Эта стратегия переносит эксперта MetaTrader Expert_CP_Stoch в инфраструктуру StockSharp. Она комбинирует японские свечные разворотные паттерны с фильтром по сигнальной линии стохастика %D. Алгоритм анализирует каждую закрытую свечу, проверяет три предыдущие свечи на наличие бычьих или медвежьих формаций и требует, чтобы стохастик находился в зоне перепроданности/перекупленности перед открытием позиции. Закрытие позиций происходит при появлении противоположного паттерна или при пересечении сигнальной линией заданных границ.
Параметры по умолчанию повторяют оригинал: %K = 33, %D = 37, замедление = 30, уровни перепроданности/перекупленности = 30/70, границы выходов = 20/80. Стохастик в StockSharp рассчитывается по High/Low/Close, что соответствует настройке STO_LOWHIGH. Распознавание паттернов использует 12 последних тел свечей для вычисления среднего размера, как в исходном советнике.
Детали
Условия входа:
Лонг: обнаружен один из бычьих паттернов (Три белых солдата, Поглощение снизу, Утренняя доджи, Бычье поглощение, Бычье харами, Утренняя звезда, Встречные бычьи линии) и значение %D на предыдущей свече ниже порога перепроданности (по умолчанию 30).
Шорт: обнаружен один из медвежьих паттернов (Три чёрные вороны, Тёмное облачное покрытие, Вечерняя доджи, Медвежье поглощение, Медвежье харами, Вечерняя звезда, Встречные медвежьи линии) и значение %D на предыдущей свече выше порога перекупленности (по умолчанию 70).
Условия выхода:
Лонг: немедленное закрытие при появлении медвежьего паттерна либо при пробое %D ниже верхней (80) или нижней (20) границы выхода.
Шорт: немедленное закрытие при появлении бычьего паттерна либо при пробое %D выше нижней (20) или верхней (80) границы выхода.
Направление: открывает позиции в обе стороны по симметричным правилам.
Стопы: фиксированные стоп-лоссы и тейк-профиты не используются; выход основан на паттернах и пересечениях стохастика. При необходимости можно подключить защиту портфеля на уровне запуска.
Параметры по умолчанию:
Body Average Period = 12 свечей для расчёта среднего тела.
Индикаторы: стохастик и несколько свечных моделей.
Стопы: выход только по сигналам (без механических стопов/тейков).
Сложность: высокая (много условий и исторических расчётов).
Таймфрейм: любой, по умолчанию часовые свечи.
Сезонность: нет.
Нейросети: нет.
Дивергенция: отсутствует, подтверждение через уровни осциллятора.
Риск: средне-высокий из-за отсутствия жёстких стопов.
Как работает алгоритм
Подписывается на выбранную серию свечей и привязывает стохастик (%K, %D, замедление).
Хранит три последние закрытые свечи и скользящие средние тел/закрытий для воспроизведения логики MetaTrader.
На каждой свече проверяет группы бычьих и медвежьих паттернов с точными математическими условиями (средние тела, отношения mid-point, гэпы и т.д.).
Извлекает значения %D за две предыдущие свечи, чтобы выявить зоны перепроданности/перекупленности и пересечения уровней.
При совпадении паттерна и фильтра открывает или закрывает позиции рыночными заявками через высокоуровневые методы BuyMarket/SellMarket.
Для добавления стоп-менеджмента можно активировать StartProtection в конфигураторе.
Практические рекомендации
Для корректной работы необходимо иметь минимум Body Average Period + 3 исторических свечей; иначе среднее тело не рассчитано и сигналы будут отсутствовать.
Фильтр стохастика использует значение %D именно на предыдущей свече, полностью повторяя условие StochSignal(1) из исходного MQL.
Свечные паттерны чувствительны к гэпам и качеству данных. На низколиквидных инструментах возможны отклонения.
Оптимизацию можно начинать с уровней перепроданности/перекупленности и периодов стохастика, не изменяя правила распознавания паттернов.
Для варианта STO_CLOSECLOSE потребуется модификация индикатора в будущем, если вам нужен расчёт только по закрытиям.
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
using System;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;
/// <summary>
/// Candlestick + Stochastic strategy.
/// Buys on bullish engulfing with low stochastic, sells on bearish engulfing with high stochastic.
/// </summary>
public class CandlestickStochasticStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _stochPeriod;
private readonly StrategyParam<decimal> _stochLow;
private readonly StrategyParam<decimal> _stochHigh;
private readonly StrategyParam<int> _signalCooldownCandles;
private ICandleMessage _prevCandle;
private int _candlesSinceTrade;
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int StochPeriod { get => _stochPeriod.Value; set => _stochPeriod.Value = value; }
public decimal StochLow { get => _stochLow.Value; set => _stochLow.Value = value; }
public decimal StochHigh { get => _stochHigh.Value; set => _stochHigh.Value = value; }
public int SignalCooldownCandles { get => _signalCooldownCandles.Value; set => _signalCooldownCandles.Value = value; }
public CandlestickStochasticStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(30).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
_stochPeriod = Param(nameof(StochPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Stoch Period", "Stochastic K period", "Indicators");
_stochLow = Param(nameof(StochLow), 40m)
.SetDisplay("Stoch Low", "Stochastic oversold level", "Signals");
_stochHigh = Param(nameof(StochHigh), 60m)
.SetDisplay("Stoch High", "Stochastic overbought level", "Signals");
_signalCooldownCandles = Param(nameof(SignalCooldownCandles), 4)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("Signal Cooldown", "Bars to wait between trades", "Trading");
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevCandle = null;
_candlesSinceTrade = SignalCooldownCandles;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevCandle = null;
_candlesSinceTrade = SignalCooldownCandles;
var rsi = new RelativeStrengthIndex { Length = StochPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(rsi, ProcessCandle).Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal stochValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_candlesSinceTrade < SignalCooldownCandles)
_candlesSinceTrade++;
if (_prevCandle != null)
{
var bullishEngulf = _prevCandle.OpenPrice > _prevCandle.ClosePrice &&
candle.ClosePrice > candle.OpenPrice &&
candle.ClosePrice > _prevCandle.OpenPrice &&
candle.OpenPrice < _prevCandle.ClosePrice;
var bearishEngulf = _prevCandle.ClosePrice > _prevCandle.OpenPrice &&
candle.OpenPrice > candle.ClosePrice &&
candle.OpenPrice > _prevCandle.ClosePrice &&
candle.ClosePrice < _prevCandle.OpenPrice;
if (bullishEngulf && stochValue < StochLow && Position <= 0 && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
BuyMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
else if (bearishEngulf && stochValue > StochHigh && Position >= 0 && _candlesSinceTrade >= SignalCooldownCandles)
{
SellMarket();
_candlesSinceTrade = 0;
}
}
_prevCandle = candle;
}
}
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 candlestick_stochastic_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(candlestick_stochastic_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(30)))
self._stoch_period = self.Param("StochPeriod", 14)
self._stoch_low = self.Param("StochLow", 40.0)
self._stoch_high = self.Param("StochHigh", 60.0)
self._signal_cooldown_candles = self.Param("SignalCooldownCandles", 4)
self._prev_candle = None
self._candles_since_trade = 4
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@CandleType.setter
def CandleType(self, value):
self._candle_type.Value = value
@property
def StochPeriod(self):
return self._stoch_period.Value
@StochPeriod.setter
def StochPeriod(self, value):
self._stoch_period.Value = value
@property
def StochLow(self):
return self._stoch_low.Value
@StochLow.setter
def StochLow(self, value):
self._stoch_low.Value = value
@property
def StochHigh(self):
return self._stoch_high.Value
@StochHigh.setter
def StochHigh(self, value):
self._stoch_high.Value = value
@property
def SignalCooldownCandles(self):
return self._signal_cooldown_candles.Value
@SignalCooldownCandles.setter
def SignalCooldownCandles(self, value):
self._signal_cooldown_candles.Value = value
def OnReseted(self):
super(candlestick_stochastic_strategy, self).OnReseted()
self._prev_candle = None
self._candles_since_trade = self.SignalCooldownCandles
def OnStarted2(self, time):
super(candlestick_stochastic_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_candle = None
self._candles_since_trade = self.SignalCooldownCandles
rsi = RelativeStrengthIndex()
rsi.Length = self.StochPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(rsi, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, stoch_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
if self._candles_since_trade < self.SignalCooldownCandles:
self._candles_since_trade += 1
stoch_val = float(stoch_value)
if self._prev_candle is not None:
bullish_engulf = (float(self._prev_candle.OpenPrice) > float(self._prev_candle.ClosePrice) and
float(candle.ClosePrice) > float(candle.OpenPrice) and
float(candle.ClosePrice) > float(self._prev_candle.OpenPrice) and
float(candle.OpenPrice) < float(self._prev_candle.ClosePrice))
bearish_engulf = (float(self._prev_candle.ClosePrice) > float(self._prev_candle.OpenPrice) and
float(candle.OpenPrice) > float(candle.ClosePrice) and
float(candle.OpenPrice) > float(self._prev_candle.ClosePrice) and
float(candle.ClosePrice) < float(self._prev_candle.OpenPrice))
if bullish_engulf and stoch_val < self.StochLow and self.Position <= 0 and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.BuyMarket()
self._candles_since_trade = 0
elif bearish_engulf and stoch_val > self.StochHigh and self.Position >= 0 and self._candles_since_trade >= self.SignalCooldownCandles:
self.SellMarket()
self._candles_since_trade = 0
self._prev_candle = candle
def CreateClone(self):
return candlestick_stochastic_strategy()