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人工知能の権利戦略
概要
この戦略は、MetaTrader 4 Expert Advisor ArtificialIntelligence_Right.mq4 を複製します。単層を評価します
パーセプトロンは加速/減速 (AC) オシレーターに基づいて構築され、市場の勢いがいつ方向を変えるかを決定します。の
パーセプトロンは 4 つの遅延 AC サンプルを使用し、それらをエントリーとリバーサルの両方を駆動する符号付き信号に変換します。
オリジナルの EA とは異なり、StockSharp ポートはハイレベル キャンドル API で動作します。価格アクションはそれぞれの終値で実行されます
完成したキャンドル。バックテストと最適化ワークフローのロジックを決定論的に保ちます。
指標と計算
- 加速/減速オシレーターは、AO から 5 周期の SMA を減算することで、Awesome Oscillator から再構築されます。
値 (
HL2 の 5 期間 SMA から HL2 の 34 期間 SMA を引いたもの)。
- 循環バッファには 22 個の最新の AC 値が保存されるため、パーセプトロンは正確に一致するオフセット 0、7、14、21 にアクセスできます。
MetaTrader の実装。
- パーセプトロンの重みはドット積の前に
-100 だけシフトされ、ソース コードの w = x - 100 ロジックを再現します。
取引ルール
- エントリー条件
- パーセプトロンの出力がプラスで戦略がフラットの場合、成行買い注文が送信されます。
- パーセプトロン出力がマイナスで戦略がフラットの場合、成行売り注文が送信されます。
- ストップロス管理
- 仮想保護停止は、進入するたびに、施設から
StopLossPoints * PriceStep に等しい距離に割り当てられます。
エントリー価格。これは、MetaTrader からの Point 乗算器をエミュレートします。
- 終値がこのレベルを超えると、ポジションは市場で決済され、ストップロス注文の実行を模倣します。
- トレーリングと反転
- ポジションが
(2 * StopLossPoints + SpreadPoints) ポイントだけ利益を上げたら、元のロボットが開始します。
ストップロス距離だけストップに続くか、パーセプトロンの符号が変わると反転します。
- StockSharp バージョンは同じトリガーを使用します。利益のしきい値に達したとき、パーセプトロンの方向が反転した場合、
取引を取り消すために、現在のエクスポージャーの 2 倍の成行注文が発行されます。それ以外の場合、仮想ストップは次のように追跡されます。
現在の近くからの元の距離を維持します。
すべての反転はオープンボリュームの 2 倍の取引によって実行されるため、結果のポジションは MetaTrader OrderCloseBy を反映します。
動作は逆方向になりますが、ロットサイズは同じになります。
パラメーター
| 名前 |
説明 |
X1 … X4 |
パーセプトロンの重み。デフォルトでは、.mq4 ソース (135、127、16、93) がレプリケートされます。 |
StopLoss |
ストップロス距離は MetaTrader ポイントで表されます。これに商品 PriceStep を掛けて、実際の価格オフセットを取得します。 |
Spread |
後続のトリガー条件で使用される追加のスプレッド バッファ (デフォルトは 3 ポイント)。 |
Candle Type |
計算に使用されるローソク足シリーズ。デフォルトは 1 分の時間枠です。 |
Volume プロパティは 1 ロットに事前設定されており、元のエキスパートの lots 入力パラメータを反映しています。
実装メモ
- インジケーターの計算とパーセプトロンの状態は、戦略がリセットされるたびにリセットされ、古い値による問題が発生するのを防ぎます。
誤ったトリガー。
- セキュリティが
PriceStep を提供しない場合、戦略はポイント値 1 にフォールバックし、互換性を維持します
一般的なバックテストツールを使用します。
- 実際のストップ注文は登録されていません。代わりに、ストップ ロジックはキャンドル ハンドラーの成行注文を通じて実行されます。これにより、
ブローカーとシミュレーター間で一貫した動作。
using System;
using System.Collections.Generic;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
/// <summary>
/// Artificial Intelligence Right strategy - perceptron-like logic.
/// Uses fast/slow SMA difference (Awesome Oscillator approximation).
/// Buys when AO crosses above 0, sells when below.
/// </summary>
public class ArtificialIntelligenceRightStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private decimal _prevDiff;
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 ArtificialIntelligenceRightStrategy()
{
_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 5)
.SetDisplay("Fast SMA", "Fast SMA period", "Indicators");
_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 34)
.SetDisplay("Slow SMA", "Slow SMA period", "Indicators");
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(4).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
}
/// <inheritdoc />
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
return [(Security, CandleType)];
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevDiff = 0m;
_hasPrev = false;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_hasPrev = false;
var fast = new SimpleMovingAverage { Length = FastPeriod };
var slow = new SimpleMovingAverage { Length = SlowPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription
.Bind(fast, slow, ProcessCandle)
.Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fast, decimal slow)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished)
return;
var diff = fast - slow;
if (!_hasPrev)
{
_prevDiff = diff;
_hasPrev = true;
return;
}
// AO crosses above 0
if (_prevDiff <= 0 && diff > 0 && Position <= 0)
{
if (Position < 0)
BuyMarket();
BuyMarket();
}
// AO crosses below 0
else if (_prevDiff >= 0 && diff < 0 && Position >= 0)
{
if (Position > 0)
SellMarket();
SellMarket();
}
_prevDiff = diff;
}
}
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 SimpleMovingAverage
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class artificial_intelligence_right_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(artificial_intelligence_right_strategy, self).__init__()
self._fast_period = self.Param("FastPeriod", 5) \
.SetDisplay("Fast SMA", "Fast SMA period", "Indicators")
self._slow_period = self.Param("SlowPeriod", 34) \
.SetDisplay("Slow SMA", "Slow SMA period", "Indicators")
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(4))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General")
self._prev_diff = 0.0
self._has_prev = False
@property
def fast_period(self):
return self._fast_period.Value
@property
def slow_period(self):
return self._slow_period.Value
@property
def candle_type(self):
return self._candle_type.Value
def OnReseted(self):
super(artificial_intelligence_right_strategy, self).OnReseted()
self._prev_diff = 0.0
self._has_prev = False
def OnStarted2(self, time):
super(artificial_intelligence_right_strategy, self).OnStarted2(time)
self._has_prev = False
fast = SimpleMovingAverage()
fast.Length = self.fast_period
slow = SimpleMovingAverage()
slow.Length = self.slow_period
subscription = self.SubscribeCandles(self.candle_type)
subscription.Bind(fast, slow, self.process_candle).Start()
def process_candle(self, candle, fast, slow):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fast_val = float(fast)
slow_val = float(slow)
diff = fast_val - slow_val
if not self._has_prev:
self._prev_diff = diff
self._has_prev = True
return
if self._prev_diff <= 0 and diff > 0 and self.Position <= 0:
if self.Position < 0:
self.BuyMarket()
self.BuyMarket()
elif self._prev_diff >= 0 and diff < 0 and self.Position >= 0:
if self.Position > 0:
self.SellMarket()
self.SellMarket()
self._prev_diff = diff
def CreateClone(self):
return artificial_intelligence_right_strategy()