如何提高拋物線SAR的有效性？

通過將ADX，移動平均值或價格動作過濾器結合起來，以減少側向市場中的錯誤信號來提高拋物線SAR精度。

2025/08/05 13:21

了解拋物線SAR指標

拋物線SAR（停止和反向）是J. Welles Wilder Jr.開發的技術分析工具。它主要用於確定價格流動的方向和市場上潛在的逆轉。該指示器顯示為一系列點，上方或下方的價格蠟燭上方放置在圖表上。當點低於價格時，它標誌著上升趨勢，當它們超過上方時，它表示下降趨勢。交易者使用這些信號來確定潛在的進入和出口點。

但是，基本的拋物線SAR可以在斷斷續續或側向市場中產生虛假信號，從而降低其可靠性。這是提高其有效性的需求。為了提高其性能，交易者經常將其與其他指標相結合，調整其參數或基於市場環境應用過濾器。

調整加速度和最大值

改善拋物線SAR的最直接方法之一是修改其兩個核心參數：加速度因子（AF）和最大值（最大值） 。默認情況下，AF從0.02開始，每次達到新的極端點（EP）時增加0.02，最大為0.20。

為了使指標在快速發展的市場中更快：

• 將初始加速係數增加到0.03或0.04
• 將最大值提高到0.30或0.40

相反，為了減少市場的噪音：

• 將初始AF降低到0.01
• 在0.10或0.15處最大蓋帽

這些調整改變了SAR點向價格匯聚的速度。較高的AF使指標對價格變化的反應更快，可能會較早地捕獲趨勢。較低的AF會使其敏感性降低，有助於避免合併過程中的鞭子。

將拋物線SAR與移動平均值相結合

孤立地使用拋物線SAR會導致誤導性信號。提高準確性的強大方法是將其與移動平均值相結合。移動平均線充當趨勢過濾器，證實SAR信號是否與更廣泛的市場方向保持一致。

例如：

• 使用20元的指數移動平均線（EMA）來確定趨勢
• 僅當價格高於EMA並且SAR點以下時，才需要長時間信號
• 僅當價格低於EMA並且SAR點高於價格時，僅發出簡短的信號

此雙重確認減少了虛假條目。 EMA確保您朝著主要趨勢的方向進行交易，而SAR為條目和止損安置提供了精確的時機。

將拋物線SAR與ADX指示器一起使用

另一個有效的增強是將拋物線SAR與平均方向指數（ADX）相結合。 ADX衡量趨勢的強度，無論方向如何。高ADX值（通常高於25）表示趨勢很強，而低價值（低於20）表明市場範圍內。

應用此過濾器：

• 等待ADX超過25，然後再考慮任何SAR信號
• 當ADX低於20時，請忽略SAR逆轉
• 監視 +DI和-DI線，以確認與SAR一起確認趨勢方向

這種組合可確保僅在市場處於強大的趨勢階段時才能採用SAR信號，從而大大減少了側向運動期間的損失。

應用價格動作過濾器

合併價格動作分析可以進一步完善拋物線SAR的信號。交易者可以等待燭台模式或鑰匙支撐/阻力水平的其他確認，而不是盲目跟隨每個點翻轉。

例如：

• 在支持級別的支持級別確認SAR購買信號
• 驗證SAR賣出信號，用看跌或在電阻附近吞噬射擊星
• 避免在清晰合併區內發生的SAR逆轉作用

這種方法增加了一層上下文，以確保機械信號得到實際市場行為的支持。它可以防止在小回調或虛假突破期間過早條目。

優化時間範圍使用

在不同的時間範圍內，拋物線SAR的有效性差異很大。在5分鐘或15分鐘的圖表等較低的時間範圍內，由於市場噪聲，該指標傾向於產生頻繁且通常不可靠的信號。

提高性能：

• 使用較高的時間表（例如，1小時或4小時）來確定主要趨勢
• 將拋物線SAR SAR應用於較低的時間範圍（例如，15分鐘）進行入學計時
• 僅在與SAR方向保持在較高時間範圍的較低時間範圍內進行交易

這種多時間框架分析可確保交易與更廣泛的市場結構和諧相處，從而增加了成功的可能性。

常見問題

可以將拋物線核心用於加密貨幣交易嗎？

是的，由於數字資產的趨勢性質強，拋物線SAM SAR被廣泛用於加密貨幣交易。但是，由於加密貨幣市場高度波動，因此必須將SAR與Bollinger頻帶或體積指示器（例如散峰或滴滴）等揮發性過濾器（如Bollinger頻段或體積指示器）相結合至關重要。

在趨勢市場中，拋物線SAR的最佳環境是什麼？

在強大的趨勢環境中，使用一個加速度因子從0.03開始，最大值為0.30 。這些設置使SAR可以迅速適應價格的勢頭，使交易者處於趨勢更長的狀態，同時仍可以在動量減弱時提供及時的逆轉信號。

為什麼拋物線SAR會發出這麼多虛假信號？

拋物線SAR在側向市場上的表現不佳，因為它假設價格將繼續趨勢。當市場鞏固時，點來回翻轉，產生whipsaws。這就是為什麼應與諸如ADX這樣的趨勢過濾器或移動平均值來使用它，以避免在範圍內的條件下進行交易。

我如何有效地進行拋物線核心策略？

使用TradingView或Metatrader等交易平台將SAR應用於歷史加密價格數據上。設置修改後的參數和組合過濾器，然後手動查看過去6-12個月的信號的執行方式。專注於諸如贏率，風險獎勵比和逐漸降低的指標，以評估有效性。