放物線のSAR戦略をバックテストする方法は？

放物線SARは、価格のシグナルアップトレンドを下回って、シグナリングの下降トレンドを超えるドットを使用して、トレンドの方向と逆転を特定するのに役立ちます。

2025/08/13 11:35

放物線SARインジケーターの理解

Parabolic SAR（停止と逆）は、J。WellesWilder Jrによって開発されたテクニカル分析ツールです。主に、資産の価格移動と潜在的な反転ポイントの方向を決定するために使用されます。インジケータは、チャート上の価格キャンドルの上または下に配置された一連のドットとして表示されます。ドットが価格を下回ると、上昇傾向を示し、強気相を示唆しています。逆に、ドットが価格を上回っている場合、それは下位トレンドを示し、弱気段階を示します。トレーダーはこれらの信号を使用して、エントリポイントと出口ポイントを識別します。

放物線SARの式には、加速度係数（AF）と極端なポイント（EP）の2つの重要なパラメーターが含まれます。 AFは0.02から始まり、新しいEPに到達するたびに0.02増加し、最大0.2まで増加します。 EPは、上昇トレンドで最高の高さまたは下降トレンドで最も低いものです。この動的な調整により、トレンドが進むにつれてSARはより敏感になります。インジケータがこれらの値をどのように計算するかを理解することは、正確なバックテストに不可欠です。

バックテスト環境を設定します

放物線SAR戦略をバックテストするには、履歴データと戦略のスクリプトをサポートする信頼できるプラットフォームが必要です。人気のある選択肢には、 TradingView 、 Metatrader 4/5 、およびPythonがPandasやBacktraderなどのライブラリが含まれます。各プラットフォームには強みがあります。たとえば、TradingViewはユーザーフレンドリーなPine Script Editorを提供しますが、Pythonは複雑なロジックとデータ操作の柔軟性を高めます。

TradingViewを使用する場合：

• パインエディタータブに移動します。
• 新しいスクリプトを作成し、 strategy()関数を使用して戦略を定義します。
• プラットフォームから履歴価格データを直接インポートします。
• ビルトインsma() 、 ema() 、またはsar()関数を使用して、放物線SARを実装します。

Python：

• 必要なパッケージをインストール： pip install pandas backtrader yfinance 。
• yfinance.download('BTC-USD', start='2020-01-01', end='2023-01-01')を使用して履歴データを取得します。
• データをデータフレームにロードします。
• パラボリックSAR計算を手動で、またはta （テクニカル分析）ライブラリを介して適用します。

データには、正確さのために、オープン、ハイ、ロー、クローズ、およびボリュームが含まれていることを確認してください。 1時間、4時間、または毎日の時間枠は、意図した取引スタイルと一致するはずです。

エントリルールと終了ルールの定義

典型的な放物線SAR取引戦略は、ドット位置の変更を使用してトリガー取引を使用します。コアロジックは次のとおりです。

• SARドットが価格の上からその下に移動したときに購入します。
• SARドットが価格を下から上に移動する場合、販売（または許可されている場合は短い場合）。

コードでは、これは次のように表現できます。

• 長いエントリについては、 close > sar検出し、 close[1] <= sar[1] 。
• 短いエントリのために、 close < sarとclose[1] >= sar[1]閉じるときに検出します。

追加のフィルターはパフォーマンスを向上させることができます：

• 移動平均を使用して、トレンドの方向を確認します。たとえば、価格が50期のEMAを超えている場合にのみ長い取引を行います。
• 横方向の市場で鞭打ちを避けるために、最低価格の動きのしきい値を実装します。
• 時間ベースの出口またはトレーリングストップを追加して、利益をロックします。

これらのルールは、戦略スクリプトに明示的にコーディングする必要があります。たとえば、パインスクリプト：

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

履歴データを使用してバックテストを実行します

戦略ロジックが定義されたら、選択した履歴期間にわたってバックテストを実行します。 TradingView：

• [チャートに追加]をクリックして、SARとトレードエントリを視覚化します。
• 「戦略テスター」タブを開いて、パフォーマンスメトリックを表示します。
• 実際の条件を反映するように、初期の資本、手数料率、および滑りの設定を調整します。

バックトレーダー付きPythonで：

• Cerebroエンジンインスタンスを作成します。
• cerebro.addstrategy(SARStrategy)を使用して戦略クラスを追加します。
• cerebro.adddata(data)でデータフィードをロードします。
• 現金と手数料の設定： cerebro.broker.setcash(10000.0) 、 cerebro.broker.setcommission(commission=0.001) 。
• バックテストを実行します： cerebro.run() 。

監視する重要なパフォーマンスインジケーターは次のとおりです。

• 総収益
• 勝利率
• 最大ドローダウン
• シャープ比
• 取引数

エクイティ曲線とトレードマーカーを視覚化して、一貫性を評価します。戦略のパフォーマンスが低い場合は、エントリ/終了ロジックまたはパラメーター値を再検討します。

SARパラメーターとリスク管理の最適化

デフォルトの放物線SAR設定（ステップ= 0.02、最大= 0.2）は、すべての資産または時間枠に適していない場合があります。最適化には、異なる値のテストが含まれます。

• 0.01から0.05のステップサイズを試してください。
• 0.18から0.30の最大加速度をテストします。
• 複数の市場サイクルでパフォーマンスを評価します。

過剰適合を避けるために、ウォークフォワード分析を使用してください。

• データをサンプル内およびサンプル外の期間に分割します。
• サンプル内セットのパラメーターを最適化します。
• サンプル外セットで検証します。

位置のサイジングルールを組み込む：

• 貿易あたりの資本の固定割合を危険にさらします（例：1％）。
• ボラティリティベースのサイジング（例えば、ATR）を使用して、取引サイズを調整します。

ストップロスとテイクプロビットレベルを実装します。

• SARドットのすぐそばにストップロスを配置します。
• 平均真の範囲の倍数でテイクプロビットを設定します。

これらの調整は、ライブ取引条件の戦略を改善するのに役立ちます。

よくある質問

無料のプラットフォームで放物線SAR戦略をバックテストできますか？

はい、 TradingViewは、パインスクリプトを使用して基本的なバックテストを可能にする無料の層を提供します。無料版には履歴データの深さと最適化速度に制限がありますが、初期テストには十分です。 Pythonのバックトレーダーは完全に無料でオープンソースであり、バックテストプロセスを完全に制御できます。

横方向の市場でSARホイップスをどのように扱うことができますか？

鞭打ちは、価格が横方向に移動したときに発生し、頻繁にSARの逆転を引き起こします。偽信号を減らすには、SARをADX（平均方向指数）などのトレンドフィルターと組み合わせます。 ADX> 25の場合にのみ取引を行い、強い傾向を示しています。または、より長い時間枠SARを使用して信号を滑らかにします。

暗号通貨ペアでSARをバックテストすることは可能ですか？

絶対に。暗号通貨市場は、十分な履歴データを提供します。 Binance 、 Coingecko 、またはYahoo Finance（Yfinance経由）を使用して、BTC、ETH、およびその他のコインのOHLCVデータを取得します。データの粒度が戦略と一致することを確認してください。15分、1時間、または毎日のバーが一般的です。

バックテストに否定的なリターンが表示された場合はどうすればよいですか？

否定的なリターンは、戦略が洗練が必要であることを示しています。トレードログを確認して、負けたパターンを特定します。 SARパラメーターの調整、確認指標の追加、またはボリュームまたはボラティリティごとに取引をフィルタリングすることを検討してください。また、収益性の高い戦略を敗者に変えることができるため、滑りや料金が正確にモデル化されていることを確認してください。