A estratégia MA Crossover ADX é um port direto do expert advisor MA_Crossover_ADX do MetaTrader. Ela combina a inclinação de uma média móvel exponencial (EMA) com confirmação do Average Directional Index (ADX) para participar apenas de ambientes com tendência. A implementação StockSharp processa candles concluídos de um timeframe configurável e sincroniza as atualizações de EMA e ADX antes de emitir sinais. Distâncias protetoras de stop loss e take profit são anexadas automaticamente a cada nova posição usando os parâmetros de risco baseados em pontos da estratégia.
Indicadores e dados
Média móvel exponencial (EMA): atua como filtro primário de tendência. A estratégia acompanha os três últimos valores de EMA para calcular duas inclinações consecutivas, imitando as verificações StateEMA(0) e StateEMA(1) do EA original.
Average Directional Index (ADX): fornece a linha principal de força da tendência e os indicadores direcionais positivo/negativo (DI+/DI-). O spread entre DI+ e DI- replica a condição StateADX(0) do EA, enquanto a linha principal impõe um limiar mínimo de força.
Série de preços de fechamento: o fechamento do candle anterior é comparado à EMA anterior para garantir que o mercado se afastou da média móvel antes da entrada.
Todos os indicadores operam na mesma assinatura de candles, garantindo que os valores de EMA e ADX estejam finalizados para a mesma barra exata antes de qualquer decisão.
Lógica de negociação
Entrada comprada
A inclinação atual da EMA (EMA[0] - EMA[1]) é positiva.
A inclinação anterior da EMA (EMA[1] - EMA[2]) também é positiva, sinalizando aceleração.
O fechamento do candle anterior está acima do valor anterior da EMA.
A linha principal do ADX é maior que o limiar configurado.
Quando todas as regras se alinham e não há posição aberta, a estratégia envia uma ordem de compra a mercado usando o volume configurado. Se existir uma posição vendida, ela é fechada assim que as condições altistas aparecem.
Entrada vendida
A inclinação atual da EMA é negativa.
A inclinação anterior da EMA também é negativa.
O fechamento do candle anterior está abaixo do valor anterior da EMA.
A linha principal do ADX é maior que o limiar.
DI- supera DI+, destacando momentum baixista.
Uma ordem de venda a mercado é colocada quando as cinco condições são satisfeitas e a estratégia está zerada. Posições compradas abertas são fechadas imediatamente se os filtros baixistas aparecerem.
Regras de saída
Posições compradas: sair quando as condições de entrada vendida se materializam, garantindo que o sistema saia das compras quando o momentum do mercado vira para baixo.
Posições vendidas: sair quando as condições de entrada comprada se materializam.
Ordens protetoras:StartProtection anexa ordens de stop loss e take profit calculadas a partir do PriceStep do instrumento multiplicado pelas distâncias configuradas em pontos. Essas ordens acompanham a posição ativa conforme o mecanismo nativo de ordens protetoras do StockSharp.
Parâmetros
Nome
Padrão
Descrição
AdxPeriod
33
Número de barras usado no cálculo do ADX.
AdxThreshold
22
Valor mínimo da linha principal do ADX exigido para validar uma tendência.
EmaPeriod
39
Comprimento da EMA usada para detectar inclinação.
StopLossPoints
400
Distância do stop loss medida em pontos do instrumento (multiplicada por PriceStep).
TakeProfitPoints
900
Distância do take profit medida em pontos do instrumento.
TradeVolume
0.1
Volume enviado com cada nova ordem a mercado.
CandleType
Timeframe de 1 hora
Tipo de candle que alimenta todos os cálculos de indicadores.
Notas de uso
Garanta que o ativo forneça um PriceStep válido. Quando nenhum passo está disponível, a estratégia usa 1 ponto por padrão para que as ordens protetoras ainda possam ser calculadas.
Os parâmetros são amigáveis para otimização via SetCanOptimize(true), permitindo backtesting ou otimização com diferentes combinações de EMA/ADX.
Todos os comentários na implementação C# são escritos intencionalmente em inglês, conforme exigido pelas diretrizes do projeto.
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;
public class MaCrossoverAdxStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
private readonly StrategyParam<int> _stopLossPoints;
private readonly StrategyParam<int> _takeProfitPoints;
private ExponentialMovingAverage _fast;
private ExponentialMovingAverage _slow;
private decimal _prevFast;
private decimal _prevSlow;
private decimal _entryPrice;
private int _cooldown;
public int FastPeriod { get => _fastPeriod.Value; set => _fastPeriod.Value = value; }
public int SlowPeriod { get => _slowPeriod.Value; set => _slowPeriod.Value = value; }
public int StopLossPoints { get => _stopLossPoints.Value; set => _stopLossPoints.Value = value; }
public int TakeProfitPoints { get => _takeProfitPoints.Value; set => _takeProfitPoints.Value = value; }
public MaCrossoverAdxStrategy()
{
_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 14).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Fast Period", "Fast EMA period", "Indicator");
_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 50).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Slow Period", "Slow EMA period", "Indicator");
_stopLossPoints = Param(nameof(StopLossPoints), 200).SetNotNegative().SetDisplay("Stop Loss", "Stop-loss in price steps", "Risk");
_takeProfitPoints = Param(nameof(TakeProfitPoints), 400).SetNotNegative().SetDisplay("Take Profit", "Take-profit in price steps", "Risk");
}
public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
{
yield return (Security, TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
}
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_fast = null; _slow = null;
_prevFast = 0; _prevSlow = 0; _entryPrice = 0; _cooldown = 0;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_fast = new ExponentialMovingAverage { Length = FastPeriod };
_slow = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
subscription.Bind(_fast, _slow, ProcessCandle);
subscription.Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fastValue, decimal slowValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (!_fast.IsFormed || !_slow.IsFormed) { _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (_cooldown > 0) { _cooldown--; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
var close = candle.ClosePrice;
var step = Security?.PriceStep ?? 1m;
if (Position > 0 && _entryPrice > 0)
{
if (StopLossPoints > 0 && close <= _entryPrice - StopLossPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (TakeProfitPoints > 0 && close >= _entryPrice + TakeProfitPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
}
else if (Position < 0 && _entryPrice > 0)
{
if (StopLossPoints > 0 && close >= _entryPrice + StopLossPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
if (TakeProfitPoints > 0 && close <= _entryPrice - TakeProfitPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
}
if (_prevFast <= _prevSlow && fastValue > slowValue && Position <= 0)
{ if (Position < 0) BuyMarket(); BuyMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 100; }
else if (_prevFast >= _prevSlow && fastValue < slowValue && Position >= 0)
{ if (Position > 0) SellMarket(); SellMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 100; }
_prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue;
}
}
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 ma_crossover_adx_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(ma_crossover_adx_strategy, self).__init__()
self._fast_period = self.Param("FastPeriod", 14) \
.SetDisplay("Fast Period", "Fast MA period", "Indicator")
self._slow_period = self.Param("SlowPeriod", 50) \
.SetDisplay("Slow Period", "Slow MA period", "Indicator")
self._stop_loss_points = self.Param("StopLossPoints", 200) \
.SetDisplay("Stop Loss", "Stop-loss in price steps", "Risk")
self._take_profit_points = self.Param("TakeProfitPoints", 400) \
.SetDisplay("Take Profit", "Take-profit in price steps", "Risk")
self._fast = None
self._slow = None
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 0
@property
def fast_period(self):
return self._fast_period.Value
@property
def slow_period(self):
return self._slow_period.Value
@property
def stop_loss_points(self):
return self._stop_loss_points.Value
@property
def take_profit_points(self):
return self._take_profit_points.Value
def OnReseted(self):
super(ma_crossover_adx_strategy, self).OnReseted()
self._fast = None
self._slow = None
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 0
def OnStarted2(self, time):
super(ma_crossover_adx_strategy, self).OnStarted2(time)
self._fast = ExponentialMovingAverage()
self._fast.Length = self.fast_period
self._slow = ExponentialMovingAverage()
self._slow.Length = self.slow_period
subscription = self.SubscribeCandles(DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(5)))
subscription.Bind(self._fast, self._slow, self._process_candle)
subscription.Start()
def _process_candle(self, candle, fast_value, slow_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fast_val = float(fast_value)
slow_val = float(slow_value)
if not self._fast.IsFormed or not self._slow.IsFormed:
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self._cooldown > 0:
self._cooldown -= 1
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
close = float(candle.ClosePrice)
step = float(self.Security.PriceStep) if self.Security is not None and self.Security.PriceStep is not None else 1.0
if self.Position > 0 and self._entry_price > 0:
if self.stop_loss_points > 0 and close <= self._entry_price - self.stop_loss_points * step:
self.SellMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 100
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self.take_profit_points > 0 and close >= self._entry_price + self.take_profit_points * step:
self.SellMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 100
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
elif self.Position < 0 and self._entry_price > 0:
if self.stop_loss_points > 0 and close >= self._entry_price + self.stop_loss_points * step:
self.BuyMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 100
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self.take_profit_points > 0 and close <= self._entry_price - self.take_profit_points * step:
self.BuyMarket()
self._entry_price = 0.0
self._cooldown = 100
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
return
if self._prev_fast <= self._prev_slow and fast_val > slow_val and self.Position <= 0:
if self.Position < 0:
self.BuyMarket()
self.BuyMarket()
self._entry_price = close
self._cooldown = 100
elif self._prev_fast >= self._prev_slow and fast_val < slow_val and self.Position >= 0:
if self.Position > 0:
self.SellMarket()
self.SellMarket()
self._entry_price = close
self._cooldown = 100
self._prev_fast = fast_val
self._prev_slow = slow_val
def CreateClone(self):
return ma_crossover_adx_strategy()