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Rich Kohonen Map 策略
概述
Rich Kohonen Map 策略来源于 MetaTrader 4 专家顾问“Rich.mq4”的移植版。原始系统通过 Tom DeMark 枢轴所构建的特征向量训练自组织映射(Kohonen 网络),并将下一根 K 线分类为买入、卖出或观望。StockSharp 版本保持了该学习方法,同时与高层策略 API 集成,仅依赖已经完成的 K 线与市价单进行交易。
市场数据
交易品种 :由外部应用程序中绑定的 Security 决定。
K 线类型 :参数 CandleType(默认:1 小时时间框架)。策略在开始发出信号前需要至少七根已完成的 K 线,以便构建当前和上一根的特征向量。
交易逻辑
维护最近七根完成 K 线的滚动窗口。
在每根完成的 K 线上构建两个包含七个元素的向量:
当前向量 :使用最新开盘价以及基于前五根 K 线计算的 Tom DeMark 枢轴预测值。
上一向量 :整体向后移动一根,代表刚刚收盘的那根 K 线,该向量用于训练。
将当前向量与三个 Kohonen 映射(买入、卖出、观望)进行比较,记录与各自最佳匹配单元的欧氏距离。
选择距离最小的动作并设定目标持仓:
买入 → 建立等于计算手数的多头仓位。
卖出 → 建立相同手数的空头仓位。
观望 → 保持空仓。
策略会根据当前持仓与目标持仓的差值发送市价单,使最终仓位与决策保持一致。
计算最近两根 K 线开盘价之间的点差(以点数计),并据此训练映射:
正向点差落在 [MinPips, MaxPips] 内 → 将上一向量加入买入映射。
负向点差落在 [-MaxPips, -MinPips] 内 → 将上一向量加入卖出映射。
其它情况 → 将上一向量加入观望映射。
仓位规模由账户余额动态决定:floor(balance / 50) / 10。若结果为零,则改用备用参数 Lots。
参数说明
MinPips – 将正向开盘差值视为买入样本时的下限(点)。
MaxPips – 买入/卖出训练样本的上限(点)。
TakeProfit, StopLoss – 保留自原始 EA,主要用于文档说明。高层实现通过市价单平仓或反手,而不是挂出止盈/止损单。
Lots – 当余额公式得到零时的备用手数。
Slippage – 预留给手动下单控制(高层辅助方法未直接使用)。
MapPath – 用于跨次运行保存三个 Kohonen 映射的二进制文件路径。
EAName – 可选的订单备注。
CandleType – 构建特征向量时订阅的 K 线类型。
映射持久化
策略会将训练后的映射写入 MapPath 指定的二进制文件(默认位于工作目录下的 rl.bin)。文件按照买入、卖出、观望矩阵的顺序存储双精度值。启动时读取文件,并统计每个矩阵的非空行数,以便在上次训练的基础上继续学习。如果文件不存在,则从全零的内存开始。
与原始 MQL 专家顾问的差异
订单通过 StockSharp 的 BuyMarket / SellMarket 辅助方法发送,并直接调整到目标持仓,而不是在每根 K 线上先完全平仓再重新建仓。这样在托管环境中避免了重复交易,同时保持原有效果。
止盈、止损参数仍然保留用于说明,但不会单独注册委托。当分类器给出相反方向或观望信号时,仓位会被市价单关闭。
文件操作使用 .NET I/O 工具,但映射的格式保持一致(双精度值顺序相同)。
使用建议
请确保所选 Security 提供有效的 PriceStep,以正确计算点差;若缺失或为零,则自动退回到单位步长。
Kohonen 映射容量较大(买入/卖出各最多 10000 行,观望最多 25000 行),默认文件写满约占 2.5 MB,需要足够的磁盘空间。
建议在正式上线前通过历史数据运行策略,以便为映射积累具有代表性的样本。
using System;
using StockSharp.Algo.Indicators;
using StockSharp.Algo.Strategies;
using StockSharp.BusinessEntities;
using StockSharp.Messages;
namespace StockSharp.Samples.Strategies;
/// <summary>
/// Rich Kohonen Map: EMA crossover with ATR stops.
/// </summary>
public class RichKohonenMapStrategy : Strategy
{
private readonly StrategyParam<DataType> _candleType;
private readonly StrategyParam<int> _fastEmaLength;
private readonly StrategyParam<int> _slowEmaLength;
private readonly StrategyParam<int> _atrLength;
private decimal _prevFast;
private decimal _prevSlow;
private decimal _entryPrice;
public RichKohonenMapStrategy()
{
_candleType = Param(nameof(CandleType), TimeSpan.FromHours(4).TimeFrame())
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe.", "General");
_fastEmaLength = Param(nameof(FastEmaLength), 10)
.SetDisplay("Fast EMA Length", "Fast EMA period.", "Indicators");
_slowEmaLength = Param(nameof(SlowEmaLength), 30)
.SetDisplay("Slow EMA Length", "Slow EMA period.", "Indicators");
_atrLength = Param(nameof(AtrLength), 14)
.SetDisplay("ATR Length", "ATR period.", "Indicators");
}
public DataType CandleType { get => _candleType.Value; set => _candleType.Value = value; }
public int FastEmaLength { get => _fastEmaLength.Value; set => _fastEmaLength.Value = value; }
public int SlowEmaLength { get => _slowEmaLength.Value; set => _slowEmaLength.Value = value; }
public int AtrLength { get => _atrLength.Value; set => _atrLength.Value = value; }
/// <inheritdoc />
protected override void OnReseted()
{
base.OnReseted();
_prevFast = 0; _prevSlow = 0; _entryPrice = 0;
}
protected override void OnStarted2(DateTime time)
{
base.OnStarted2(time);
_prevFast = 0; _prevSlow = 0; _entryPrice = 0;
var fastEma = new ExponentialMovingAverage { Length = FastEmaLength };
var slowEma = new ExponentialMovingAverage { Length = SlowEmaLength };
var atr = new AverageTrueRange { Length = AtrLength };
var subscription = SubscribeCandles(CandleType);
subscription.Bind(fastEma, slowEma, atr, ProcessCandle).Start();
var area = CreateChartArea();
if (area != null) { DrawCandles(area, subscription); DrawIndicator(area, fastEma); DrawIndicator(area, slowEma); DrawOwnTrades(area); }
}
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle, decimal fastVal, decimal slowVal, decimal atrVal)
{
if (candle.State != CandleStates.Finished) return;
if (_prevFast == 0 || _prevSlow == 0 || atrVal <= 0) { _prevFast = fastVal; _prevSlow = slowVal; return; }
var close = candle.ClosePrice;
if (Position > 0)
{
if ((fastVal < slowVal && _prevFast >= _prevSlow) || close <= _entryPrice - atrVal * 2m) { SellMarket(); _entryPrice = 0; }
}
else if (Position < 0)
{
if ((fastVal > slowVal && _prevFast <= _prevSlow) || close >= _entryPrice + atrVal * 2m) { BuyMarket(); _entryPrice = 0; }
}
if (Position == 0)
{
if (fastVal > slowVal && _prevFast <= _prevSlow) { _entryPrice = close; BuyMarket(); }
else if (fastVal < slowVal && _prevFast >= _prevSlow) { _entryPrice = close; SellMarket(); }
}
_prevFast = fastVal; _prevSlow = slowVal;
}
}
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.Strategies import Strategy
from StockSharp.Algo.Indicators import ExponentialMovingAverage, AverageTrueRange
class rich_kohonen_map_strategy(Strategy):
def __init__(self):
super(rich_kohonen_map_strategy, self).__init__()
self._candle_type = self.Param("CandleType", DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromHours(4))) \
.SetDisplay("Candle Type", "Timeframe.", "General")
self._fast_ema_length = self.Param("FastEmaLength", 10) \
.SetDisplay("Fast EMA Length", "Fast EMA period.", "Indicators")
self._slow_ema_length = self.Param("SlowEmaLength", 30) \
.SetDisplay("Slow EMA Length", "Slow EMA period.", "Indicators")
self._atr_length = self.Param("AtrLength", 14) \
.SetDisplay("ATR Length", "ATR period.", "Indicators")
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
@property
def CandleType(self):
return self._candle_type.Value
@property
def FastEmaLength(self):
return self._fast_ema_length.Value
@property
def SlowEmaLength(self):
return self._slow_ema_length.Value
@property
def AtrLength(self):
return self._atr_length.Value
def OnStarted2(self, time):
super(rich_kohonen_map_strategy, self).OnStarted2(time)
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
self._fast_ema = ExponentialMovingAverage()
self._fast_ema.Length = self.FastEmaLength
self._slow_ema = ExponentialMovingAverage()
self._slow_ema.Length = self.SlowEmaLength
self._atr = AverageTrueRange()
self._atr.Length = self.AtrLength
subscription = self.SubscribeCandles(self.CandleType)
subscription.Bind(self._fast_ema, self._slow_ema, self._atr, self.ProcessCandle).Start()
def ProcessCandle(self, candle, fast_val, slow_val, atr_val):
if candle.State != CandleStates.Finished:
return
fv = float(fast_val)
sv = float(slow_val)
av = float(atr_val)
if self._prev_fast == 0 or self._prev_slow == 0 or av <= 0:
self._prev_fast = fv
self._prev_slow = sv
return
close = float(candle.ClosePrice)
if self.Position > 0:
if (fv < sv and self._prev_fast >= self._prev_slow) or close <= self._entry_price - av * 2.0:
self.SellMarket()
self._entry_price = 0.0
elif self.Position < 0:
if (fv > sv and self._prev_fast <= self._prev_slow) or close >= self._entry_price + av * 2.0:
self.BuyMarket()
self._entry_price = 0.0
if self.Position == 0:
if fv > sv and self._prev_fast <= self._prev_slow:
self._entry_price = close
self.BuyMarket()
elif fv < sv and self._prev_fast >= self._prev_slow:
self._entry_price = close
self.SellMarket()
self._prev_fast = fv
self._prev_slow = sv
def OnReseted(self):
super(rich_kohonen_map_strategy, self).OnReseted()
self._prev_fast = 0.0
self._prev_slow = 0.0
self._entry_price = 0.0
def CreateClone(self):
return rich_kohonen_map_strategy()