Русский RU
Открыть на GitHub

Стратегия разворота по автокорреляции

Стратегия анализирует краткосрочную автокорреляцию цены, чтобы оценить вероятность разворота последнего движения. Отрицательная автокорреляция означает, что последовательные изменения цены склонны чередоваться, создавая условия для возврата к среднему.

Тестирование показывает среднегодичную доходность около 124%. Стратегию лучше запускать на рынке Форекс.

Когда вычисленная автокорреляция опускается ниже порога и цена находится ниже скользящей средней, система покупает в ожидании отскока. Если автокорреляция отрицательная и цена выше средней, открывается короткая позиция. Выход происходит, когда цена пересекает среднюю или автокорреляция поднимается выше порога.

Подход предназначен для трейдеров, ищущих статистические преимущества, а не графические паттерны. Для защиты от устойчивого тренда применяется процентный стоп‑лосс.

Подробности

  • Условия входа:
    • Long: автокорреляция < Threshold && закрытие < MA
    • Short: автокорреляция < Threshold && закрытие > MA
  • Long/Short: обе стороны.
  • Условия выхода:
    • Long: выход при закрытии > MA или автокорреляции > Threshold
    • Short: выход при закрытии < MA или автокорреляции > Threshold
  • Стопы: да, процентный стоп‑лосс.
  • Параметры по умолчанию:
    • AutoCorrPeriod = 20
    • AutoCorrThreshold = -0.3m
    • StopLossPercent = 2m
    • CandleType = TimeSpan.FromMinutes(5)
  • Фильтры:
    • Категория: Возврат к среднему
    • Направление: Обе стороны
    • Индикаторы: Автокорреляция, MA
    • Стопы: Да
    • Сложность: Средняя
    • Таймфрейм: Внутридневной
    • Сезонность: Нет
    • Нейросети: Нет
    • Дивергенция: Нет
    • Уровень риска: Средний
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>
/// Strategy that trades based on price autocorrelation.
/// Buys when autocorrelation is negative and price is below average.
/// Sells when autocorrelation is negative and price is above average.
/// </summary>
public class AutocorrelationReversionStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _autoCorrPeriod;
	private readonly StrategyParam<decimal> _autoCorrThreshold;
	private readonly StrategyParam<decimal> _stopLossPercent;
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;

	private SimpleMovingAverage _sma;
	private decimal _currentPrice;
	private readonly Queue<decimal> _priceHistory = [];
	private decimal _latestAutocorrelation;

	/// <summary>
	/// Period for autocorrelation calculation.
	/// </summary>
	public int AutoCorrPeriod
	{
		get => _autoCorrPeriod.Value;
		set => _autoCorrPeriod.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Autocorrelation threshold for signal generation.
	/// </summary>
	public decimal AutoCorrThreshold
	{
		get => _autoCorrThreshold.Value;
		set => _autoCorrThreshold.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Stop-loss percentage.
	/// </summary>
	public decimal StopLossPercent
	{
		get => _stopLossPercent.Value;
		set => _stopLossPercent.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Type of candles to use.
	/// </summary>
	public DataType CandleType
	{
		get => _candleType.Value;
		set => _candleType.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Constructor.
	/// </summary>
	public AutocorrelationReversionStrategy()
	{
		_autoCorrPeriod = Param(nameof(AutoCorrPeriod), 20)
			.SetDisplay("Autocorrelation period", "Period for autocorrelation calculation", "Strategy parameters")
			
			.SetOptimize(10, 30, 5);

		_autoCorrThreshold = Param(nameof(AutoCorrThreshold), -0.3m)
			.SetDisplay("Autocorr threshold", "Threshold for autocorrelation signals", "Strategy parameters")
			
			.SetOptimize(-0.5m, -0.1m, 0.1m);

		_stopLossPercent = Param(nameof(StopLossPercent), 2m)
			.SetDisplay("Stop-loss %", "Stop-loss as percentage from entry price", "Risk management")
			
			.SetOptimize(1m, 3m, 0.5m);

		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle type", "Type of candles to use", "General");
	}

	/// <inheritdoc />
	public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
	{
		return [(Security, CandleType)];
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();

		_priceHistory.Clear();
		_latestAutocorrelation = default;
		_currentPrice = default;
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);

		// Initialize the SMA indicator (using same period as autocorrelation for simplicity)
		_sma = new SMA { Length = AutoCorrPeriod };

		// Create a subscription to candlesticks
		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);

		// Subscribe to candle processing
		subscription
			.Bind(_sma, ProcessCandle)
			.Start();

		// Start position protection
		StartProtection(
			new Unit(StopLossPercent, UnitTypes.Percent),
			new Unit(StopLossPercent * 1.5m, UnitTypes.Percent));

		// Setup chart if available
		var area = CreateChartArea();
		if (area != null)
		{
			DrawCandles(area, subscription);
			DrawIndicator(area, _sma);
			DrawOwnTrades(area);
		}
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal smaValue)
	{
		// Skip unfinished candles
		if (candle.State != CandleStates.Finished)
			return;

		// Update current price and price history
		_currentPrice = candle.ClosePrice;
		
		// Update price history queue
		_priceHistory.Enqueue(_currentPrice);
		if (_priceHistory.Count > AutoCorrPeriod)
			_priceHistory.Dequeue();

		// Wait until we have enough data
		if (_priceHistory.Count < AutoCorrPeriod)
			return;

		// Check if strategy is ready to trade
		if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
			return;

		// Calculate autocorrelation
		_latestAutocorrelation = CalculateAutocorrelation();

		// Log the autocorrelation value
		LogInfo($"Autocorrelation: {_latestAutocorrelation}, Current price: {_currentPrice}, SMA: {smaValue}");

		// Trading logic: Look for negative autocorrelation below threshold
		if (_latestAutocorrelation < AutoCorrThreshold)
		{
			// Price below average - buy signal
			if (_currentPrice < smaValue && Position <= 0)
			{
				BuyMarket(Volume);
				LogInfo($"Buy signal: Autocorr={_latestAutocorrelation}, Price={_currentPrice}, SMA={smaValue}");
			}
			// Price above average - sell signal
			else if (_currentPrice > smaValue && Position >= 0)
			{
				SellMarket(Volume + Math.Abs(Position));
				LogInfo($"Sell signal: Autocorr={_latestAutocorrelation}, Price={_currentPrice}, SMA={smaValue}");
			}
		}
	}

	private decimal CalculateAutocorrelation()
	{
		// Convert queue to array for easier calculation
		decimal[] prices = [.. _priceHistory];
		
		// Calculate price changes
		decimal[] priceChanges = new decimal[prices.Length - 1];
		for (int i = 0; i < prices.Length - 1; i++)
		{
			priceChanges[i] = prices[i + 1] - prices[i];
		}

		// Calculate autocorrelation of lag 1
		decimal meanChange = priceChanges.Average();
		
		decimal numerator = 0;
		decimal denominator = 0;
		
		for (int i = 0; i < priceChanges.Length - 1; i++)
		{
			decimal deviation1 = priceChanges[i] - meanChange;
			decimal deviation2 = priceChanges[i + 1] - meanChange;
			
			numerator += deviation1 * deviation2;
			denominator += deviation1 * deviation1;
		}
		
		// Guard against division by zero
		if (denominator == 0)
			return 0;
			
		return numerator / denominator;
	}
}