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Neuro Nirvaman 策略

概述

Neuro Nirvaman 策略是 MetaTrader 5 专家顾问 NeuroNirvamanEA 的完整移植版本。策略保持了原始 MQL 代码中的感知机决策树：通过四个 Laguerre 平滑的正向动向指标（+DI）与两个 SilverTrend 波段信号的组合来产生买卖指令。策略仅在收盘完成的 K 线数据上运行，根据参数计算市场价买入或卖出，并在每笔交易时设置点数形式的止盈/止损，不会加仓或同时持有多头与空头。

数据输入与指标

  • 四个 AverageDirectionalIndex：每个实例都使用独立的周期设置。策略只读取其中的 +DI 分量，并通过 Laguerre 滤波器处理，得到介于 [0, 1] 之间的平滑值。
  • LaguerrePlusDiState：内部辅助类，重现 laguerre_plusdi.mq5 自定义指标的全部算法，包括四级 Laguerre 平滑和 CU / (CU + CD) 归一化过程。
  • 两个 SilverTrendState：严格按照 silvertrend_signal.mq5 实现的波段信号。以 SSP = 9 的窗口分析最近 10 根 K 线，输出 1（出现向下箭头）、-1（出现向上箭头）或 0（无信号）。
  • K 线订阅：通过 CandleType 参数选择时间框架，仅对状态为 Finished 的 K 线进行处理。

交易逻辑

  1. 信号预处理
    • 对每个 Laguerre 输出调用 ComputeTensionSignal：当值高于 0.5 + distance/100 返回 -1，低于 0.5 - distance/100 返回 1，否则为 0。
    • SilverTrend 在每根 K 线更新，其风险参数 (Risk1, Risk2) 用于放宽或收紧支撑/阻力区间，与 MT5 指标一致。
  2. 感知机层
    • 感知机 1 将第一组 Laguerre 激活值与第一个 SilverTrend 信号组合，权重分别为 X11 - 100 与 X12 - 100。
    • 感知机 2 将第二组 Laguerre 激活值与第二个 SilverTrend 信号组合，权重分别为 X21 - 100 与 X22 - 100。
    • 感知机 3 只使用第三、第四个 Laguerre 激活值，权重为 X31 - 100 与 X32 - 100。
  3. Supervisor（Pass 参数）
    • Pass = 3：若感知机 3 > 0 且感知机 2 > 0，则以 TakeProfit2/StopLoss2 开多；否则若感知机 1 < 0，则以 TakeProfit1/StopLoss1 开空。
    • Pass = 2：当感知机 2 > 0 时使用第二组风险参数买入，否则使用第一组风险参数卖出。
    • Pass = 1：当感知机 1 < 0 时卖出，否则买入，均使用第一组风险参数。
  4. 仓位管理
    • 下单使用 BuyMarket、SellMarket，成交量由 TradeVolume 指定。
    • 止盈/止损价基于信号 K 线的收盘价，计算公式为 entry ± points * PriceStep。随后在每根已完成 K 线中利用最高价/最低价检查触发情况，模拟 MT5 中的保护单行为。
    • 持仓未平仓时忽略新的入场信号，只有在仓位退出后才会评估下一次交易。

参数说明

名称 类型 默认值 描述
CandleType DataType 15 分钟 用于计算的 K 线类型。
TradeVolume decimal 0.1 下单手数。
Risk1, Risk2 int 3 / 9 SilverTrend 风险系数，控制区间宽度。
Laguerre1Period – Laguerre4Period int 14 每个 Laguerre 滤波器的 ADX 周期。
Laguerre1Distance – Laguerre4Distance decimal 0 以百分比表示的中性带宽度。
X11, X12, X21, X22, X31, X32 decimal 100 权重参数，使用前会减去 100。
TakeProfit1, StopLoss1, TakeProfit2, StopLoss2 int 100 / 50 以点数表示的止盈止损距离。
Pass int 3 选择参与决策的感知机组合。

使用建议

  • 默认权重为 100，会使感知机输出为 0。要激活策略，需要根据品种调整权重，使输出出现非零值。
  • SilverTrend 的实现保留了原始状态变量（不含弹窗报警），因此信号时间与 MT5 版本保持一致。
  • 止盈止损通过已完成 K 线的最高价/最低价判断，不模拟 K 线内部的瞬时波动。
  • 策略仅支持单品种运行，同一时间只持有一个方向的仓位。
  • 可使用参数元数据进行优化（所有参数均可通过 Param() 调整和优化）。

部署步骤

  1. 编译解决方案，在 StockSharp 示例启动器或自建项目中加载该策略。
  2. 选择标的、配置 K 线数据源，并根据交易思路调整权重与风险参数。
  3. 启动策略，系统会自动创建带有 Laguerre 指标与成交记录的图表用于监控。
  4. 需要批量测试或寻优时，可使用 StockSharp 内建的优化功能。
namespace StockSharp.Samples.Strategies;

using System;

using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;

/// <summary>
/// Neuro Nirvaman strategy (simplified).
/// Uses RSI with EMA trend filter.
/// Buys when RSI oversold and price above EMA, sells when RSI overbought and price below EMA.
/// </summary>
public class NeuroNirvamanStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
	private readonly StrategyParam<int> _rsiPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _emaPeriod;
	private readonly StrategyParam<decimal> _rsiOversold;
	private readonly StrategyParam<decimal> _rsiOverbought;

	public DataType CandleType
	{
		get => _candleType.Value;
		set => _candleType.Value = value;
	}

	public int RsiPeriod
	{
		get => _rsiPeriod.Value;
		set => _rsiPeriod.Value = value;
	}

	public int EmaPeriod
	{
		get => _emaPeriod.Value;
		set => _emaPeriod.Value = value;
	}

	public decimal RsiOversold
	{
		get => _rsiOversold.Value;
		set => _rsiOversold.Value = value;
	}

	public decimal RsiOverbought
	{
		get => _rsiOverbought.Value;
		set => _rsiOverbought.Value = value;
	}

	public NeuroNirvamanStrategy()
	{
		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(1).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle Type", "Source candles", "General");

		_rsiPeriod = Param(nameof(RsiPeriod), 14)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("RSI Period", "RSI indicator period", "Indicators");

		_emaPeriod = Param(nameof(EmaPeriod), 20)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("EMA Period", "EMA trend filter period", "Indicators");

		_rsiOversold = Param(nameof(RsiOversold), 45m)
			.SetDisplay("RSI Oversold", "RSI oversold level", "Signals");

		_rsiOverbought = Param(nameof(RsiOverbought), 55m)
			.SetDisplay("RSI Overbought", "RSI overbought level", "Signals");

		Volume = 0.1m;
	}

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

		var rsi = new RelativeStrengthIndex { Length = RsiPeriod };
		var ema = new ExponentialMovingAverage { Length = EmaPeriod };

		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
		subscription
			.Bind(rsi, ema, (ICandleMessage candle, decimal rsiValue, decimal emaValue) =>
			{
				if (candle.State != CandleStates.Finished)
					return;

				if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading())
					return;

				if (rsiValue < RsiOversold && Position <= 0)
				{
					BuyMarket();
				}
				else if (rsiValue > RsiOverbought && Position >= 0)
				{
					SellMarket();
				}
			})
			.Start();

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