中文 ZH
在 GitHub 上查看

点差统计采集策略

概述

Spread Data Collector 策略 是 MetaTrader 5 工具“Spread data collector”（MQL 编号 33314）的 StockSharp 版本。原始 EA 不会下单，只是监听买/卖报价并统计点差落在各个范围内的次数；当交易年度发生变化或 EA 被停止时，它会打印汇总结果。本移植使用高级的 SubscribeLevel1() API，实现完全相同的逻辑，并允许用户修改每个点差区间的上限。

运行流程

  • 启动时，策略会订阅主交易品种 Security 的一级行情（买/卖价）。
  • 只要同时得到买价和卖价，就会计算点差，并通过 Security.PriceStep 将“点”转换为实际价格差。
  • 策略维护六个计数器：
    1. 点差严格小于第一条上限。
    2. 点差位于第一与第二条上限之间。
    3. 点差位于第二与第三条上限之间。
    4. 点差位于第三与第四条上限之间。
    5. 点差位于第四与第五条上限之间。
    6. 点差大于或等于第五条上限。
  • 交易年度来自 Level1ChangeMessage.ServerTime 的交易所时间。当年份发生变化时，策略会输出上一年的统计并清零计数。
  • 停止策略时，会先输出当年的统计结果，再结束运行。

因此，该策略与原工具一样完全“被动”，适合长期监控流动性与点差质量，不会发送任何订单。

参数

所有参数以 点 (points) 表示，实际价格差通过公式 points × Security.PriceStep 计算。

参数 默认值 说明
FirstBucketPoints 10 第一个区间的上限，点差严格小于该值时计入此组。
SecondBucketPoints 20 第二个区间的上限，点差落在 [FirstBucketPoints, SecondBucketPoints) 内计入此组。
ThirdBucketPoints 30 第三个区间的上限，点差落在 [SecondBucketPoints, ThirdBucketPoints) 内计入此组。
FourthBucketPoints 40 第四个区间的上限，点差落在 [ThirdBucketPoints, FourthBucketPoints) 内计入此组。
FifthBucketPoints 50 第五个区间的上限，点差落在 [FourthBucketPoints, FifthBucketPoints) 内计入此组。

所有阈值必须严格递增。如果 Security.PriceStep 未设置或小于等于 0，策略在启动时会抛出异常，以避免产生错误的统计数据。

日志输出

策略通过 AddInfoLog 打印统计信息，格式如下：

Year=2024 Spread<=10pts=15342 Spread_10_20pts=2841 Spread_20_30pts=912 ... Spread>50pts=37

该格式与 MetaTrader 中的 Print 输出相同，方便在不同平台之间对比。可以使用 StockSharp 日志查看器或将日志重定向到文件进行分析。

使用步骤

  1. 在 Strategy.Security 中指定品种，并确保 PriceStep 与 MetaTrader 中“点”的定义一致（多数外汇品种为 0.0001）。
  2. 如需不同的点差区间，可调整各个上限，务必保持严格递增。
  3. 启动策略即可，无需担心订单会被发送。
  4. 定期查看年度日志，了解点差在不同时间段的表现。

该策略资源占用极低，可以与实盘交易系统并行运行，用于构建长期的点差分布数据、验证流动性假设以及监控券商条件。

namespace StockSharp.Samples.Strategies;

using System;
using Ecng.Common;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.Messages;

/// <summary>
/// Spread Data Collector strategy: RSI mean reversion.
/// Buys when RSI crosses below oversold, sells when RSI crosses above overbought.
/// </summary>
public class SpreadDataCollectorStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
	private readonly StrategyParam<int> _rsiPeriod;
	private readonly StrategyParam<decimal> _oversold;
	private readonly StrategyParam<decimal> _overbought;

	private decimal _prevRsi;
	private bool _hasPrev;

	public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
	public int RsiPeriod { get => _rsiPeriod.Value; set => _rsiPeriod.Value = value; }
	public decimal Oversold { get => _oversold.Value; set => _oversold.Value = value; }
	public decimal Overbought { get => _overbought.Value; set => _overbought.Value = value; }

	public SpreadDataCollectorStrategy()
	{
		_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromMinutes(5).TimeFrame())
			.SetDisplay("Candle Type", "Candle timeframe", "General");
		_rsiPeriod = Param(nameof(RsiPeriod), 14)
			.SetGreaterThanZero()
			.SetDisplay("RSI Period", "RSI period", "Indicators");
		_oversold = Param(nameof(Oversold), 30m)
			.SetDisplay("Oversold", "RSI oversold level", "Levels");
		_overbought = Param(nameof(Overbought), 70m)
			.SetDisplay("Overbought", "RSI overbought level", "Levels");
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnReseted()
	{
		base.OnReseted();
		_prevRsi = 0;
		_hasPrev = false;
	}

	/// <inheritdoc />
	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);
		_hasPrev = false;
		var rsi = new RelativeStrengthIndex { Length = RsiPeriod };
		var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
		subscription.Bind(rsi, ProcessCandle).Start();
	}

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

		if (_hasPrev)
		{
			if (_prevRsi >= Oversold && rsiValue < Oversold && Position <= 0)
				BuyMarket();
			else if (_prevRsi <= Overbought && rsiValue > Overbought && Position >= 0)
				SellMarket();
		}

		_prevRsi = rsiValue;
		_hasPrev = true;
	}
}