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期货量化交易软件:SAR使用教程(策略)

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发表于 2024-4-10 07:57:35 | 显示全部楼层 |阅读模式
SAR指标简介/ A0 ~8 t1 x. R( i- m: W+ Y" c
SAR(Parabolic Stop and Reverse)指标是一种流行的技术分析工具,用于确定市场趋势的结束和反转点。这个指标由J. Welles Wilder Jr.发明,以点的形式出现在价格图表上,这些点表示潜在的停止和反转水平。SAR指标旨在提供关于何时进入或退出市场的明确信号,特别适合跟踪趋势。
0 b' T4 o$ m: \. g) d0 @SAR指标的核心在于它提供了一个随着时间推移而动态调整的止损水平。当趋势持续时,SAR点将跟随价格,但以加速的方式移动,这意味着它可以帮助锁定利润,并在趋势反转时及时退出。/ R8 R5 @" [& _* E  G! Z6 w
SAR指标的计算
; \1 B0 y( B4 t# ZSAR指标的计算涉及多个步骤,包括初始SAR点的确定、加速因子(AF)的应用,以及对于新SAR点位置的调整。加速因子的初始值通常为0.02,每次达到新极点时增加,直到达到最大值(通常设定为0.2)。! ?' L9 X' x- F- b5 Z
对于上升趋势:
7 n& H/ F5 B; Z: c# G! Z, M初始SAR = 最近一段时间内的最低价。
! }' O9 _5 [9 m- Z8 s; N新SAR = 前一天的SAR + AF * (前一天的EP - 前一天的SAR)。: B: C9 P) E: I* D) |) C7 n/ B8 B
对于下降趋势:( z  Q( \& g. L! ~
初始SAR = 最近一段时间内的最高价。: K& p" S( @# |/ a" Q* g4 o0 I
新SAR = 前一天的SAR - AF * (前一天的SAR - 前一天的EP)。
; Y$ D9 W' B' {! J% |( C6 Q( ^如何运用SAR指标进行量化交易
5 v" f2 k. |: Y: q! X1 ~8 B在量化交易中,可以使用SAR指标来确定买入和卖出的信号:
7 q0 S7 J( U1 B5 X买入信号:当SAR点从价格图表上方移动到下方时,表明趋势由下降转为上升,可能是买入的信号。
( m% e: k' K3 y6 ]卖出信号:当SAR点从价格图表下方移动到上方时,表明趋势由上升转为下降,可能是卖出的信号。
8 M/ P( H7 |) J/ t# ?) I( w6 ?示例策略代码
1 O# Y# Y, o! Q" I2 U( a以下是使用Python计算SAR指标并生成交易信号的示例代码:
! D, C3 @3 z; @) _' r' @+ A/ VpythonCopy code
! T- f2 b5 K. w, i  y8 N0 O7 q& cimport pandas as pd( O$ v( k& p6 N1 R& Q# Y' @! A! |& t
import numpy as np1 R. B* b, D. |. z1 n% P/ O6 x
from ta.trend import PSARIndicator( z: j9 N( u4 H" G" p
# 加载数据) O. p3 q3 r1 }1 F( S8 g
data = pd.read_csv('your_data.csv', parse_dates=['Date'], index_col='Date')
9 C6 ]/ o8 d3 U1 F# 计算SAR指标
5 @  G0 z% F0 F& R* s4 J/ O" w' ?sar_indicator = PSARIndicator(high=data['High'], low=data['Low'], close=data['Close'], step=0.02, max_step=0.2)* |3 F) @( u# g/ \& N0 U9 y
data['SAR'] = sar_indicator.psar()
9 W! t0 X' D$ T6 @# 生成交易信号( _7 Q& g; ~% X9 p# [# k
data['position'] = 0  # 初始化持仓
6 v! I; ?* z" g# 当收盘价大于SAR,持有多头仓位
# s1 U" e' d7 j% k$ v3 _! ndata.loc[data['Close'] > data['SAR'], 'position'] = 1
) O" |/ W! o# q4 a- r# 当收盘价小于SAR,持有空头仓位
" Q$ T9 I5 t& Udata.loc[data['Close'] < data['SAR'], 'position'] = -1
# L1 [/ W& y3 {1 r# M! U) S4 r" o# 可视化(可选)' G, p* G% [! N! B3 ]$ _5 M0 ^/ j% f
# 这部分代码依赖于matplotlib,用于绘制收盘价和SAR指标
3 L" l3 p) C( m( simport matplotlib.pyplot as plt+ c- V4 F" ?2 G
plt.figure(figsize=(10, 5))! n; U+ X5 D% T2 k  b# Y. r' O
plt.plot(data['Close'], label='Close Price')" M# Z6 }" n$ d* }6 v
plt.plot(data['SAR'], label='SAR', color='red')6 `9 Q- q$ n! N; f4 L# g
plt.legend(). Q) z3 h$ Q& n0 I* s& R& ]$ Z
plt.show()
8 d( G0 |; z/ B  N集成到赫兹量化交易软件
8 N3 Y8 Q8 u6 |# d, [5 u要将基于SAR指标的量化交易策略集成到赫兹量化交易软件中,请按照以下步骤操作:
/ d0 K& g6 I2 f5 j6 h, N7 E数据接入:确保软件可以获取到实时和历史的市场数据,特别是每个交易日的高价、低价和收盘价。7 m5 e$ T& e' B
指标计算:在赫兹软件中根据上述公式实现SAR指标的计算。
9 E( ^! H, ^; T% m: D信号生成与执行:软件根据SAR指标生成的买入或卖出信号自动执行交易。$ D: B0 s0 x. N5 v
策略优化和回测:利用赫兹软件的回测功能,测试策略在历史数据上的表现,并据此优化策略参数。
6 x4 D# _& G- X请注意,虽然SAR指标可以为交易者提供有价值的信号,但任何技术指标都不是百分之百准确的。因此,最好将SAR指标与其他分析工具和指标结合使用,以增强交易策略的有效性。
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