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KWAN CCC 策略
概述
KWAN CCC 策略在 StockSharp 高级 API 上重现了 MetaTrader 专家顾问 Exp_KWAN_CCC.mq5。策略使用以下步骤构建的自定义振荡器来生成交易信号:
- 计算 Chaikin 振荡器(累积/派发线的快、慢移动平均之差)。
- 将 Chaikin 值乘以商品通道指数 CCI。
- 用 Momentum 指标的数值去除结果。当 Momentum 为零时,和原版一样使用常数 100 以避免除零。
- 通过所选的 XMA 平滑方法对序列进行平滑。
- 根据平滑序列的斜率着色:上升记为
0,下降记为 2,其余为 1。
当颜色从 0 变为其他数值时,策略平掉空头并开多头;当颜色从 2 变为其他数值时,平掉多头并开空头。这与原始 MQL 逻辑完全一致,并保留了信号偏移参数 (SignalBar)。
交易规则
- 做多:
SignalBar + 1 位置的颜色为 0,而 SignalBar 位置的颜色不等于 0。
- 做空:
SignalBar + 1 位置的颜色为 2,而 SignalBar 位置的颜色不等于 2。
- 平多:当
EnableLongExits = true 且做空条件触发时执行。
- 平空:当
EnableShortExits = true 且做多条件触发时执行。
- 通过
StartProtection 创建止损/止盈单,价差等于 StopLossPoints、TakeProfitPoints 与标的 PriceStep 的乘积。
参数
| 参数 |
说明 |
OrderVolume |
开仓时使用的基础下单手数。 |
CandleType |
指标计算的K线周期,默认 1 小时。 |
FastPeriod / SlowPeriod |
Chaikin 振荡器内部快、慢均线的长度。 |
ChaikinMethod |
累积/派发线所用的移动平均类型(SMA、EMA、SMMA、WMA)。 |
CciPeriod |
CCI 指标周期。 |
MomentumPeriod |
Momentum 指标周期。 |
SmoothingMethod |
XMA 平滑方法。JurX、Parabolic、T3 映射为 Jurik MA;Vidya 使用基于 CMO 的自适应平滑;Adaptive 使用 Kaufman AMA。 |
SmoothingLength |
平滑滤波所用的样本数量。 |
SmoothingPhase |
某些方法使用的附加参数(例如 VIDYA 的 CMO 周期、AMA 的慢速周期)。 |
SignalBar |
用于判断颜色变化的完成K线偏移量,1 对应 MT 默认设置。 |
EnableLongEntries / EnableShortEntries |
是否允许开多/开空。 |
EnableLongExits / EnableShortExits |
是否允许根据指标信号平多/平空。 |
StopLossPoints / TakeProfitPoints |
以价格步长计的止损/止盈距离(0 表示禁用)。 |
实现说明
- 策略仅处理已经收盘的K线,并通过
Bind 将行情流入各个指标。
- 平滑方法列表复刻了原始 XMA 实现,无法直接对应的选项使用最接近的替代方案(见参数表)。
- MetaTrader 的
VolumeType 输入被省略,因为 StockSharp K线已经提供了累积/派发线所需的成交量信息。
- 原策略中的资金管理依赖自定义函数,本移植版本使用固定下单量
OrderVolume。
使用建议
- 若希望 Chaikin 振荡器表现稳定,请选择成交量可信的标的。对于流动性较差的品种,可提高
MomentumPeriod 以减少噪音。
- 优化平滑参数时需协同调整
SmoothingLength 与 SmoothingPhase,过度平滑会显著滞后信号。
- 默认的保护值(
StopLossPoints = 1000,TakeProfitPoints = 2000)对应较大的价格位移,请根据标的的最小变动单位重新设定。
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
using System;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;
/// <summary>
/// Strategy converted from the KWAN_CCC expert advisor.
/// Uses CCI and Momentum to detect trend transitions.
/// Enters long when CCI turns up while momentum is positive,
/// enters short when CCI turns down while momentum is negative.
/// </summary>
public class KwanCccStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _cciPeriod;
private decimal _prevCci;
private decimal _prevClose;
private bool _initialized;
public DataType CandleType
{
get => _candleType.Value;
set => _candleType.Value = value;
}
public int CciPeriod
{
get => _cciPeriod.Value;
set => _cciPeriod.Value = value;
}
public KwanCccStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(4).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe for calculations", "General");
_cciPeriod = Param(nameof(CciPeriod), 14)
.SetGreaterThanZero()
.SetDisplay("CCI Period", "CCI length", "Indicators");
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevCci = 0m;
_prevClose = 0m;
_initialized = false;
}
/// <inheritdoc />
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevCci = 0m;
_prevClose = 0m;
_initialized = false;
var cci = new CommodityChannelIndex { Length = CciPeriod };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription
.Bind(cci, (ICandleMessage candle, decimal cciValue) =>
{
if (candle.State != CandleStates.Finished)
return;
if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
return;
if (!_initialized)
{
_prevCci = cciValue;
_prevClose = candle.ClosePrice;
_initialized = true;
return;
}
var closeUp = candle.ClosePrice > _prevClose;
var closeDown = candle.ClosePrice < _prevClose;
// Buy when CCI crosses into positive territory and price confirms the move.
if (_prevCci <= 0m && cciValue > 0m && closeUp && Position <= 0)
{
BuyMarket();
}
// Sell when CCI crosses into negative territory and price confirms the move.
else if (_prevCci >= 0m && cciValue < 0m && closeDown && Position >= 0)
{
SellMarket();
}
_prevCci = cciValue;
_prevClose = candle.ClosePrice;
})
.Start();
var area = CreateChartArea();
if (area != null)
{
DrawCandles(area, subscription);
DrawIndicator(area, cci);
DrawOwnTrades(area);
}
}
}
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 CommodityChannelIndex
from StockSharp.Algo.Strategies import Strategy
class kwan_ccc_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(kwan_ccc_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(4))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe for calculations", "General")
self._cci_period = self.Param("CciPeriod", 14) \
.SetDisplay("CCI Period", "CCI length", "Indicators")
self._prev_cci = 0.0
self._prev_close = 0.0
self._initialized = False
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@property
def CciPeriod(self):
return self._cci_period.Value
def OnReseted(self):
super(kwan_ccc_strategy, self).OnReseted()
self._prev_cci = 0.0
self._prev_close = 0.0
self._initialized = False
def OnStarted2(self, time):
super(kwan_ccc_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_cci = 0.0
self._prev_close = 0.0
self._initialized = False
cci = CommodityChannelIndex()
cci.Length = self.CciPeriod
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription \
.Bind(cci, self._on_process) \
.Start()
area = self.CreateChartArea()
if area is not None:
self.DrawCandles(area, subscription)
self.DrawIndicator(area, cci)
self.DrawOwnTrades(area)
def _on_process(self, candle, cci_value):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
cv = float(cci_value)
close = float(candle.ClosePrice)
if not self._initialized:
self._prev_cci = cv
self._prev_close = close
self._initialized = True
return
close_up = close > self._prev_close
close_down = close < self._prev_close
if self._prev_cci <= 0 and cv > 0 and close_up and self.Position <= 0:
self.BuyMarket()
elif self._prev_cci >= 0 and cv < 0 and close_down and self.Position >= 0:
self.SellMarket()
self._prev_cci = cv
self._prev_close = close
def CreateClone(self):
return kwan_ccc_strategy()