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Estratégia OHLC Stochastic
Estratégia de seguimento de momentum que usa o oscilador Stochastic clássico %K/%D em candles OHLC.
O algoritmo reage a cruzamentos em zonas de sobrecompra/sobrevenda e protege as operações abertas com um trailing stop configurável medido em passos de preço.
Detalhes
Ideia principal : explorar a mudança de momentum quando o Stochastic %K cruza %D em níveis extremos.
Critérios de entrada :
Comprado :
%K cruza acima de %D e pelo menos uma das linhas está abaixo do limiar LevelDown.
Se existir uma posição vendida, ela é fechada e revertida para comprada.
Vendido :
%K cruza abaixo de %D e pelo menos uma das linhas está acima do limiar LevelUp.
Se existir uma posição comprada, ela é fechada e revertida para vendida.
Critérios de saída :
O trailing stop é acionado (com base na distância TrailingStopSteps e no requisito de melhoria TrailingStepSteps).
O sinal de entrada oposto aparece, desencadeando uma reversão.
Lógica de trailing :
A distância e o passo são multiplicados pelo PriceStep do instrumento para converter pips/passos em preços absolutos.
O stop só avança depois que a operação se move além de TrailingStopSteps + TrailingStepSteps do preço de entrada.
Lógica de trailing separada para os lados comprado e vendido.
Indicadores :
Comprado/Vendido : Ambos.
Stops : Apenas trailing stop (sem ordens fixas de SL/TP).
Dimensionamento de posição : Usa o parâmetro Volume da estratégia; as reversões enviam Volume + |Position| para mudar de direção.
Parâmetros padrão :
CandleType = TimeSpan.FromHours(12).TimeFrame()
KPeriod = 5
DPeriod = 3
Slowing = 3
LevelUp = 70
LevelDown = 30
TrailingStopSteps = 5 (passos de preço)
TrailingStepSteps = 2 (passos de preço)
Visualização :
Desenha candles OHLC, indicador Stochastic e marcadores de operações quando os gráficos estão disponíveis.
Notas de uso
Configure o instrumento subjacente e o período antes de iniciar a estratégia.
Ajuste TrailingStopSteps de acordo com o tamanho do tick do instrumento para refletir distâncias reais em pips.
A estratégia chama StartProtection() para que regras de risco adicionais possam ser anexadas externamente.
Funciona melhor em regimes de tendência onde as reversões do Stochastic lideram o preço.
Para produtos intradiários, períodos mais baixos podem exigir a redução das distâncias de trailing para evitar saídas prematuras.
using System;
using System.Collections.Generic;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
public class OhlcStochasticStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _rsiPeriod;
private decimal? _prevRsi;
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int RsiPeriod { get => _rsiPeriod.Value; set => _rsiPeriod.Value = value; }
public OhlcStochasticStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(1).TimeFrame()).SetDisplay("Candle Type", "Timeframe", "General");
_rsiPeriod = Param(nameof(RsiPeriod), 14).SetGreaterThanZero().SetDisplay("RSI Period", "RSI lookback", "Indicators");
}
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities() => [(Security, CandleType)];
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevRsi = null;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevRsi = null;
var rsi = new RelativeStrengthIndex { Length = RsiPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(rsi, ProcessCandle).Start();
var area = CreateChartArea();
if (area != null) { DrawCandles(area, subscription); DrawOwnTrades(area); }
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal rsiVal)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading()) { _prevRsi = rsiVal; return; }
if (_prevRsi == null) { _prevRsi = rsiVal; return; }
if (_prevRsi.Value < 30m && rsiVal >= 30m && Position <= 0) { if (Position < 0) BuyMarket(); BuyMarket(); }
else if (_prevRsi.Value > 70m && rsiVal <= 70m && Position >= 0) { if (Position > 0) SellMarket(); SellMarket(); }
_prevRsi = rsiVal;
}
}
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 RelativeStrengthIndex
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class ohlc_stochastic_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(ohlc_stochastic_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(1))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe", "General")
self._rsi_period = self.Param("RsiPeriod", 14) \
.SetDisplay("RSI Period", "RSI lookback", "Indicators")
self._prev_rsi = None
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@property
def RsiPeriod(self):
return self._rsi_period.Value
def OnReseted(self):
super(ohlc_stochastic_strategy, self).OnReseted()
self._prev_rsi = None
def OnStarted2(self, time):
super(ohlc_stochastic_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_rsi = None
rsi = RelativeStrengthIndex()
rsi.Length = self.RsiPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(rsi, self._on_process).Start()
area = self.CreateChartArea()
if area is not None:
self.DrawCandles(area, subscription)
self.DrawOwnTrades(area)
def _on_process(self, candle, rsi_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
rv = float(rsi_value)
if not self.IsFormedAndOnlineAndAllowTrading():
self._prev_rsi = rv
return
if self._prev_rsi is None:
self._prev_rsi = rv
return
if self._prev_rsi < 30.0 and rv >= 30.0 and self.Position <= 0:
if self.Position < 0:
self.BuyMarket()
self.BuyMarket()
elif self._prev_rsi > 70.0 and rv <= 70.0 and self.Position >= 0:
if self.Position > 0:
self.SellMarket()
self.SellMarket()
self._prev_rsi = rv
def CreateClone(self):
return ohlc_stochastic_strategy()