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如何进行抛物线SAR策略?

The Parabolic SAR helps identify trend direction and reversals, with dots below price signaling uptrends and above signaling downtrends.

2025/08/13 11:35

了解抛物线SAR指标

抛物线SAR(停止和反向)是J. Welles Wilder Jr.开发的技术分析工具。它主要用于确定资产价格移动和潜在逆转点的方向。该指示器显示为一系列点,上方或下方的价格蜡烛上方放置在图表上。当点低于价格时,它标志着上升趋势,暗示了看涨阶段。相反,当点高于价格时,它表示下降趋势,表明看跌阶段。交易者使用这些信号来识别入口和退出点。

抛物线SAR的公式涉及两个关键参数:加速度因子(AF)极点(EP) 。 AF从0.02开始,每次达到新EP时增加0.02,最大为0.2。 EP是上升趋势中最高的高度或下降趋势中最低的。随着趋势的发展,这种动态调整使SAR更加敏感。了解指标如何计算这些值对于准确的回测至关重要。

设置您的回测环境

为了进行抛物性SAR策略,您需要一个可靠的平台来支持历史数据和策略脚本。流行的选择包括TradingViewMetatrader 4/5Python,以及Pandas和Backtrader等图书馆。每个平台都有其优势。例如,TradingView提供用户友好的Pine脚本编辑器,而Python为复杂的逻辑和数据操作提供了更大的灵活性。

使用TradingView时:

  • 导航到Pine编辑器选项卡。
  • 创建一个新脚本并使用strategy()函数来定义策略。
  • 直接从平台导入历史价格数据。
  • 使用内置的sma()ema()sar()函数实现抛物线核心。

在Python:

  • 安装所需的软件包: pip install pandas backtrader yfinance
  • 使用yfinance.download('BTC-USD', start='2020-01-01', end='2023-01-01')
  • 将数据加载到数据框架中。
  • 手动或通过ta (技术分析)库应用抛物线SAR计算。

确保您的数据包括开放,高,低,关闭和音量的准确性。时间范围(例如1小时,4小时或每天)应该与您的预期交易方式相匹配。

定义进入和退出规则

典型的抛物线SAR交易策略使用点位置变化来触发交易。核心逻辑是:

  • 当SAR点从价格上方移动到下方时,购买
  • 当SAR点从价格低于其上方移动时,出售(或简短)。

在代码中,可以表示为:

  • 检测何时close > sarclose[1] <= sar[1]以进行长时间的条目。
  • 检测何时close < sarclose[1] >= sar[1]以进行短条目。

其他过滤器可以提高性能:

  • 使用移动平均线确认趋势方向。例如,只有在价格高于50周期EMA时才进行长期交易。
  • 实施最低价格变动阈值,以避免在侧向市场上鞭打。
  • 添加一个基于时间的出口拖延停止,以锁定利润。

这些规则必须明确编码到您的策略脚本中。例如,在Pine脚本中:

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

用历史数据执行回测

一旦定义了策略逻辑,请在选定的历史时期内进行回测。在TradingView中:

  • 单击“添加到图表”以可视化SAR和交易条目。
  • 打开“策略测试人员”选项卡以查看性能指标。
  • 调整初始资本佣金率滑移设置,以反映现实世界中的条件。

与Backtrader一起在Python中:

  • 创建一个Cerebro引擎实例。
  • 使用cerebro.addstrategy(SARStrategy)添加您的策略类。
  • cerebro.adddata(data)加载数据馈送。
  • 设置现金和佣金: cerebro.broker.setcash(10000.0)cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)
  • 进行回测: cerebro.run()

要监视的关键性能指标包括:

  • 总回报
  • 获胜率
  • 最大减收
  • 夏普比率
  • 交易数量

可视化股权曲线和商标标记以评估一致性。如果该策略的执行效果不佳,请重新访问入口/退出逻辑或参数值。

优化SAR参数和风险管理

默认的抛物线SAR设置(步骤= 0.02,最大= 0.2)可能不适合所有资产或时间范围。优化涉及测试不同的值:

  • 尝试从0.01到0.05的步骤尺寸。
  • 测试最大加速度从0.18到0.30。
  • 评估多个市场周期的绩效。

使用步行前进分析避免过度拟合:

  • 将数据分为样本外和样本外时期。
  • 优化样本集合上的参数。
  • 在样本外验证。

合并职位规模规则:

  • 冒着固定百分比的每个贸易资本百分比(例如1%)。
  • 使用基于波动率的尺寸(例如ATR)来调整贸易规模。

实施停止损失分支机构级别:

  • 将停止损失放在SAR点之外。
  • 将分支机构设置为平均真实范围的倍数。

这些调整有助于完善实时交易条件的策略。

常见问题

我可以在免费平台上回头测试抛物线SAR策略吗?

是的, TradingView提供了一个免费的层,可以使用Pine脚本进行基本的回测。虽然免费版本对历史数据深度和优化速度有局限性,但足以进行初始测试。 Python中的Backtrader是完全免费和开源的,可以完全控制回测过程。

如何在侧向市场上处理SAR Whipsaws?当价格侧向移动时,会发生鞭子,从而导致频繁的SAR逆转。为了减少错误信号,请将SAR与趋势过滤器(例如ADX(平均方向指数))相结合。仅在ADX> 25时进行交易,这表明趋势很强。或者,使用更长的时间框架SAR使信号平滑。

是否有可能在加密货币对上进行sar?绝对地。加密货币市场提供了充足的历史数据。使用BinanceCoingeckoYahoo Finance(通过Yfinance)获得BTC,ETH和其他硬币的OHLCV数据。确保数据粒度与您的策略相匹配 - 15分钟,1小时或每日条很常见。

如果我的回验显示负面回报,该怎么办?负回报表明策略需要完善。查看贸易日志以识别损失模式。考虑调整SAR参数,添加确认指标或按音量或波动性进行过滤交易。另外,验证滑点和费用是否准确建模,因为它们可以将盈利的策略变成失败者。

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