中文 ZH
在 GitHub 上查看

Bronze Warrioir 策略

概述

  • 将 MetaTrader 5 智能交易系统 Bronze Warrioir.mq5 转写为 StockSharp 高级 API 版本。
  • 使用完成的 K 线，并联合 CCI、Williams %R 以及自定义的 DayImpuls 振荡器来判断多空动能。
  • 目标是在三项指标同向共振时捕捉加速行情，同时保留原始 EA 的权益控制逻辑。

指标组合

  • CCI（商品通道指数）：周期为 IndicatorPeriod。做空时要求 CCI 大于 CciLevel，做多时要求 CCI 小于 -CciLevel。
  • Williams %R：同样使用 IndicatorPeriod。值高于 WilliamsLevelUp 代表超买，值低于 WilliamsLevelDown 代表超卖。
  • DayImpuls 振荡器：复刻随附的自定义指标。每根 K 线的实体（收盘价减开盘价）被转换为点值，再经过两次相同周期的指数移动平均平滑。指标上行表示多头动能增强，下行表示空头动能增强。

交易逻辑

  1. 权益保护：统计当前净头寸的浮动盈亏，超过 ProfitTarget 或低于 LossTarget 时立即平仓所有仓位。
  2. 信号过滤：仅处理状态为 Finished 的 K 线，并缓存前一根 DayImpuls 值以模拟原版中 custom[1] 的效果。
  3. 做空条件：
    • 当前没有空头持仓。
    • DayImpuls 高于 DayImpulsLevel 且大于上一根的数值。
    • Williams %R 高于 WilliamsLevelUp，CCI 大于 CciLevel。
    • 在 StockSharp 的净持仓模型中，卖出量为 TradeVolume 加上已有多头头寸，以一次性完成反手。
  4. 做多条件：
    • 当前没有多头持仓。
    • DayImpuls 低于 DayImpulsLevel 且小于上一根的数值。
    • Williams %R 低于 WilliamsLevelDown，CCI 小于 -CciLevel。
    • 买入量为 TradeVolume 加上已有空头头寸，同样实现单笔反向操作。
  5. “对冲式”反转：当只持有单向仓位且浮动盈亏离开区间 [-PredTarget/2, PredTarget] 时，原 EA 会检查 LotCoefficient 后追加反向仓位。在本移植版本中仍然保留该校验，但由于 StockSharp 采用净持仓模式，执行方式为“先平后开”的反手市价单。

风险控制

  • StopLossPips 与 TakeProfitPips 会根据标的的 PriceStep 转换为价格距离，对 3 或 5 位小数的外汇品种额外乘以 10 以模拟 MT5 的“点”。
  • 通过 StartProtection 启动高阶保护，自动附加止损与止盈。
  • 通过 OnOwnTradeReceived 维护多头与空头的平均持仓价，从而重现原策略中 Commission + Swap + Profit 的浮动盈亏计算。

参数列表

参数 说明 默认值
TradeVolume 每次开仓的基础手数。 1
StopLossPips 以点数表示的止损距离。 50
TakeProfitPips 以点数表示的止盈距离。 50
IndicatorPeriod CCI、Williams %R、DayImpuls 共用周期。 14
CciLevel CCI 多空触发阈值。 150
WilliamsLevelUp Williams %R 超买阈值。 -15
WilliamsLevelDown Williams %R 超卖阈值。 -85
DayImpulsLevel DayImpuls 判定多空的临界值。 50
ProfitTarget 浮动盈利目标（账户货币）。 100
LossTarget 浮动亏损上限（账户货币）。 -100
PredTarget 触发反转的盈亏带宽。 40
LotCoefficient 原 EA 的加仓校验系数。 2
CandleType 使用的 K 线周期。 15m

实现细节

  • DayImpuls 被实现为内部指标类，完整复刻两次指数平滑的计算过程。
  • 由于无法在净持仓模式下同时持有多空，策略在需要对冲时通过一次性反手单来近似原始逻辑。
  • 仅在 IsFormedAndOnlineAndAllowTrading() 为真时执行信号，保证与 StockSharp 生命周期兼容。
  • 反手或部分平仓后的持仓均通过内部体量追踪更新平均价格，确保浮动盈亏计算准确。
using System;
using System.Collections.Generic;

using Ecng.Common;

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

namespace StockSharp.Samples.Strategies;

/// <summary>
/// Bronze Warrior strategy using EMA crossover.
/// Buys when fast EMA crosses above slow EMA, sells on reverse.
/// </summary>
public class BronzeWarrioirStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<int> _fastPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _slowPeriod;
	private readonly StrategyParam<int> _stopLossPoints;
	private readonly StrategyParam<int> _takeProfitPoints;

	private ExponentialMovingAverage _fast;
	private ExponentialMovingAverage _slow;

	private decimal _prevFast;
	private decimal _prevSlow;
	private decimal _entryPrice;
	private int _cooldown;

	public int FastPeriod { get => _fastPeriod.Value; set => _fastPeriod.Value = value; }
	public int SlowPeriod { get => _slowPeriod.Value; set => _slowPeriod.Value = value; }
	public int StopLossPoints { get => _stopLossPoints.Value; set => _stopLossPoints.Value = value; }
	public int TakeProfitPoints { get => _takeProfitPoints.Value; set => _takeProfitPoints.Value = value; }

	public BronzeWarrioirStrategy()
	{
		_fastPeriod = Param(nameof(FastPeriod), 14).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Fast Period", "Fast EMA period", "Indicator");
		_slowPeriod = Param(nameof(SlowPeriod), 50).SetGreaterThanZero().SetDisplay("Slow Period", "Slow EMA period", "Indicator");
		_stopLossPoints = Param(nameof(StopLossPoints), 200).SetNotNegative().SetDisplay("Stop Loss", "Stop-loss in price steps", "Risk");
		_takeProfitPoints = Param(nameof(TakeProfitPoints), 400).SetNotNegative().SetDisplay("Take Profit", "Take-profit in price steps", "Risk");
	}

	public override IEnumerable<(Security sec, DataType dt)> GetWorkingSecurities()
	{
		yield return (Security, TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
	}

	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();
		_fast = null; _slow = null;
		_prevFast = 0; _prevSlow = 0; _entryPrice = 0; _cooldown = 0;
	}

	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);
		_fast = new ExponentialMovingAverage { Length = FastPeriod };
		_slow = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowPeriod };
		var subscription = SubscribeCandles(TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame());
		subscription.Bind(_fast, _slow, ProcessCandle);
		subscription.Start();
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fastValue, decimal slowValue)
	{
		if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
		if (!_fast.IsFormed || !_slow.IsFormed) { _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
		if (_cooldown > 0) { _cooldown--; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }

		var close = candle.ClosePrice;
		var step = Security?.PriceStep ?? 1m;

		if (Position > 0 && _entryPrice > 0)
		{
			if (StopLossPoints > 0 && close <= _entryPrice - StopLossPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
			if (TakeProfitPoints > 0 && close >= _entryPrice + TakeProfitPoints * step) { SellMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
		}
		else if (Position < 0 && _entryPrice > 0)
		{
			if (StopLossPoints > 0 && close >= _entryPrice + StopLossPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
			if (TakeProfitPoints > 0 && close <= _entryPrice - TakeProfitPoints * step) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; _cooldown = 100; _prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue; return; }
		}

		if (_prevFast <= _prevSlow && fastValue > slowValue && Position <= 0)
		{ if (Position < 0) BuyMarket(); BuyMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 100; }
		else if (_prevFast >= _prevSlow && fastValue < slowValue && Position >= 0)
		{ if (Position > 0) SellMarket(); SellMarket(); _entryPrice = close; _cooldown = 100; }

		_prevFast = fastValue; _prevSlow = slowValue;
	}
}