Esta estratégia implementa uma abordagem de grade simples que sempre mantém uma posição comprada e uma vendida abertas. Quando o mercado se move o suficiente para atingir o take profit de um lado, o lado oposto também é fechado e o próximo nível de grade é aberto com um volume maior. O volume cresce geometricamente de acordo com o parâmetro VolumeMultiplier.
Parâmetros
Parâmetro
Descrição
TakeProfitPoints
Distância do take profit medida em passos de preço.
InitialVolume
Volume utilizado para o primeiro par de ordens.
VolumeMultiplier
Multiplicador aplicado ao volume para cada novo nível de grade.
MaxTrades
Número máximo de níveis de grade permitidos.
CandleType
Tipo de dados de velas usado para acionar a lógica da estratégia.
Lógica de trading
Início – A estratégia assina a série de velas especificada e abre o primeiro par de ordens de mercado de compra e venda.
Monitoramento – Em cada vela concluída, o último preço é verificado em relação aos preços de entrada. Se o objetivo de lucro de um lado for atingido, ambas as posições são fechadas.
Progressão da grade – Após fechar todas as posições, o próximo nível de grade é aberto com volume multiplicado por VolumeMultiplier.
Limites – O processo se repete até que MaxTrades níveis sejam abertos.
A estratégia não usa indicadores ou cálculos complexos, o que a torna adequada para demonstração de gerenciamento de ordens e posições dentro do StockSharp.
Notas
Todos os comentários no código são escritos em inglês conforme necessário.
A estratégia usa a API de alto nível com SubscribeCandles para dados de mercado.
using System;
using System.Linq;
using System.Collections.Generic;
using Ecng.Common;
using Ecng.Collections;
using Ecng.Serialization;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
/// <summary>
/// Grid strategy using EMA mean-reversion.
/// Buys when price drops below EMA by a threshold, sells when it rises above.
/// </summary>
public class BuySellGridStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<decimal> _gridStepPct;
private readonly StrategyParam<int> _emaPeriod;
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private decimal _entryPrice;
/// <summary>
/// Grid step as percentage from EMA.
/// </summary>
public decimal GridStepPct
{
get => _gridStepPct.Value;
set => _gridStepPct.Value = value;
}
/// <summary>
/// EMA period for mean reference.
/// </summary>
public int EmaPeriod
{
get => _emaPeriod.Value;
set => _emaPeriod.Value = value;
}
/// <summary>
/// Candle type used to trigger strategy logic.
/// </summary>
public DataType CandleType
{
get => _candleType.Value;
set => _candleType.Value = value;
}
/// <summary>
/// Initializes a new instance of <see cref="BuySellGridStrategy"/>.
/// </summary>
public BuySellGridStrategy()
{
_gridStepPct = Param(nameof(GridStepPct), 0.3m)
.SetDisplay("Grid Step %", "Distance from EMA for grid entry", "General")
.SetGreaterThanZero();
_emaPeriod = Param(nameof(EmaPeriod), 20)
.SetDisplay("EMA Period", "EMA period for grid center", "Indicators")
.SetGreaterThanZero();
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(4).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle type for processing", "General");
}
/// <inheritdoc />
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
return [(Security, CandleType)];
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
var ema = new ExponentialMovingAverage { Length = EmaPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription
.Bind(ema, ProcessCandle)
.Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal emaValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished)
return;
var close = candle.ClosePrice;
var lowerGrid = emaValue * (1m - GridStepPct / 100m);
var upperGrid = emaValue * (1m + GridStepPct / 100m);
if (Position == 0)
{
if (close <= lowerGrid)
{
BuyMarket();
_entryPrice = close;
}
else if (close >= upperGrid)
{
SellMarket();
_entryPrice = close;
}
}
else if (Position > 0)
{
// Take profit at EMA or above
if (close >= emaValue)
{
SellMarket();
}
// Add on further dip
else if (close <= _entryPrice * (1m - GridStepPct / 100m))
{
BuyMarket();
_entryPrice = close;
}
}
else if (Position < 0)
{
// Take profit at EMA or below
if (close <= emaValue)
{
BuyMarket();
}
// Add on further rally
else if (close >= _entryPrice * (1m + GridStepPct / 100m))
{
SellMarket();
_entryPrice = close;
}
}
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_entryPrice = 0m;
}
}
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 buy_sell_grid_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(buy_sell_grid_strategy, self).__init__()
self._grid_step_pct = self.Param("GridStepPct", 0.3) \
.SetDisplay("Grid Step %", "Distance from EMA for grid entry", "General")
self._ema_period = self.Param("EmaPeriod", 20) \
.SetDisplay("EMA Period", "EMA period for grid center", "Indicators")
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(4))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Candle type for processing", "General")
self._entry_price = 0.0
@property
def grid_step_pct(self):
return self._grid_step_pct.Value
@property
def ema_period(self):
return self._ema_period.Value
@property
def candle_type(self):
return self._candle_type.Value
def OnReseted(self):
super(buy_sell_grid_strategy, self).OnReseted()
self._entry_price = 0.0
def OnStarted2(self, time):
super(buy_sell_grid_strategy, self).OnStarted2(time)
ema = ExponentialMovingAverage()
ema.Length = self.ema_period
subscription = self.SubscribeCandles(self.candle_type)
subscription.Bind(ema, self.process_candle).Start()
def process_candle(self, candle, ema_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
ema_value = float(ema_value)
close = float(candle.ClosePrice)
step = float(self.grid_step_pct)
lower_grid = ema_value * (1.0 - step / 100.0)
upper_grid = ema_value * (1.0 + step / 100.0)
if self.Position == 0:
if close <= lower_grid:
self.BuyMarket()
self._entry_price = close
elif close >= upper_grid:
self.SellMarket()
self._entry_price = close
elif self.Position > 0:
if close >= ema_value:
self.SellMarket()
elif close <= self._entry_price * (1.0 - step / 100.0):
self.BuyMarket()
self._entry_price = close
elif self.Position < 0:
if close <= ema_value:
self.BuyMarket()
elif close >= self._entry_price * (1.0 + step / 100.0):
self.SellMarket()
self._entry_price = close
def CreateClone(self):
return buy_sell_grid_strategy()