Comment recouvrir une stratégie SAR parabolique?

Comprendre l'indicateur SAR parabolique

Le SAR parabolique (arrêt et revers) est un outil d'analyse technique développé par J. Welles Wilder Jr. Il est principalement utilisé pour déterminer la direction du mouvement des prix d'un actif et des points d'inversion potentiels. L'indicateur apparaît comme une série de points placés au-dessus ou en dessous des bougies de prix sur un graphique. Lorsque les points sont inférieurs au prix, il signale une tendance à la hausse , suggérant une phase haussière. Inversement, lorsque les points sont supérieurs au prix, cela indique une tendance à la baisse , signalant une phase baissière. Les traders utilisent ces signaux pour identifier les points d'entrée et de sortie.

La formule pour le SAR parabolique implique deux paramètres clés: le facteur d'accélération (AF) et le point extrême (EP) . L'AF commence à 0,02 et augmente de 0,02 chaque fois qu'un nouvel EP est atteint, jusqu'à un maximum de 0,2. L'EP est le plus élevé dans une tendance ascendante ou le plus bas bas dans une tendance à la baisse. Ce réglage dynamique rend le SAR plus sensible à mesure que la tendance progresse. Comprendre comment l'indicateur calcule ces valeurs est essentiel pour une backtesting précise.

Configuration de votre environnement de backtesting

Pour bousculer une stratégie SAR parabolique, vous avez besoin d'une plate-forme fiable qui prend en charge les données historiques et les scripts de stratégie. Les choix populaires incluent TradingView , MetaTrader 4/5 et Python avec des bibliothèques comme Pandas et Backtrader . Chaque plate-forme a ses forces. Par exemple, TradingView propose un éditeur de script de pin convivial, tandis que Python offre une plus grande flexibilité pour la logique complexe et la manipulation des données.

Lorsque vous utilisez TradingView:

• Accédez à l'onglet Pin Editor .
• Créez un nouveau script et définissez la stratégie à l'aide de la fonction strategy() .
• Importer des données de prix historiques directement de la plate-forme.
• Utilisez les fonctions sma() , ema() ou sar() intégrées pour implémenter le SAR parabolique.

Dans Python:

• Installez les packages requis: pip install pandas backtrader yfinance .
• Répondez les données historiques à l'aide yfinance.download('BTC-USD', start='2020-01-01', end='2023-01-01') .
• Chargez les données dans un dataframe.
• Appliquer le calcul SAR parabolique manuellement ou via la bibliothèque ta (analyse technique).

Assurez-vous que vos données incluent l'ouverture, élevée, faible, ferme et volume pour la précision. Le délai - comme 1 heure, 4 heures ou quotidiennement - devrait correspondre à votre style de trading prévu.

Définition des règles d'entrée et de sortie

Une stratégie de trading SAR parabolique typique utilise des modifications de position du point pour déclencher les transactions. La logique principale est:

• Achetez lorsque le point SAR se déplace d'en haut du prix en dessous.
• Vendre (ou faire court, si elle est autorisée) lorsque le point SAR se déplace de moins du prix au-dessus.

Dans le code, cela peut être exprimé comme:

• Détectez quand close > sar et close[1] <= sar[1] pour une longue entrée.
• Détectez quand close < sar et close[1] >= sar[1] pour une courte entrée.

Des filtres supplémentaires peuvent améliorer les performances:

• Utilisez une moyenne mobile pour confirmer la direction tendance. Par exemple, ne prenez que de longs métiers lorsque le prix est supérieur à l'EMA de 50 périodes.
• Mettez en œuvre un seuil de mouvement de prix minimum pour éviter les boiss de fouet sur les marchés latéraux.
• Ajoutez une sortie temporelle ou un arrêt de fin pour verrouiller les bénéfices.

Ces règles doivent être explicitement codées dans votre script de stratégie. Par exemple, dans le script de pin:

 longCondition = close > sar and close[1] <= sar[1] if (longCondition) strategy.entry('Long', strategy.long)

Exécuter le backtest avec des données historiques

Une fois la logique de stratégie définie, exécutez le backtest sur une période historique sélectionnée. Dans TradingView:

• Cliquez sur «Ajouter au graphique» pour visualiser les entrées SAR et commerciales.
• Ouvrez l'onglet «Testeur de stratégie» pour afficher les mesures de performance.
• Ajustez les paramètres initiaux du capital , de la commission et de la glissement pour refléter les conditions du monde réel.

En python avec backtrader:

• Créez une instance de moteur Cerebro .
• Ajoutez votre classe de stratégie à l'aide de cerebro.addstrategy(SARStrategy) .
• Chargez le flux de données avec cerebro.adddata(data) .
• Définir la trésorerie et la commission: cerebro.broker.setcash(10000.0) , cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) .
• Exécutez le backtest: cerebro.run() .

Les indicateurs de performance clés à surveiller comprennent:

• Rendement total
• Taux de victoire
• Rabattement maximal
• Ratio sharpe
• Nombre de métiers

Visualisez les courbes d'actions et les marqueurs commerciaux pour évaluer la cohérence. Si la stratégie fonctionne mal, revisitez la logique d'entrée / sortie ou les valeurs de paramètres.

Optimisation des paramètres SAR et de la gestion des risques

Les paramètres SAR paraboliques par défaut (étape = 0,02, max = 0,2) peuvent ne pas convenir à tous les actifs ou aux délais. L'optimisation consiste à tester différentes valeurs:

• Essayez les tailles de pas de 0,01 à 0,05.
• Testez l'accélération maximale de 0,18 à 0,30.
• Évaluez les performances sur plusieurs cycles de marché.

Utilisez une analyse de marche pour éviter le sur-ajustement:

• Divisez les données en périodes dans l'échantillon et hors échantillon.
• Optimiser les paramètres de l'ensemble dans l'échantillon.
• Valider sur l'ensemble hors échantillon.

Incorporer les règles de dimensionnement de la position :

• Risquez un pourcentage fixe de capital par commerce (par exemple, 1%).
• Utilisez le dimensionnement basé sur la volatilité (par exemple, ATR) pour ajuster la taille du commerce.

Mettre en œuvre les niveaux de stop-loss et à but lucratif :

• Placez un stop-loss juste au-delà du point Sar.
• Définissez à but lucratif à un multiple de la plage réelle moyenne.

Ces ajustements aident à affiner la stratégie des conditions de trading en direct.

Questions fréquemment posées

Puis-je reculer une stratégie SAR parabolique sur les plates-formes gratuites?

Oui, TradingView propose un niveau gratuit qui permet un backtesting de base à l'aide du script Pine. Bien que la version libre ait des limites à la profondeur des données historiques et à la vitesse d'optimisation, elle est suffisante pour les tests initiaux. Backtrader dans Python est entièrement libre et open-source, permettant un contrôle total sur le processus de backtesting.

Comment gérer SAR Wupsaws sur les marchés latéraux? Des fouettes se produisent lorsque le prix se déplace latéralement, provoquant des inversions de SAR fréquentes. Pour réduire les faux signaux, combinez le SAR avec un filtre de tendance tel que l' ADX (indice directionnel moyen) . Ne prenez les métiers que lorsque ADX> 25, indiquant une tendance forte. Alternativement, utilisez un SAR de temps plus long pour lisser les signaux.

Est-il possible de backtester SAR sur les paires de crypto-monnaie? Absolument. Les marchés des crypto-monnaies fournissent de nombreuses données historiques. Utilisez Binance , Coingecko ou Yahoo Finance (via YFinance) pour obtenir des données OHLCV pour BTC, ETH et autres pièces. Assurez-vous que la granularité des données correspond à votre stratégie - les barres de 15 minutes, 1 heure ou quotidiennes sont courantes.

Que dois-je faire si mon Backtest montre des rendements négatifs? Les rendements négatifs indiquent que la stratégie doit être raffinée. Passez en revue le journal commercial pour identifier les modèles de perte. Envisagez d'ajuster les paramètres SAR, d'ajouter des indicateurs de confirmation ou de filtrer les transactions par volume ou volatilité. Vérifiez également que le glissement et les frais sont modélisés avec précision, car ils peuvent transformer des stratégies rentables en perdants.