Esta estratégia de rompimento coloca ordens stop no início de cada dia de negociação. Ela mede o intervalo diário médio ao longo de um número configurável de dias e usa esse valor para derivar os níveis de stop-loss e take-profit. As ordens são posicionadas em ambos os lados do preço atual e espera-se que apenas um lado seja acionado.
Na OpenHour especificada, a estratégia calcula os preços de buy stop e sell stop à metade da distância de stop-loss do preço de mercado atual. Os níveis de stop-loss e take-profit são definidos como percentuais do intervalo médio. Quando uma ordem stop é executada, a ordem oposta pode ser cancelada ou mantida para reversão da posição. Um recurso opcional de martingale multiplica o volume da ordem restante após uma execução.
As ordens de entrada pendentes que permanecerem não executadas até CloseHour são removidas para evitar exposição overnight. Após uma entrada, a estratégia coloca imediatamente ordens protetoras de stop-loss e take-profit relativas ao preço de execução.
Detalhes
Critérios de entrada:
Calcular o intervalo diário médio usando um ATR por VolatilityDays dias.
Calcular as distâncias de stop-loss e take-profit como StopLossRate e TakeProfitRate por cento desse intervalo.
Na OpenHour colocar ordens buy e sell stop a offset = stopLoss/2 do preço de mercado.
Critérios de saída:
Ordens protetoras de stop-loss e take-profit fecham posições.
Ordens de entrada pendentes são canceladas na CloseHour.
Modo de reversão:
Se Reverse for verdadeiro, a ordem stop oposta permanece para reverter a posição.
Se UseMartingale também for verdadeiro, a ordem restante é re-registrada com volume multiplicado por MartingaleMultiplier.
Comprado/Vendido: Ambas as direções.
Stops: Stop-loss e take-profit fixos baseados no intervalo diário.
Valores padrão:
VolatilityDays = 5
OpenHour = 7
CloseHour = 10
StopLossRate = 15%
TakeProfitRate = 30%
Reverse = false
UseMartingale = false
MartingaleMultiplier = 2.0
Esta abordagem tenta capturar rompimentos após sessões noturnas tranquilas, limitando o risco por meio de alvos ajustados à volatilidade.
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>
/// SAW System breakout strategy.
/// Uses ATR to calculate volatility range, then enters on breakout above/below
/// the open price offset by a fraction of ATR.
/// </summary>
public class SawSystem1Strategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<int> _atrPeriod;
private readonly StrategyParam<decimal> _breakoutMultiplier;
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private decimal? _prevAtr;
private decimal _sessionOpen;
private bool _traded;
private DateTime _currentDate;
public int AtrPeriod
{
get => _atrPeriod.Value;
set => _atrPeriod.Value = value;
}
public decimal BreakoutMultiplier
{
get => _breakoutMultiplier.Value;
set => _breakoutMultiplier.Value = value;
}
public DataType CandleType
{
get => _candleType.Value;
set => _candleType.Value = value;
}
public SawSystem1Strategy()
{
_atrPeriod = Param(nameof(AtrPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("ATR Period", "Period for ATR calculation", "Indicators");
_breakoutMultiplier = Param(nameof(BreakoutMultiplier), 0.5m)
.SetDisplay("Breakout Multiplier", "Fraction of ATR for breakout offset", "Parameters");
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(1).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();
_prevAtr = null;
_sessionOpen = 0;
_traded = false;
_currentDate = default;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevAtr = null;
_sessionOpen = 0;
_traded = false;
_currentDate = default;
var atr = new AverageTrueRange { Length = AtrPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription
.Bind(atr, ProcessCandle)
.Start();
var area = CreateChartArea();
if (area != null)
{
DrawCandles(area, subscription);
DrawIndicator(area, atr);
DrawOwnTrades(area);
}
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal atrValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished)
return;
if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
return;
var date = candle.OpenTime.Date;
// New day: record open price and reset
if (date != _currentDate)
{
_currentDate = date;
_sessionOpen = candle.OpenPrice;
_traded = false;
// Close any open position at start of new day
if (Position > 0)
SellMarket();
else if (Position < 0)
BuyMarket();
_prevAtr = atrValue;
return;
}
if (_traded || _prevAtr is null || _sessionOpen == 0)
{
_prevAtr = atrValue;
return;
}
var offset = _prevAtr.Value * BreakoutMultiplier;
var upperBreak = _sessionOpen + offset;
var lowerBreak = _sessionOpen - offset;
if (candle.ClosePrice > upperBreak && Position <= 0)
{
BuyMarket();
_traded = true;
}
else if (candle.ClosePrice < lowerBreak && Position >= 0)
{
SellMarket();
_traded = true;
}
_prevAtr = atrValue;
}
}
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 AverageTrueRange
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class saw_system1_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(saw_system1_strategy, self).__init__()
self._atr_period = self.Param("AtrPeriod", 14) \
.SetDisplay("ATR Period", "Period for ATR calculation", "Indicators")
self._breakout_multiplier = self.Param("BreakoutMultiplier", 0.5) \
.SetDisplay("Breakout Multiplier", "Fraction of ATR for breakout offset", "Parameters")
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(1))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General")
self._prev_atr = None
self._session_open = 0.0
self._traded = False
self._current_date = None
@property
def atr_period(self):
return self._atr_period.Value
@property
def breakout_multiplier(self):
return self._breakout_multiplier.Value
@property
def candle_type(self):
return self._candle_type.Value
def OnReseted(self):
super(saw_system1_strategy, self).OnReseted()
self._prev_atr = None
self._session_open = 0.0
self._traded = False
self._current_date = None
def OnStarted2(self, time):
super(saw_system1_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_atr = None
self._session_open = 0.0
self._traded = False
self._current_date = None
atr = AverageTrueRange()
atr.Length = self.atr_period
subscription = self.SubscribeCandles(self.candle_type)
subscription.Bind(atr, self.process_candle).Start()
area = self.CreateChartArea()
if area is not None:
self.DrawCandles(area, subscription)
self.DrawIndicator(area, atr)
self.DrawOwnTrades(area)
def process_candle(self, candle, atr_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
atr_value = float(atr_value)
date = candle.OpenTime.Date
if self._current_date is None or date != self._current_date:
self._current_date = date
self._session_open = float(candle.OpenPrice)
self._traded = False
if self.Position > 0:
self.SellMarket()
elif self.Position < 0:
self.BuyMarket()
self._prev_atr = atr_value
return
if self._traded or self._prev_atr is None or self._session_open == 0.0:
self._prev_atr = atr_value
return
offset = self._prev_atr * float(self.breakout_multiplier)
upper_break = self._session_open + offset
lower_break = self._session_open - offset
close_price = float(candle.ClosePrice)
if close_price > upper_break and self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
self._traded = True
elif close_price < lower_break and self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._traded = True
self._prev_atr = atr_value
def CreateClone(self):
return saw_system1_strategy()