指标

S# 提供了超过 140 种标准技术分析指标。这使您可以使用现成的指标，而不是从头创建。您还可以根据现有指标创建自己的指标，如自定义指标部分所示。所有用于处理指标的基类以及指标本身都位于 StockSharp.Algo.Indicators 命名空间中。

将指标整合到交易算法中

首先，您需要创建一个指标。指标的创建方式就像创建常规的 .NET 对象一样：

var longSma = new SimpleMovingAverage { Length = 80 };
var shortSma = new SimpleMovingAverage { Length = 30 };

// 建议将指标添加到策略集合
Indicators.Add(longSma);
Indicators.Add(shortSma);

接下来，您需要处理指标的市场数据。最有效的方法是使用 Process 方法返回的结果：

private void ProcessCandle(ICandleMessage candle)
{
    // 用指标处理 K线并立即保存结果
    var longValue = longSma.Process(candle);
    var shortValue = shortSma.Process(candle);

    // 将结果用于交易决策
    if (shortValue.GetValue<decimal>() > longValue.GetValue<decimal>())
    {
        // Buy signal
        BuyAtMarket();
    }
}

指标接受 IIndicatorValue 作为输入。一些指标使用简单数字，例如 SimpleMovingAverage。其他指标则需要完整的K线数据，例如 MedianPrice。因此，输入值需要被转换为 DecimalIndicatorValue 或 CandleIndicatorValue。指标的结果值遵循与输入值相同的规则。

指标的结果值和输入值都具有 IIndicatorValue.IsFinal 属性，该属性表示该值是最终值，指标在此时不会变化。例如，SimpleMovingAverage 指标是基于K线的收盘价形成的，但在当前时刻，最终收盘价未知且在变化。在这种情况下，IIndicatorValue.IsFinal 的结果值将为 false。如果你将一个已完成的K线传入指标，IIndicatorValue.IsFinal 的输入值和结果值都将为 true。

推荐方法：直接使用从调用 Process 方法获得的值，而不是随后调用 GetCurrentValue：

// 包含两个移动平均的策略示例
private void ProcessCandle(ICandleMessage candle)
{
    // 用指标处理 K线并立即保存结果
    var longValue = _longSma.Process(candle);
    var shortValue = _shortSma.Process(candle);

    // 在图表上绘制
    DrawCandlesAndIndicators(candle, longValue, shortValue);

    if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading()) 
        return;

    // 使用获得的值进行比较
    var isShortLessCurrent = shortValue.GetValue<decimal>() < longValue.GetValue<decimal>();
    var isShortLessPrev = _shortSma.GetValue(1) < _longSma.GetValue(1);

    // 检查是否发生交叉
    if (isShortLessCurrent == isShortLessPrev) 
        return;

    var volume = Volume + Math.Abs(Position);

    // 基于信号的交易操作
    if (isShortLessCurrent)
        SellMarket(volume);
    else
        BuyMarket(volume);
}

这种方法具有以下优点：

它与流数据处理模型一致（接收 → 处理 → 使用结果）
它更高效，因为它避免了反复访问累积值的容器
它消除了调用 Process 与随后的 GetCurrentValue 调用之间的潜在同步问题

不推荐的方法（效率较低）：

// 次优方式
foreach (var candle in candles)
{
    // 处理 K线但忽略返回值
    _longSma.Process(candle);
    _shortSma.Process(candle);
}

// Later try to get values via GetCurrentValue()
var isShortLessThenLong = _shortSma.GetCurrentValue() < _longSma.GetCurrentValue();

使用这种方法，会额外访问历史指标值的容器，这会引入延迟并扰乱数据处理的流式模型。

所有指标都有 BaseIndicator.IsFormed 属性，该属性表示指标是否可以使用。例如，SimpleMovingAverage 指标有一个周期，在指标处理的K线数量达到指标的周期之前，该指标将被视为不可用。而 BaseIndicator.IsFormed 属性将为假。

完整移动平均策略示例

下面是一个策略示例，它正确使用指标、处理K线并利用Process方法的结果：

public class SmaStrategy : Strategy
{
	private readonly StrategyParam<DataType> _series;
	private readonly StrategyParam<int> _longSmaLength;
	private readonly StrategyParam<int> _shortSmaLength;

	private SimpleMovingAverage _longSma;
	private SimpleMovingAverage _shortSma;

	private IChartIndicatorElement _longSmaIndicatorElement;
	private IChartIndicatorElement _shortSmaIndicatorElement;
	private IChartCandleElement _chartCandleElement;
	private IChartTradeElement _tradesElem;
	private IChart _chart;

	public SmaStrategy()
	{
		base.Name = "SMA strategy";

		// 初始化策略参数
		_longSmaLength = Param(nameof(LongSmaLength), 80);
		_shortSmaLength = Param(nameof(ShortSmaLength), 30);
		_series = Param(nameof(Series), DataType.TimeFrame(TimeSpan.FromMinutes(15)));
	}

	protected override void OnStarted2(DateTime time)
	{
		base.OnStarted2(time);

		// 创建指标
		_shortSma = new SimpleMovingAverage { Length = _shortSmaLength.Value };
		_longSma = new SimpleMovingAverage { Length = _longSmaLength.Value };

		// 将指标添加到策略集合
		Indicators.Add(_shortSma);
		Indicators.Add(_longSma);

		// 初始化图表
		_chart = GetChart();
		if (_chart != null)
		{
			InitChart();
		}
		
		// 订阅 K线
		var subscription = new Subscription(_series.Value, Security);

		Connector
			.WhenCandlesFinished(subscription)
			.Do(ProcessCandle)
			.Apply(this);

		Connector.Subscribe(subscription);
	}

	private void ProcessCandle(ICandleMessage candle)
	{
		// 用指标处理 K线并保存结果
		var longValue = _longSma.Process(candle);
		var shortValue = _shortSma.Process(candle);
		
		// 在图表上绘制
		DrawCandlesAndIndicators(candle, longValue, shortValue);
		
		// 检查交易条件
		if (!IsFormedAndOnlineAndAllowTrading()) 
			return;

		// 比较当前和前一个指标值
		var isShortLessCurrent = shortValue.GetValue<decimal>() < longValue.GetValue<decimal>();
		var isShortLessPrev = _shortSma.GetValue(1) < _longSma.GetValue(1);

		// 检查是否交叉
		if (isShortLessCurrent == isShortLessPrev) 
			return;

		var volume = Volume + Math.Abs(Position);

		// 基于信号的交易操作
		if (isShortLessCurrent)
			SellMarket(volume);
		else
			BuyMarket(volume);
	}

	private void DrawCandlesAndIndicators(ICandleMessage candle, IIndicatorValue longSma, IIndicatorValue shortSma)
	{
		if (_chart == null) return;
		var data = _chart.CreateData();
		data.Group(candle.OpenTime)
			.Add(_chartCandleElement, candle)
			.Add(_longSmaIndicatorElement, longSma)
			.Add(_shortSmaIndicatorElement, shortSma);
		_chart.Draw(data);
	}

	// 为简洁起见省略其他图表初始化方法
}

本示例演示了在 StockSharp 流式模型中使用指标的正确方法。