抛物线指标SAR策略–量化交易实战(附Python完整代码)

在量化交易中，抛物线指标SAR（Stop and Reverse）是一种简单而有效的趋势跟踪工具，由J. Welles Wilder Jr. 在其著作《New Concepts in Technical Trading Systems》中首次提出。SAR指标通过在图表上绘制一系列的点来帮助交易者识别价格趋势，并在趋势反转时发出买卖信号。今天我们将详细介绍SAR指标的计算方法，生成交易信号，并通过Python代码进行策略回测。

一、SAR指标的计算

SAR指标的计算基于以下原则：

1.初始SAR值：在趋势开始时，SAR值通常设置为价格的最高点或最低点。

2.加速因子（AF）：随着价格趋势的持续，加速因子会逐渐增加，直到达到最大值。

3.极值（EP）：在趋势反转时，SAR值会接近价格的极值。

SAR的计算公式如下：

��+1=��+��×(��−��)

SARn+1 = SARn + AF * （EP – SARn）

其中：

��

SARn是当前周期的SAR值。

��+1
SARn+1是下一个周期的SAR值。

��
AF是加速因子，初始值为0.02，每周期增加0.02，直到达到0.20。

��
EP是价格的极值，如果当前趋势是上升趋势，则为价格的最低点；如果当前趋势是下降趋势，则为价格的最高点。

二、生成交易信息

在使用SAR指标生成交易信号时，我们通常会根据SAR点的位置来判断买卖时机。当价格穿越SAR点时，视为趋势反转的信号。例如，当价格从下方穿越SAR点时，视为买入信号；当价格从上方穿越SAR点时，视为卖出信号。

三、抛物线指标SAR策略量化实战

import pandas as pdimport numpy as npimport pandas_datareader as pdrfrom datetime import datetime

# 计算SAR指标def calculate_sar(data, af_start=0.02, af_max=0.20): data['SAR'] = np.nan data['AF'] = af_start data['EP'] = data['High'].rolling(2).max() data['SAR'][0] = data['High'][0] for i in range(1, len(data)): if data['Close'][i] > data['SAR'][i-1]: data['SAR'][i] = data['SAR'][i-1] + data['AF'][i-1] * (data['EP'][i-1] - data['SAR'][i-1]) data['EP'][i] = data['High'][i] data['AF'][i] = min(data['AF'][i-1] + af_start, af_max) elif data['Close'][i] < data['SAR'][i-1]: data['SAR'][i] = data['SAR'][i-1] - data['AF'][i-1] * (data['SAR'][i-1] - data['EP'][i-1]) data['EP'][i] = data['Low'][i] data['AF'][i] = min(data['AF'][i-1] + af_start, af_max) else: data['SAR'][i] = data['SAR'][i-1] data['AF'][i] = data['AF'][i-1] return data

# 计算SAR指标data = calculate_sar(data)

# 生成交易信号data['Signal'] = 0data['Position'] = 0data['Position'] = data['Close'].shift(1) > data['SAR']data['Position'] = data['Position'].shift(1)

# 回测策略def backtest_strategy(data): data['Strategy_Returns'] = data['Position'].shift(1) * data['Close'].pct_change() data['Cumulative_Returns'] = (1 + data['Strategy_Returns']).cumprod() return data

四、结论

SAR指标是一种简单而有效的趋势跟踪工具，通过计算一系列的点来确定价格趋势，并在趋势反转时发出买卖信号。通过Python实现SAR指标策略并进行回测，我们可以评估策略的有效性，并根据回测结果对策略进行优化。然而，需要注意的是，任何单一指标都有其局限性，因此在实际应用中，建议结合其他技术指标和基本面分析来提高交易的成功率。此外，回测结果仅能反映历史表现，未来市场表现可能会有所不同。因此，投资者在使用SAR策略时应谨慎，并结合自己的风险承受能力进行决策。

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