Dynamische PSAR-Strategie zur Verfolgung der Aktienvolatilität
ChaoZhang
Überblick
Diese Strategie basiert auf dem Parabolic SAR-Indikator, um eine einfache und effiziente Strategie für die Beobachtung von Aktienbewegungen und automatische Stop-Loss-Strategien zu realisieren. Sie kann den fallenden Trend des Aktienpreises dynamisch verfolgen und automatisch einen Stop-Loss-Satz an den Fall-Rückschlag-Wendepunkten einrichten, ohne dass eine manuelle Intervention erforderlich ist, um einen automatisierten Handel zu realisieren.
Strategieprinzip
Die Strategie verwendet den Parabolic SAR-Indikator, um die Trendrichtung der Aktienpreisbewegungen zu bestimmen. Wenn der PSAR-Indikator unter der K-Linie liegt, ist er im Aufwärtstrend; wenn der PSAR-Indikator über der K-Linie liegt, ist er im Abwärtstrend. Die Strategie verfolgt die Veränderung des PSAR-Wertes in Echtzeit, um die Veränderung des Trends zu bestimmen.
Bei Bestätigung eines Aufwärtstrends setzt die Strategie einen Stop-Loss an der nächsten PSAR-Punktstelle des BAR; bei Bestätigung eines Abwärtstrends setzt die Strategie einen Stop-Loss an der nächsten PSAR-Punktstelle des BAR. Auf diese Weise wird die Funktion des automatischen Stop-Losses bei einer Umkehrung des Aktienpreises erreicht.
Die Strategie enthält auch Parameter wie Start-, Schritt- und Maximalwerte, die die Sensitivität des PSAR-Wertes anpassen können, um die Wirkung des Stop-Loss-Stopps zu optimieren.
Strategische Stärkenanalyse
Der größte Vorteil dieser Strategie liegt in der vollständigen Automatisierung der Aktienbewegung und der automatischen Stop-Loss-Verfolgung. Es ist nicht notwendig, die Marktentwicklung manuell zu beurteilen, um einen Gewinn zu erzielen, was die Zeit und den Aufwand für den manuellen Handel erheblich reduziert.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Stop-Loss-Strategien ist die Stop-Loss-Strategien der Strategie auf der Flucht, um die Chancen von Preisveränderungen schneller zu erfassen und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit von Fehlentscheidungen zu verringern und die Gewinnspanne zu erhöhen.
Nach der Optimierung der Parameter kann die Strategie in großen Trends weiterhin profitabel sein, während die Protect-Kapitalsumme bei einer Umkehrung automatisch eingestellt wird.
Risikoanalyse
Die größte Gefahr dieser Strategie besteht in der Wahrscheinlichkeit, dass der PSAR-Indikator die falsche Richtung des Trends beurteilt. Der PSAR-Indikator kann bei kurzfristigen Korrekturschwingungen in den Aktienkursen ein falsches Signal erzeugen. Zu diesem Zeitpunkt ist es notwendig, die Parameter des PSAR zu optimieren, um die Beurteilungsgenauigkeit zu verbessern.
Ein weiterer Risikopunkt ist, dass der Stop-Loss-Punkt zu nahe am aktuellen Preis liegt. Dies kann die Wahrscheinlichkeit erhöhen, dass der Stop-Loss-Punkt überschritten wird, was einen größeren Schlag auf die Kapitalkosten verursacht.
Richtung der Strategieoptimierung
Die Optimierungsmöglichkeiten dieser Strategie konzentrieren sich hauptsächlich auf die Anpassung der Parameter des PSAR-Indikators selbst. Durch das Testen verschiedener Aktien und die Optimierung der Start-, Schritt- und Maximalwert-Einstellungen kann der PSAR-Indikator für Preisschwankungen empfindlicher gemacht werden, während gleichzeitig die Genauigkeit der Beurteilung gewährleistet wird. Dies erfordert viel Rückmess- und Analysearbeit.
Eine weitere Optimierungsrichtung ist das Setzen von Stop-Loss-Bereichen. Dies erfordert die Untersuchung der Tagesfluktuationsbereiche verschiedener Aktien und die Festlegung einer angemessenen Gewinn- und Verlustquote auf dieser Grundlage. Dies kann die Wahrscheinlichkeit von Kapitalverlusten weiter reduzieren.
Zusammenfassen
Die Strategie nutzt Parabolic SAR, um eine vollautomatische Handelsstrategie für die Aktienverfolgung und automatische Stop-Loss-Systeme zu realisieren. Ihr größter Vorteil besteht darin, dass keine menschliche Intervention erforderlich ist, was die Zeit- und Aufwandskosten reduziert. Das Risiko besteht hauptsächlich aus Fehlern in der Kennzahlenbeurteilung, die durch Parameteroptimierung reduziert werden können.
/*backtest
start: 2024-01-28 00:00:00
end: 2024-02-04 00:00:00
period: 10m
basePeriod: 1m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=4
strategy("Swing Parabolic SAR Strategy", overlay=true)
start = input(0.02)
increment = input(0.02)
maximum = input(0.2)
var bool uptrend = na
var float EP = na
var float SAR = na
var float AF = start
var float nextBarSAR = na
if bar_index > 0
firstTrendBar = false
SAR := nextBarSAR
if bar_index == 1
float prevSAR = na
float prevEP = na
lowPrev = low[1]
highPrev = high[1]
closeCur = close
closePrev = close[1]
if closeCur > closePrev
uptrend := true
EP := high
prevSAR := lowPrev
prevEP := high
else
uptrend := false
EP := low
prevSAR := highPrev
prevEP := low
firstTrendBar := true
SAR := prevSAR + start * (prevEP - prevSAR)
if uptrend
if SAR > low
firstTrendBar := true
uptrend := false
SAR := max(EP, high)
EP := low
AF := start
else
if SAR < high
firstTrendBar := true
uptrend := true
SAR := min(EP, low)
EP := high
AF := start
if not firstTrendBar
if uptrend
if high > EP
EP := high
AF := min(AF + increment, maximum)
else
if low < EP
EP := low
AF := min(AF + increment, maximum)
if uptrend
SAR := min(SAR, low[1])
if bar_index > 1
SAR := min(SAR, low[2])
else
SAR := max(SAR, high[1])
if bar_index > 1
SAR := max(SAR, high[2])
nextBarSAR := SAR + AF * (EP - SAR)
if barstate.isconfirmed
if uptrend
strategy.entry("short", strategy.short, stop=nextBarSAR, comment="short")
strategy.cancel("long")
else
strategy.entry("long", strategy.long, stop=nextBarSAR, comment="long")
strategy.cancel("short")
plot(SAR, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.orange)
plot(nextBarSAR, style=plot.style_cross, linewidth=3, color=color.aqua)