Стратегия представляет собой перенос советника MetaTrader «Three neural networks» на высокоуровневый API StockSharp. Она использует подписки на свечи трёх таймфреймов (H1, H4, D1) и встроенные индикаторы SmoothedMovingAverage, полностью повторяя вычисления оригинала в рамках экосистемы StockSharp.
Алгоритм работы
При запуске стратегия оформляет подписки на свечи H1, H4 и D1 и связывает их с сглаженными скользящими средними по медианной цене — аналог вызова iMA(..., MODE_SMMA, PRICE_MEDIAN) в MetaTrader.
Для каждого таймфрейма поддерживается скользящее окно значений с учётом смещения. После появления четырёх смещённых точек рассчитываются три нейронных выхода по формуле исходного эксперта, а результат округляется до четырёх знаков.
После закрытия свечи H1 значения комбинируются:
Все три выхода > 0 → открываем или удерживаем длинную позицию.
Выход H1 > 0 и выходы H4, D1 < 0 → открываем или удерживаем короткую позицию.
Размер позиции выбирается либо фиксированным лотом, либо как процент риска. В режиме риска берётся VolumeOrRisk процентов от стоимости портфеля и делится на текущую цену инструмента.
Сразу после изменения позиции рассчитываются уровни стоп-лосса и тейк-профита в ценах. Также реализован трейлинг-стоп: при закрытии свечи H1 он подтягивается, если цена прошла расстояние TrailingStopPips + TrailingStepPips и прирост превышает заданный шаг.
Каждая завершённая свеча H1 сначала проверяет, достигнуты ли уровни стопа или цели, и при необходимости закрывает позицию рыночным ордером через ClosePosition(). Параметр EnableDetailedLog включает детальный лог, аналогичный InpPrintLog оригинального советника.
Параметры
Параметр
Значение по умолчанию
Описание
StopLossPips
50
Дистанция защитного стоп-лосса в пунктах. Ноль отключает стоп.
TakeProfitPips
50
Дистанция тейк-профита в пунктах. Ноль отключает цель.
TrailingStopPips
15
Расстояние между ценой и трейлинг-стопом.
TrailingStepPips
5
Минимальное улучшение, необходимое для очередного сдвига трейлинг-стопа.
ManagementMode
RiskPercent
Режим управления капиталом: FixedLot — фиксированный объём, RiskPercent — доля капитала.
VolumeOrRisk
1
Величина лота или процент риска в зависимости от выбранного режима.
H1Period, H1Shift
2, 5
Период и горизонтальный сдвиг H1 сглаженной средней.
H4Period, H4Shift
2, 5
Период и сдвиг H4 сглаженной средней.
D1Period, D1Shift
2, 5
Период и сдвиг D1 сглаженной средней.
P1, P2, P3
0.1
Веса трёх компонентов нейросети для H1.
Q1, Q2, Q3
0.1
Веса компонентов для H4.
K1, K2, K3
0.1
Веса компонентов для D1.
EnableDetailedLog
false
Включает подробный журнал сообщений.
Управление рисками
Определение стоимости пункта повторяет логику MetaTrader: учитывается шаг цены и трёх/пятизначные котировки, после чего стоп и цель выставляются в локальных переменных сразу после изменения позиции.
Трейлинг-стоп активируется только после прохождения ценой дистанции TrailingStopPips + TrailingStepPips и смещается лишь при приросте больше заданного шага.
Все выходы совершаются рыночными заявками посредством ClosePosition(), так как на уровне высокоуровневого API нет серверных стоп/лимит ордеров.
Особенности
Проверка уровней Freeze/Stops из MetaTrader недоступна, поэтому стратегия ограничивается пересчётом пунктов и нормализацией объёма по VolumeStep, VolumeMin, VolumeMax инструмента.
Режим риска приближённо воспроизводит CheckOpenLong/Short: рассчитывает объём как долю капитала, делённую на текущую цену, что позволяет сохранять поведение оригинала без брокерских калькуляторов маржи.
При необходимости диагностики можно включить EnableDetailedLog, чтобы получить последовательный вывод событий, аналогичный логам советника.
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 ThreeNeuralNetworksStrategy : 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 ThreeNeuralNetworksStrategy()
{
_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 three_neural_networks_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(three_neural_networks_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(three_neural_networks_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(three_neural_networks_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 three_neural_networks_strategy()