Русский RU
Открыть на GitHub

Стратегия Burg Extrapolator

Обзор

Стратегия Burg Extrapolator — это порт на StockSharp оригинального эксперта MetaTrader 4 «Burg Extrapolator». Исходный советник строит модель авторегрессии (AR) с помощью алгоритма Бёрга по скользящему окну цен открытия (или их преобразований MOM/ROC) и формирует прогноз траектории цены. Решения о входе/выходе принимаются по экстремальным точкам прогноза: если ожидаемый ход в одном направлении достаточно велик, алгоритм наращивает позицию, а при противоположном сигнале закрывает существующие сделки. Конвертация сохраняет модельные блоки, адаптируя управление позицией и капиталом под высокоуровневый API StockSharp.

Логика торговли

  1. Подготовка данных
    • Формируется история из PastBars + 1 цен открытия для заданного CandleType.
    • По выбору трейдера данные преобразуются в логарифмический моментум (по умолчанию) или процентное изменение. Для работы с «сырыми» ценами они центрируются на скользящем среднем, как в коде MT4.
  2. Линейное прогнозирование Бёрга
    • Рассчитываются коэффициенты отражения до порядка PastBars * ModelOrder алгоритмом Бёрга.
    • Модель рекурсивно разворачивается вперёд и строит последовательность будущих значений (на практике — до PastBars баров). При необходимости прогноз переводится обратно в ценовое пространство.
  3. Поиск сигналов
    • Стратегия просматривает прогноз и запоминает первую максимум/минимум до появления противоположного экстремума. Разница между найденными значениями сравнивается с порогами MaxLoss и MinProfit (в абсолютную цену переводятся умножением на PriceStep).
    • Достаточно сильный подъём даёт OpenSignal = 1, падение — OpenSignal = -1. Если первым формируется противоположный экстремум, выставляется CloseSignal для закрытия текущей позиции без открытия новой.
  4. Управление ордерами
    • Сначала выполняются защитные блоки (стоп-лосс, тейк-профит, трейлинг). Трейлинг отслеживает лучшую цену с момента входа и закрывает позицию при откате на TrailingStop пунктов, что соответствует поведению MT4 с переносом стопа.
    • При появлении сигнала на закрытие противоположной позиции отправляется рыночный ордер на полный объём текущего нетто-позиционирования.
    • Сигналы входа последовательно наращивают позицию до предела MaxTrades. Объём следующей заявки масштабируется по формуле 1 + existingTrades * MaxRisk, что заменяет метатрейдеровскую привязку к марже и удобно для StockSharp.

Данные и индикаторы

  • Свечи выбранного типа CandleType (по умолчанию 30-минутные).
  • Встроенная модель авторегрессии Бёрга (без внешних индикаторов).
  • Необязательные преобразования: логарифмический моментум и процентное изменение.

Параметры

Имя Значение по умолчанию Описание
CandleType 30-минутные свечи Основной таймфрейм стратегии.
MaxRisk 0.5 Множитель риска для масштабирования дополнительных заявок.
MaxTrades 5 Максимальное число сделок в одном направлении.
MinProfit 160 Минимальный прогнозируемый профит (в пунктах) для открытия новых ордеров.
MaxLoss 130 Предельный прогнозируемый убыток (в пунктах), при достижении которого позиция закрывается.
TakeProfit 0 Фиксированный тейк-профит в пунктах (0 — отключено).
StopLoss 180 Фиксированный стоп-лосс в пунктах (0 — отключено).
TrailingStop 10 Размер трейлинг-стопа в пунктах, работает только при StopLoss > 0.
PastBars 200 Длина истории для модели Бёрга.
ModelOrder 0.37 Доля PastBars, задающая порядок модели Бёрга.
UseMomentum true Использовать логарифмический моментум.
UseRateOfChange false Использовать процентное изменение (игнорируется, если активирован моментум).

Все параметры оформлены как StrategyParam<T>, доступны для оптимизации и изменения в Designer.

Особенности реализации

  • Алгоритм Бёрга реализован напрямую на C# и повторяет логику MT4. Расчёты выполняются в double, а перед проверкой сигналов прогнозы переводятся в decimal.
  • В MT4 объём рассчитывался из свободной маржи. В версии для StockSharp объём контролируется за счёт свойства Volume и параметра MaxRisk: базовый лот задаётся Volume, дальнейшие доливки масштабируются линейно.
  • Защитные действия (стопы, трейлинг) реализованы через рыночные ордера, что соответствует высокоуровневому API и предотвращает зависание виртуальных заявок в тестах.
  • При изменении PastBars или ModelOrder массивы и состояние модели пересоздаются, поэтому изменение параметров на лету немедленно влияет на расчёт прогнозов.
  • Для визуального контроля стратегия автоматически рисует свечи и сделки; при необходимости легко добавить вывод прогноза на отдельную серию.
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>
/// Burg extrapolator strategy converted from MetaTrader 4 implementation.
/// Predicts the future price path with Burg linear prediction coefficients and trades on forecasted extremes.
/// </summary>
public class BurgExtrapolatorForecastStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
	private readonly StrategyParam<decimal> _maxRisk;
	private readonly StrategyParam<int> _maxTrades;
	private readonly StrategyParam<int> _minProfit;
	private readonly StrategyParam<int> _maxLoss;
	private readonly StrategyParam<int> _takeProfit;
	private readonly StrategyParam<int> _stopLoss;
	private readonly StrategyParam<int> _trailingStop;
	private readonly StrategyParam<int> _pastBars;
	private readonly StrategyParam<decimal> _modelOrder;
	private readonly StrategyParam<bool> _useMomentum;
	private readonly StrategyParam<bool> _useRateOfChange;

	private readonly List<decimal> _openHistory = new();

	private double[] _samples = Array.Empty<double>();
	private double[] _coefficients = Array.Empty<double>();
	private double[] _predictions = Array.Empty<double>();

	private int _np;
	private int _no;
	private int _nf;

	private double _averagePrice;
	private bool _isFirstRun = true;

	private decimal? _longEntryPrice;
	private decimal? _shortEntryPrice;
	private decimal? _longHigh;
	private decimal? _shortLow;

	/// <summary>
/// Initializes a new instance of the <see cref="BurgExtrapolatorForecastStrategy"/> class.
/// </summary>
public BurgExtrapolatorForecastStrategy()
	{
		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle Type", "Primary timeframe used for forecasting", "General");

		_maxRisk = Param(nameof(MaxRisk), 0.5m)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Max Risk", "Risk factor controlling position scaling", "Money Management");

		_maxTrades = Param(nameof(MaxTrades), 5)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Max Trades", "Maximum stacked trades per direction", "Money Management");

		_minProfit = Param(nameof(MinProfit), 160)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Min Profit", "Forecasted profit in points required to open trades", "Signals");

		_maxLoss = Param(nameof(MaxLoss), 130)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Max Loss", "Forecasted adverse excursion closing existing trades", "Signals");

		_takeProfit = Param(nameof(TakeProfit), 0)
			.SetNotNegative()
			.SetDisplay("Take Profit", "Optional fixed take profit in points", "Protection")
			;

		_stopLoss = Param(nameof(StopLoss), 180)
			.SetNotNegative()
			.SetDisplay("Stop Loss", "Optional fixed stop loss in points", "Protection")
			;

		_trailingStop = Param(nameof(TrailingStop), 10)
			.SetNotNegative()
			.SetDisplay("Trailing Stop", "Trailing distance in points (requires stop loss)", "Protection")
			;

		_pastBars = Param(nameof(PastBars), 200)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Past Bars", "History length used for Burg model", "Forecast");

		_modelOrder = Param(nameof(ModelOrder), 0.37m)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("Model Order", "Fraction of past bars used as Burg order", "Forecast");

		_useMomentum = Param(nameof(UseMomentum), true)
			.SetDisplay("Use Momentum", "Use logarithmic momentum instead of raw prices", "Forecast");

		_useRateOfChange = Param(nameof(UseRateOfChange), false)
			.SetDisplay("Use ROC", "Use percentage rate of change instead of raw prices", "Forecast");
	}

	/// <summary>
	/// Type of candles processed by the strategy.
	/// </summary>
	public DataType CandleType
	{
		get => _candleType.Value;
		set => _candleType.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Risk factor used when stacking positions.
	/// </summary>
	public decimal MaxRisk
	{
		get => _maxRisk.Value;
		set => _maxRisk.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Maximum number of trades allowed in one direction.
	/// </summary>
	public int MaxTrades
	{
		get => _maxTrades.Value;
		set => _maxTrades.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Minimum profit in points predicted by the Burg model to initiate new trades.
	/// </summary>
	public int MinProfit
	{
		get => _minProfit.Value;
		set => _minProfit.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Maximum loss in points predicted by the Burg model before closing positions.
	/// </summary>
	public int MaxLoss
	{
		get => _maxLoss.Value;
		set => _maxLoss.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Optional take profit expressed in points.
	/// </summary>
	public int TakeProfit
	{
		get => _takeProfit.Value;
		set => _takeProfit.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Optional stop loss expressed in points.
	/// </summary>
	public int StopLoss
	{
		get => _stopLoss.Value;
		set => _stopLoss.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Trailing stop distance in points.
	/// </summary>
	public int TrailingStop
	{
		get => _trailingStop.Value;
		set => _trailingStop.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Number of historical candles used by the Burg predictor.
	/// </summary>
	public int PastBars
	{
		get => _pastBars.Value;
		set => _pastBars.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Fraction of <see cref="PastBars"/> used as Burg model order.
	/// </summary>
	public decimal ModelOrder
	{
		get => _modelOrder.Value;
		set => _modelOrder.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Use logarithmic momentum transformation instead of raw prices.
	/// </summary>
	public bool UseMomentum
	{
		get => _useMomentum.Value;
		set => _useMomentum.Value = value;
	}

	/// <summary>
	/// Use percentage rate of change transformation instead of raw prices.
	/// </summary>
	public bool UseRateOfChange
	{
		get => _useRateOfChange.Value;
		set => _useRateOfChange.Value = value;
	}

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

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

		_openHistory.Clear();
		_samples = Array.Empty<double>();
		_coefficients = Array.Empty<double>();
		_predictions = Array.Empty<double>();
		_np = 0;
		_no = 0;
		_nf = 0;
		_averagePrice = 0.0;
		_isFirstRun = true;
		ResetLongState();
		ResetShortState();
	}

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

		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
		subscription.Bind(ProcessCandle).Start();

		var area = CreateChartArea();
		if (area != null)
		{
			DrawCandles(area, subscription);
			DrawOwnTrades(area);
		}
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle)
	{
		if (candle.State != CandleStates.Finished)
			return;

		AddOpenPrice(candle.OpenPrice);

		if (!EnsureModel())
			return;

		TrimHistory();

		if (_openHistory.Count < _np + 1)
			return;

		if (!UpdateSamples())
			return;

		var predictionCount = ComputePredictions();
		if (predictionCount <= 0)
			return;

		var (openSignal, closeSignal) = EvaluateSignals(predictionCount);

		if (ManageProtection(candle))
		{
			// Position has been closed by protective logic, wait for the next candle to re-evaluate.
			return;
		}

		HandleSignalClosures(openSignal, closeSignal);

		if (openSignal == 1)
		{
			TryOpenLong(candle);
		}
		else if (openSignal == -1)
		{
			TryOpenShort(candle);
		}
	}

	private void AddOpenPrice(decimal openPrice)
	{
		_openHistory.Add(openPrice);
	}

	private bool EnsureModel()
	{
		var np = PastBars;
		if (np < 3)
			return false;

		var modelOrder = ModelOrder;
		var no = (int)(modelOrder * np);
		if (no < 1)
			no = 1;
		if (no >= np - 1)
			no = np - 2;

		var nf = np - no - 1;
		if (nf < 1)
			nf = 1;

		var predictionLength = nf + 1;

		if (_np != np || _no != no || _nf != nf || _predictions.Length != predictionLength)
		{
			_np = np;
			_no = no;
			_nf = nf;
			_samples = new double[np];
			_coefficients = new double[no + 1];
			_predictions = new double[predictionLength];
			_averagePrice = 0.0;
			_isFirstRun = true;
		}

		return true;
	}

	private void TrimHistory()
	{
		var maxHistory = _np + 1;
		while (_openHistory.Count > maxHistory)
		{
			_openHistory.RemoveAt(0);
		}
	}

	private bool UpdateSamples()
	{
		if (_np <= 0)
			return false;

		var useMomentum = UseMomentum;
		var useRoc = !useMomentum && UseRateOfChange;

		if (useMomentum || useRoc)
		{
			if (!_isFirstRun)
			{
				for (var i = 0; i < _np - 1; i++)
					_samples[i] = _samples[i + 1];

				var current = GetOpen(0);
				var previous = GetOpen(1);
				if (previous == 0m)
					return false;

				var ratio = (double)(current / previous);
				_samples[_np - 1] = useMomentum ? Math.Log(ratio) : ratio - 1.0;
			}
			else
			{
				for (var i = 0; i < _np; i++)
				{
					var current = GetOpen(i);
					var previous = GetOpen(i + 1);
					if (previous == 0m)
						return false;

					var ratio = (double)(current / previous);
					_samples[_np - 1 - i] = useMomentum ? Math.Log(ratio) : ratio - 1.0;
				}

				_averagePrice = 0.0;
				_isFirstRun = false;
			}
		}
		else
		{
			if (_isFirstRun)
			{
				double sum = 0.0;
				for (var i = 0; i < _np; i++)
					sum += (double)GetOpen(i);

				_averagePrice = sum / _np;

				for (var i = 0; i < _np; i++)
				{
					var open = (double)GetOpen(i);
					_samples[_np - 1 - i] = open - _averagePrice;
				}

				_isFirstRun = false;
			}
			else
			{
				var newest = (double)GetOpen(0);
				var leaving = (double)GetOpen(_np);
				_averagePrice += (newest - leaving) / _np;

				for (var i = 0; i < _np; i++)
				{
					var open = (double)GetOpen(i);
					_samples[_np - 1 - i] = open - _averagePrice;
				}
			}
		}

		return true;
	}

	private int ComputePredictions()
	{
		Array.Clear(_coefficients, 0, _coefficients.Length);
		Array.Clear(_predictions, 0, _predictions.Length);

		double den = 0.0;
		for (var i = 0; i < _np; i++)
		{
			var value = _samples[i];
			den += value * value;
		}

		den *= 2.0;

		var df = new double[_np];
		var db = new double[_np];

		for (var i = 0; i < _np; i++)
		{
			var value = _samples[i];
			df[i] = value;
			db[i] = value;
		}

		double r = 0.0;

		for (var k = 1; k <= _no; k++)
		{
			double num = 0.0;
			for (var i = k; i < _np; i++)
				num += df[i] * db[i - 1];

			var denominator = (1.0 - r * r) * den - df[k - 1] * df[k - 1] - db[_np - 1] * db[_np - 1];
			if (Math.Abs(denominator) < 1e-12)
				return 0;

			r = -2.0 * num / denominator;
			_coefficients[k] = r;

			var half = k / 2;
			for (var i = 1; i <= half; i++)
			{
				var ki = k - i;
				var tmp = _coefficients[i];
				_coefficients[i] += r * _coefficients[ki];
				if (i != ki)
					_coefficients[ki] += r * tmp;
			}

			if (k < _no)
			{
				for (var i = _np - 1; i >= k; i--)
				{
					var tmp = df[i];
					df[i] += r * db[i - 1];
					db[i] = db[i - 1] + r * tmp;
				}
			}

			den = denominator;
		}

		for (var n = _np - 1; n < _np + _nf; n++)
		{
			double sum = 0.0;
			for (var i = 1; i <= _no; i++)
			{
				if (n - i < _np)
					sum -= _coefficients[i] * _samples[n - i];
				else
					sum -= _coefficients[i] * _predictions[n - i - _np + 1];
			}

			var index = n - _np + 1;
			if (index < _predictions.Length)
				_predictions[index] = sum;
		}

		var useMomentum = UseMomentum;
		var useRoc = !useMomentum && UseRateOfChange;

		if (useMomentum || useRoc)
		{
			var startPrice = (double)GetOpen(0);
			_predictions[0] = startPrice;

			for (var i = 1; i < _predictions.Length; i++)
			{
				_predictions[i] = useMomentum
					? _predictions[i - 1] * Math.Exp(_predictions[i])
					: _predictions[i - 1] * (1.0 + _predictions[i]);
			}
		}
		else
		{
			for (var i = 0; i < _predictions.Length; i++)
				_predictions[i] += _averagePrice;
		}

		return _predictions.Length;
	}

	private (int openSignal, int closeSignal) EvaluateSignals(int predictionCount)
	{
		if (predictionCount == 0)
			return (0, 0);

		var step = Security?.PriceStep ?? 1m;
		var maxLossDelta = MaxLoss * step;
		var minProfitDelta = MinProfit * step;

		var ymax = (decimal)_predictions[0];
		var ymin = ymax;
		var imax = 0;
		var imin = 0;
		var openSignal = 0;
		var closeSignal = 0;

		var limit = Math.Min(_np, predictionCount);

		for (var i = 1; i < limit; i++)
		{
			var value = (decimal)_predictions[i];

			if (value > ymax && openSignal == 0)
			{
				ymax = value;
				imax = i;

				if (imin == 0 && ymax - ymin >= maxLossDelta)
					closeSignal = 1;

				if (imin == 0 && ymax - ymin >= minProfitDelta)
					openSignal = 1;
			}

			if (value < ymin && openSignal == 0)
			{
				ymin = value;
				imin = i;

				if (imax == 0 && ymax - ymin >= maxLossDelta)
					closeSignal = -1;

				if (imax == 0 && ymax - ymin >= minProfitDelta)
					openSignal = -1;
			}
		}

		return (openSignal, closeSignal);
	}

	private bool ManageProtection(ICandleMessage candle)
	{
		var step = Security?.PriceStep ?? 1m;
		var stopDistance = StopLoss * step;
		var takeDistance = TakeProfit * step;
		var trailingDistance = TrailingStop * step;

		if (Position > 0)
		{
			_longEntryPrice ??= candle.ClosePrice;
			_longHigh = _longHigh.HasValue ? Math.Max(_longHigh.Value, candle.HighPrice) : candle.HighPrice;

			if (StopLoss > 0 && _longEntryPrice.HasValue && candle.LowPrice <= _longEntryPrice.Value - stopDistance)
			{
				SellMarket(Position);
				ResetLongState();
				return true;
			}

			if (TakeProfit > 0 && _longEntryPrice.HasValue && candle.HighPrice >= _longEntryPrice.Value + takeDistance)
			{
				SellMarket(Position);
				ResetLongState();
				return true;
			}

			if (TrailingStop > 0 && StopLoss > 0 && _longHigh.HasValue && candle.LowPrice <= _longHigh.Value - trailingDistance)
			{
				SellMarket(Position);
				ResetLongState();
				return true;
			}
		}
		else
		{
			ResetLongState();
		}

		if (Position < 0)
		{
			_shortEntryPrice ??= candle.ClosePrice;
			_shortLow = _shortLow.HasValue ? Math.Min(_shortLow.Value, candle.LowPrice) : candle.LowPrice;

			if (StopLoss > 0 && _shortEntryPrice.HasValue && candle.HighPrice >= _shortEntryPrice.Value + stopDistance)
			{
				BuyMarket(-Position);
				ResetShortState();
				return true;
			}

			if (TakeProfit > 0 && _shortEntryPrice.HasValue && candle.LowPrice <= _shortEntryPrice.Value - takeDistance)
			{
				BuyMarket(-Position);
				ResetShortState();
				return true;
			}

			if (TrailingStop > 0 && StopLoss > 0 && _shortLow.HasValue && candle.HighPrice >= _shortLow.Value + trailingDistance)
			{
				BuyMarket(-Position);
				ResetShortState();
				return true;
			}
		}
		else
		{
			ResetShortState();
		}

		return false;
	}

	private void HandleSignalClosures(int openSignal, int closeSignal)
	{
		if (Position > 0 && (closeSignal == -1 || openSignal == -1))
		{
			SellMarket(Position);
			ResetLongState();
		}
		else if (Position < 0 && (closeSignal == 1 || openSignal == 1))
		{
			BuyMarket(-Position);
			ResetShortState();
		}
	}

	private void TryOpenLong(ICandleMessage candle)
	{
		var baseVolume = Volume;
		if (baseVolume <= 0m)
			return;

		var tradeCount = GetTradeCount(baseVolume);
		if (tradeCount >= MaxTrades)
			return;

		var orderVolume = CalculateOrderVolume(baseVolume, tradeCount);
		if (orderVolume <= 0m)
			return;

		BuyMarket(orderVolume);
		_longEntryPrice = candle.ClosePrice;
		_longHigh = candle.ClosePrice;
		ResetShortState();
	}

	private void TryOpenShort(ICandleMessage candle)
	{
		var baseVolume = Volume;
		if (baseVolume <= 0m)
			return;

		var tradeCount = GetTradeCount(baseVolume);
		if (tradeCount >= MaxTrades)
			return;

		var orderVolume = CalculateOrderVolume(baseVolume, tradeCount);
		if (orderVolume <= 0m)
			return;

		SellMarket(orderVolume);
		_shortEntryPrice = candle.ClosePrice;
		_shortLow = candle.ClosePrice;
		ResetLongState();
	}

	private int GetTradeCount(decimal baseVolume)
	{
		if (baseVolume <= 0m)
			return 0;

		var trades = Math.Abs(Position) / baseVolume;
		return (int)Math.Ceiling((double)(trades - 1e-8m));
	}

	private decimal CalculateOrderVolume(decimal baseVolume, int existingTrades)
	{
		var multiplier = 1m + existingTrades * MaxRisk;
		if (multiplier <= 0m)
			return 0m;

		return baseVolume * multiplier;
	}

	private decimal GetOpen(int shift)
	{
		var index = _openHistory.Count - 1 - shift;
		return index >= 0 && index < _openHistory.Count ? _openHistory[index] : 0m;
	}

	private void ResetLongState()
	{
		_longEntryPrice = null;
		_longHigh = null;
	}

	private void ResetShortState()
	{
		_shortEntryPrice = null;
		_shortLow = null;
	}
}