ChaoZhang
1
fokus pada
1617
Pengikut
Ringkasan
Strategi ini didasarkan pada parameter SAR (Parabolic Stop and Reverse) yang telah dioptimalkan secara mendalam, dengan kombinasi penilaian tren multi-siklus dan mekanisme stop loss yang disesuaikan. Strategi ini menggunakan penyesuaian faktor akselerasi dinamis (AF) untuk melacak tren pasar melalui pembaruan terus-menerus dari titik ekstrim (EP) untuk menangkap dan mengendalikan risiko yang tepat untuk tren naik.
Prinsip Strategi
Logika inti dari strategi ini didasarkan pada elemen-elemen kunci berikut:
- Perhitungan SAR dinamis: menggunakan faktor akselerasi awal ((AF), tiga parameter nilai tambah dan nilai maksimum, menyesuaikan nilai SAR secara dinamis sesuai dengan intensitas tren.
- Mekanisme penentuan tren: menentukan arah tren dengan membandingkan nilai SAR dengan hubungan posisi harga, dan memicu sinyal pembalikan tren ketika SAR melintasi harga.
- Logika masuk: Saat konfirmasi tren naik dan tidak memegang posisi, gunakan nilai SAR yang diprediksi untuk periode berikutnya sebagai stop loss untuk mengatur pesanan masuk.
- Optimasi Stop Loss: Menggunakan nilai maksimum 1-2 garis K terdepan sebagai acuan penyesuaian SAR untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu Stop Loss.
Keunggulan Strategis
- Adaptif: Strategi dapat menyesuaikan parameter secara otomatis sesuai dengan intensitas fluktuasi pasar melalui penyesuaian faktor akselerasi dinamis.
- Pengendalian risiko yang sempurna: Stop loss menggunakan pengaturan prediksi SAR, untuk memastikan prospektivitas dan efektivitas stop loss.
- Trend capture accuracy: mekanisme pengesahan tren ganda, mengurangi risiko terjadinya terobosan palsu.
- Logika perhitungan yang ketat: Menggunakan mekanisme pemeliharaan status variabel untuk memastikan stabilitas strategi dalam pemutaran ulang sejarah.
Risiko Strategis
- Risiko pasar yang bergoyang: Pasar yang bergoyang di lateral dapat sering memicu sinyal palsu, yang menyebabkan stop loss berkelanjutan. Solusinya: Filter volatilitas dapat diperkenalkan untuk mengurangi frekuensi transaksi di lingkungan dengan volatilitas rendah.
- Efek slippage: Predictive SAR stop loss mungkin menghadapi risiko slippage di pasar yang sangat fluktuatif. Solusi: Disarankan untuk mengatur toleransi slippoint yang masuk akal dan menyesuaikan parameter sesuai dengan karakteristik varietas.
- Terlambat untuk membalikkan tren: Stop loss lag mungkin terjadi dalam situasi pembalikan tren yang tajam. Program respons: dapat dikombinasikan dengan penilaian tambahan indikator momentum siklus pendek, meningkatkan sensitivitas kerusakan.
Arah optimasi strategi
- Synchrony multi-siklus: disarankan untuk menambahkan mekanisme konfirmasi tren untuk beberapa periode waktu, meningkatkan keandalan sinyal.
- Pengoptimalan parameter dinamis: pengaturan parameter faktor akselerasi dapat disesuaikan secara dinamis dengan fluktuasi pasar.
- Peningkatan mekanisme stop loss: Peningkatan fleksibilitas stop loss dengan memperkenalkan dynamic stop loss band berbasis ATR.
- Optimalisasi manajemen posisi: Menambahkan mekanisme manajemen posisi dinamis berdasarkan volatilitas.
Meringkaskan
Strategi ini mencapai kombinasi yang efektif dari pelacakan tren dan pengendalian risiko dengan pengoptimalan mendalam terhadap indikator PSAR klasik. Karakteristik adaptasi strategi dan mekanisme penghentian kerugian yang disempurnakan membuatnya memiliki nilai aplikasi pertempuran yang kuat. Dengan arah pengoptimalan yang disarankan, stabilitas dan profitabilitas strategi diharapkan dapat ditingkatkan lebih lanjut.
Kode Sumber Strategi
/*backtest
start: 2024-02-19 00:00:00
end: 2025-02-16 08:00:00
period: 1d
basePeriod: 1d
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/
//@version=6
strategy("A股抛物线策略（仅做多）- 完全移除SAR绘图", overlay=true)
// 参数设置
start = input.float(0.02, "起始加速因子")
increment = input.float(0.02, "加速因子增量")
maximum = input.float(0.2, "加速因子最大值")
// 定义变量（var保证变量在整个历史数据中保持状态）
var bool uptrend = true // 默认初始化为上升趋势
var float EP = na // 极值点：上升趋势时为最高价，下降趋势时为最低价
var float SAR = na // 当前K线的SAR
var float AF = start // 当前加速因子
var float nextBarSAR = na // 下一根K线的预测SAR
//【1】初始化：针对第一根K线（bar_index==0）
if bar_index == 0
// 使用首根K线收盘价初始化
SAR := close
nextBarSAR := close
EP := close
uptrend := true
//【2】从第二根K线开始（bar_index>=1）计算SAR
if bar_index >= 1
// 先将上一根K线计算得到的 nextBarSAR 赋给当前SAR
SAR := nz(nextBarSAR, SAR)
// 第2根K线（bar_index==1）做初始化，利用上一根K线（bar_index==0）的高低价
if bar_index == 1
if close > close[1]
uptrend := true
EP := high
SAR := low[1]
else
uptrend := false
EP := low
SAR := high[1]
AF := start
nextBarSAR := SAR + AF * (EP - SAR)
else
// 记录是否处于趋势反转的首根K线，方便后续判断
var bool firstTrendBar = false
firstTrendBar := false
// 检测趋势反转：
// 在上升趋势中，如果当前SAR超过最低价，则认为发生反转
if uptrend
if SAR > low
firstTrendBar := true
uptrend := false
// 反转时，SAR取上一次极值与当前最高价中的较大者，极值改为当前最低价
SAR := math.max(EP, high)
EP := low
AF := start
// 注意：原代码在上升趋势中还有个判断 SAR < high 的分支，但通常反转判据只需检测SAR是否穿过低点即可
else
// 在下降趋势中，如果当前SAR低于最高价，则认为反转为上升趋势
if SAR < high
firstTrendBar := true
uptrend := true
SAR := math.min(EP, low)
EP := high
AF := start
// 若非反转情形，则更新极值和加速因子
if not firstTrendBar
if uptrend
if high > EP
EP := high
AF := math.min(AF + increment, maximum)
else
if low < EP
EP := low
AF := math.min(AF + increment, maximum)
// 调整SAR，确保其不超过最近1-2根K线的最低价（上升趋势）或最高价（下降趋势）
if uptrend
SAR := math.min(SAR, low[1])
if bar_index > 1
SAR := math.min(SAR, low[2])
else
SAR := math.max(SAR, high[1])
if bar_index > 1
SAR := math.max(SAR, high[2])
// 计算下一根K线的预测SAR
nextBarSAR := SAR + AF * (EP - SAR)
//【3】交易逻辑（仅做多）
if barstate.isconfirmed
// 当出现上升趋势且当前无多头仓位时进场做多（以预测的下一根K线SAR为止损触发价）
if uptrend and strategy.position_size <= 0
strategy.entry("Long", strategy.long, stop=nextBarSAR, comment="Long Entry")
// 当趋势转为下降且持有多头时平仓
if not uptrend and strategy.position_size > 0
strategy.close("Long", comment="Long Exit")
// 绘图部分完全移除，不再绘制任何与SAR相关的图形