Стратегия расчёта объёма позиции повторяет логику оригинального советника MetaTrader, который определяет рекомендуемый объём сделки исходя из уровней стоп-лосса и тейк-профита. При запуске стратегия считывает заданные цены, оценивает текущую рыночную стоимость выбранного инструмента и вычисляет риск-показатели с учётом капитала портфеля.
Стратегия не отправляет заявки. Её задача — вывести в журнал подробную информацию по управлению капиталом и предоставить рассчитанные значения через свойства только для чтения. Благодаря этому её удобно использовать трейдерам, которые выставляют сделки вручную и хотят заранее проверить контроль риска.
Параметры
Stop Loss Price — ценовой уровень защитного стоп-лосса для планируемой позиции.
Take Profit Price — ценовой уровень целевого тейк-профита.
Max Loss % — максимальная доля портфеля, которой трейдер готов рискнуть в одной сделке. Значение умножается на стоимость портфеля, что даёт максимально допустимый убыток в денежном выражении.
Is Long Position — направление предполагаемой сделки: true для лонга и false для шорта. От направления зависит, как определяется расстояние до стопа и цели.
Все параметры, кроме Max Loss %, исключены из оптимизации, чтобы сохранить ручной характер ввода как у исходного советника.
Детали расчёта
Стоимость портфеля — используется Portfolio.CurrentValue, при отсутствии берётся Portfolio.BeginValue. Если значение недоступно, расчёт прекращается с предупреждением.
Проверка шага цены — необходимо, чтобы у инструмента были заданы Security.PriceStep и Security.StepPrice. Без этих параметров нельзя перевести расстояние по цене в количество шагов и денежную величину.
Определение текущей цены — в первую очередь берётся цена последней сделки. Если её нет, вычисляется среднее между лучшими ценами Bid/Ask, в крайнем случае используется последняя известная цена.
Расстояние в шагах — стоп и цель пересчитываются в количество шагов цены. Результат округляется вверх (decimal.Ceiling), что соответствует использованию MathCeil в MQL и обеспечивает консервативную оценку.
Рекомендуемый объём — убыток на один шаг равен MaxLoss / StopSteps. Деление на StepPrice даёт объём позиции, при котором риск не превышает заданного порога.
Ожидаемая прибыль — произведение количества шагов до тейк-профита, стоимости шага и рекомендуемого объёма.
Соотношение риск/прибыль — отношение шагов тейк-профита к шагам стоп-лосса, полностью повторяет расчёт по пунктам в оригинале.
Каждый результат сохраняется в свойствах стратегии и выводится в журнал с подробными сообщениями на английском языке. Если соотношение риск/прибыль ≥ 3, выводится фраза «You can trade», иначе публикуется предупреждение о повышенном риске.
Порядок работы
Привяжите стратегию к нужному инструменту и портфелю в среде StockSharp.
Укажите ценовые уровни стоп-лосса и тейк-профита для планируемой сделки.
Задайте допустимый процент риска и направление позиции.
Запустите стратегию — все показатели сразу появятся в журнале.
Перед ручным выставлением ордера изучите рекомендуемый объём и соотношение риск/прибыль.
Дополнительные замечания
Если у инструмента отсутствуют значения шага цены или стоимости шага, запросите их у площадки либо задайте вручную в настройках инструмента.
Расчёт выполняется один раз при старте. При изменении рыночной ситуации или параметров риска перезапустите стратегию.
Поскольку стратегия не торгует, её можно безопасно применять в тестовой и боевой среде исключительно как аналитический инструмент.
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
using System;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;
/// <summary>
/// Volume Calculator strategy: EMA + volume confirmation.
/// Buys when price above EMA with increasing volume, sells below EMA with increasing volume.
/// </summary>
public class VolumeCalculatorStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _emaPeriod;
private decimal _prevVolume;
private bool _wasBullishSignal;
private bool _hasPrev;
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int EmaPeriod { get => _emaPeriod.Value; set => _emaPeriod.Value = value; }
public VolumeCalculatorStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(60).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
_emaPeriod = Param(nameof(EmaPeriod), 50)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("EMA Period", "EMA trend filter period", "Indicators");
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevVolume = 0;
_wasBullishSignal = false;
_hasPrev = false;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevVolume = 0;
_wasBullishSignal = false;
_hasPrev = false;
var ema = new ExponentialMovingAverage { Length = EmaPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(ema, ProcessCandle).Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal emaValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_hasPrev)
{
var volumeUp = candle.TotalVolume > _prevVolume;
var bullishSignal = candle.ClosePrice > emaValue && volumeUp;
var bearishSignal = candle.ClosePrice < emaValue && volumeUp;
var crossedUp = bullishSignal && !_wasBullishSignal;
var crossedDown = bearishSignal && _wasBullishSignal;
if (crossedUp && Position <= 0)
BuyMarket();
else if (crossedDown && Position >= 0)
SellMarket();
if (bullishSignal || bearishSignal)
_wasBullishSignal = bullishSignal;
}
_prevVolume = candle.TotalVolume;
_hasPrev = true;
}
}
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 volume_calculator_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(volume_calculator_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(60)))
self._ema_period = self.Param("EmaPeriod", 50)
self._prev_volume = 0.0
self._was_bullish_signal = False
self._has_prev = False
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@CandleType.setter
def CandleType(self, value):
self._candle_type.Value = value
@property
def EmaPeriod(self):
return self._ema_period.Value
@EmaPeriod.setter
def EmaPeriod(self, value):
self._ema_period.Value = value
def OnReseted(self):
super(volume_calculator_strategy, self).OnReseted()
self._prev_volume = 0.0
self._was_bullish_signal = False
self._has_prev = False
def OnStarted2(self, time):
super(volume_calculator_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_volume = 0.0
self._was_bullish_signal = False
self._has_prev = False
ema = ExponentialMovingAverage()
ema.Length = self.EmaPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(ema, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, ema_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
close = float(candle.ClosePrice)
ema_val = float(ema_value)
volume = float(candle.TotalVolume)
if self._has_prev:
volume_up = volume > self._prev_volume
bullish_signal = close > ema_val and volume_up
bearish_signal = close < ema_val and volume_up
crossed_up = bullish_signal and not self._was_bullish_signal
crossed_down = bearish_signal and self._was_bullish_signal
if crossed_up and self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif crossed_down and self.Position >= 0:
self.SellMarket()
if bullish_signal or bearish_signal:
self._was_bullish_signal = bullish_signal
self._prev_volume = volume
self._has_prev = True
def CreateClone(self):
return volume_calculator_strategy()