_stochPeriod = Param(nameof(StochPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Stoch Period", "Stochastic K period", "Indicators");
_oversold = Param(nameof(Oversold), 30m)
.SetDisplay("Oversold", "Stochastic oversold level", "Signals");
_overbought = Param(nameof(Overbought), 70m)
.SetDisplay("Overbought", "Stochastic overbought level", "Signals");
_signalCooldownCandles = Param(nameof(SignalCooldownCandles), 6)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Signal Cooldown", "Bars to wait between trades", "Trading");
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_candles.Clear();
_prevK = 0m;
_hasPrevK = false;
_candlesSinceTrade = SignalCooldownCandles;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_candles.Clear();
_hasPrevK = false;
_candlesSinceTrade = SignalCooldownCandles;
var stoch = new StochasticOscillator { K = { Length = StochPeriod }, D = { Length = 3 } };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.BindEx(stoch, ProcessCandle).Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, IIndicatorValue stochValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_candlesSinceTrade < SignalCooldownCandles)
_candlesSinceTrade++;
var stochTyped = stochValue as StochasticOscillatorValue;
if (stochTyped?.K is not decimal kValue) return;
_candles.Add(candle);
if (_candles.Count > 5)
_candles.RemoveAt(0);
if (_candles.Count >= 3)
{
var c3 = _candles[^1]; // current
var c2 = _candles[^2]; // middle (star)
var c1 = _candles[^3]; // first
var body1 = Math.Abs(c1.ClosePrice - c1.OpenPrice);
var body2 = Math.Abs(c2.ClosePrice - c2.OpenPrice);
var body3 = Math.Abs(c3.ClosePrice - c3.OpenPrice);
// Morning Star: bearish + small body + bullish, close above midpoint of first
var isMorningStar = c1.OpenPrice > c1.ClosePrice // first bearish
&& body2 < body1 * 0.5m // small middle body
&& c3.ClosePrice > c3.OpenPrice // third bullish
&& c3.ClosePrice > (c1.OpenPrice + c1.ClosePrice) / 2m;
// Evening Star: bullish + small body + bearish, close below midpoint of first
var isEveningStar = c1.ClosePrice > c1.OpenPrice // first bullish
&& body2 < body1 * 0.5m // small middle body
&& c3.OpenPrice > c3.ClosePrice // third bearish
&& c3.ClosePrice < (c1.OpenPrice + c1.ClosePrice) / 2m;
if (isMorningStar && kValue < Oversold && Position <= 0 && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
BuyMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
else if (isEveningStar && kValue > Overbought && Position >= 0 && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
SellMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
}
// Exit on stochastic cross
if (_hasPrevK)
{
if (Position > 0 && _prevK >= Overbought && kValue < Overbought && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
SellMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
else if (Position < 0 && _prevK <= Oversold && kValue > Oversold && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
BuyMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
}
_prevK = kValue;
_hasPrevK = true;
}
}
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 StochasticOscillator
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class morning_evening_stochastic_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(morning_evening_stochastic_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(30)))
self._stoch_period = self.Param("StochPeriod", 14)
self._oversold = self.Param("Oversold", 30.0)
self._overbought = self.Param("Overbought", 70.0)
self._signal_cooldown_candles = self.Param("SignalCooldownCandles", 6)
self._candles = []
self._prev_k = 0.0
self._has_prev_k = False
self._candles_since_trade = 6
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@CandleType.setter
def CandleType(self, value):
self._candle_type.Value = value
@property
def StochPeriod(self):
return self._stoch_period.Value
@StochPeriod.setter
def StochPeriod(self, value):
self._stoch_period.Value = value
@property
def Oversold(self):
return self._oversold.Value
@Oversold.setter
def Oversold(self, value):
self._oversold.Value = value
@property
def Overbought(self):
return self._overbought.Value
@Overbought.setter
def Overbought(self, value):
self._overbought.Value = value
@property
def SignalCooldownCandles(self):
return self._signal_cooldown_candles.Value
@SignalCooldownCandles.setter
def SignalCooldownCandles(self, value):
self._signal_cooldown_candles.Value = value
def OnReseted(self):
super(morning_evening_stochastic_strategy, self).OnReseted()
self._candles.clear()
self._prev_k = 0.0
self._has_prev_k = False
self._candles_since_trade = self.SignalCooldownCandles
def OnStarted2(self, time):
super(morning_evening_stochastic_strategy, self).OnStarted2(time)
self._candles.clear()
self._has_prev_k = False
self._candles_since_trade = self.SignalCooldownCandles
stoch = StochasticOscillator()
stoch.K.Length = self.StochPeriod
stoch.D.Length = 3
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.BindEx(stoch, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, stoch_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
if self._candles_since_trade < self.SignalCooldownCandles:
self._candles_since_trade += 1
k_val = stoch_value.K
if k_val is None:
return
k_value = float(k_val)
self._candles.append(candle)
if len(self._candles) > 5:
self._candles.pop(0)
if len(self._candles) >= 3:
c3 = self._candles[-1]
c2 = self._candles[-2]
c1 = self._candles[-3]
body1 = abs(float(c1.ClosePrice) - float(c1.OpenPrice))
body2 = abs(float(c2.ClosePrice) - float(c2.OpenPrice))
is_morning_star = (float(c1.OpenPrice) > float(c1.ClosePrice)
and body2 < body1 * 0.5
and float(c3.ClosePrice) > float(c3.OpenPrice)
and float(c3.ClosePrice) > (float(c1.OpenPrice) + float(c1.ClosePrice)) / 2.0)
is_evening_star = (float(c1.ClosePrice) > float(c1.OpenPrice)
and body2 < body1 * 0.5
and float(c3.OpenPrice) > float(c3.ClosePrice)
and float(c3.ClosePrice) < (float(c1.OpenPrice) + float(c1.ClosePrice)) / 2.0)
if is_morning_star and k_value < self.Oversold and self.Position <= 0 and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.BuyMarket()
self._candles_since_trade = 0
elif is_evening_star and k_value > self.Overbought and self.Position >= 0 and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.SellMarket()
self._candles_since_trade = 0
if self._has_prev_k:
if self.Position > 0 and self._prev_k >= self.Overbought and k_value < self.Overbought and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.SellMarket()
self._candles_since_trade = 0
elif self.Position < 0 and self._prev_k <= self.Oversold and k_value > self.Oversold and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.BuyMarket()
self._candles_since_trade = 0
self._prev_k = k_value
self._has_prev_k = True
def CreateClone(self):
return morning_evening_stochastic_strategy()