При выключенном UseMoneyManagement используется фиксированный объём OrderVolume.
При включённом UseMoneyManagement объём рассчитывается исходя из RiskPercent капитала и величины StopLossPoints. Соблюдаются биржевые ограничения по минимальному/максимальному объёму и шагу.
Трейлинг-стоп активируется после прохождения ценой TrailingStopPoints пунктов в прибыльную сторону и закрывает позицию при откате, также учитываются уровни стоп-лосса и тейк-профита.
Отличия от версии MetaTrader
События необходимо вводить вручную в параметр CalendarDefinition.
Каждый экземпляр стратегии обслуживает одну валютную пару.
Время истечения заявок реализовано внутренними таймерами PostMinutes/ExpiryMinutes, так как в StockSharp отсутствует режим ORDER_TIME_SPECIFIED.
Рекомендации по использованию
Перед запуском заполните CalendarDefinition, время указывается в UTC.
Активируйте TradeNews и настройте рисковые параметры.
Убедитесь в наличии данных Level1, чтобы стратегия могла выставить ордера в нужный момент.
Контролируйте журнал сообщений, чтобы подтверждать корректную постановку и отмену ордеров по каждому событию.
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
using System;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;
/// <summary>
/// Sample Detect Economic Calendar strategy: Parabolic SAR trend with EMA filter.
/// Buys when close above both SAR and EMA, sells when close below both.
/// </summary>
public class SampleDetectEconomicCalendarStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _emaPeriod;
private decimal _prevClose;
private decimal _prevSar;
private decimal _prevEma;
private bool _hasPrev;
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int EmaPeriod { get => _emaPeriod.Value; set => _emaPeriod.Value = value; }
public SampleDetectEconomicCalendarStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(60).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
_emaPeriod = Param(nameof(EmaPeriod), 50)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("EMA Period", "EMA filter period", "Indicators");
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevClose = 0;
_prevSar = 0;
_prevEma = 0;
_hasPrev = false;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevClose = 0;
_prevSar = 0;
_prevEma = 0;
_hasPrev = false;
var sar = new ParabolicSar { Acceleration = 0.01m, AccelerationMax = 0.1m };
var ema = new ExponentialMovingAverage { Length = EmaPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(sar, ema, ProcessCandle).Start();
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal sarValue, decimal emaValue)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_hasPrev)
{
var aboveSar = candle.ClosePrice > sarValue;
var belowSar = candle.ClosePrice < sarValue;
var aboveEma = candle.ClosePrice > emaValue;
var belowEma = candle.ClosePrice < emaValue;
if (aboveSar && aboveEma && !(_prevClose > _prevSar && _prevClose > _prevEma) && Position <= 0)
BuyMarket();
else if (belowSar && belowEma && !(_prevClose < _prevSar && _prevClose < _prevEma) && Position >= 0)
SellMarket();
}
_prevClose = candle.ClosePrice;
_prevSar = sarValue;
_prevEma = emaValue;
_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 ParabolicSar, ExponentialMovingAverage
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class sample_detect_economic_calendar_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(sample_detect_economic_calendar_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(60)))
self._ema_period = self.Param("EmaPeriod", 50)
self._prev_close = 0.0
self._prev_sar = 0.0
self._prev_ema = 0.0
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(sample_detect_economic_calendar_strategy, self).OnReseted()
self._prev_close = 0.0
self._prev_sar = 0.0
self._prev_ema = 0.0
self._has_prev = False
def OnStarted2(self, time):
super(sample_detect_economic_calendar_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_close = 0.0
self._prev_sar = 0.0
self._prev_ema = 0.0
self._has_prev = False
sar = ParabolicSar()
sar.Acceleration = 0.01
sar.AccelerationMax = 0.1
ema = ExponentialMovingAverage()
ema.Length = self.EmaPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(sar, ema, self._process_candle).Start()
def _process_candle(self, candle, sar_value, ema_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
close = float(candle.ClosePrice)
sar_val = float(sar_value)
ema_val = float(ema_value)
if self._has_prev:
above_sar = close > sar_val
below_sar = close < sar_val
above_ema = close > ema_val
below_ema = close < ema_val
was_above_both = self._prev_close > self._prev_sar and self._prev_close > self._prev_ema
was_below_both = self._prev_close < self._prev_sar and self._prev_close < self._prev_ema
if above_sar and above_ema and not was_above_both and self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif below_sar and below_ema and not was_below_both and self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._prev_close = close
self._prev_sar = sar_val
self._prev_ema = ema_val
self._has_prev = True
def CreateClone(self):
return sample_detect_economic_calendar_strategy()