Python量化系列，用Python写神奇的抛物线指标！

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量化里面有很多指标，而这些指标又会相互组合形成很多策略，每一种指标都有一些特殊的用处，有一些是震荡指标，有一些是趋势指标，有一些是专门研究通道的指标，比如我们前面说的布林指标就说一个通道指标，今天我们要介绍一个很有意思的指标叫SAR指标，我们一起来看一下。

1.什么是SAR

Parabolic SAR（停止和反转，简称SAR）指标是由著名的技术分析师威尔斯·威尔德（Welles Wilder）发明的。它是一种流行的技术分析工具，用于确定资产价格的潜在停止点和反转点，常用于股票、外汇、期货等多种市场。

这个指标有啥作用呢：

Parabolic SAR旨在提供以下信息：

1. 趋势方向：SAR点位于价格图表下方时，表明市场处于上升趋势；位于上方时，表明市场处于下降趋势。

2. 入场和退出点：SAR指标提供潜在的买入和卖出信号。当价格交叉并开始低于SAR点时，可能是卖出或做空的信号；当价格交叉并开始高于SAR点时，可能是买入或做多的信号。

3. 止损点位置：SAR点也可以用作移动止损的依据，因为它们随着价格变动而调整。

是不是非常神奇。我们先看一下这个指标长什么样子，比如我们随便一个股票软件的分析图，找到这个SAR指标，看看：

可以看到图上我们选择了SAR这个指标，有点类似抛物线。在K线的上方和下方都有红色和绿色的小方块，当价格从SAR点下方突破到上方时，可视为买入信号；相反，当价格从SAR点上方跌破到下方时，可视为卖出信号。

可以简单理解，当价格从绿色的方块->红色的方块，表示可以做多进场，当价格从红色的方块->绿色的方块，表示可以离场，即平仓。

是不是很简单，这个指标可以看成是转向指标，非常灵敏，这既是它的优点，也是它的缺点。后面我们会详细说说，下面我们来看一下用Python如何计算这个信号。

2. 如何用Python计算这个信号

任何指标都有参数，sar也是一样的，sar的参数设置详细如下：

SAR指标有两个主要参数：

1. 加速因子（AF）：开始值通常设为0.02，每次价格达到新高（或新低），加速因子会增加，直到达到最大值。

2. 最大加速因子：通常设为0.2，限制加速因子的增加，防止SAR点过于接近价格，从而减少其作为趋势跟踪工具的有效性。

计算sar有两个方法，一个就是纯用pandas 和numpy 来计算，这个非常复杂 ，不是不能做，代码量比较大，还有一种就是用第三方库强大的talib开操作（这个库我们后面会专门写文章讲解），如果用talib来计算就非常简单的，只需要几行代码就搞定。

首先要先安装这个库：

pip install pandas_ta

然后一行代码就可以搞定了

df['sar'] = ta.sar(df['high'], df['low'], acceleration=0.02, maximum=0.2）

我们看一下效果, 我们拿创业板300001 特瑞德德股票k线来计算一下：

在上面的表格中，我们可以清晰的看到这个指标的计算结果，那这个结果到底对不对呢，我们需要跟软件上指标计算对比一下，以确保我们的计算公式，计算流程都是对的，我们找一个软件看一下：

12月11号计算的sar是18.38，确实一样的，如果不放心，可以多对比几个日期。

3.回测看一下这个指标，到底如何

我们选择一个股票进行回测，比如我们选择上面的创业板 特锐德看一下效果，我们回测1年的数据：

我们从图上粗略的分析一下，可以看到抓住了几次上行的趋势，1月的和10月的抓的不错，其他的趋势不是启动的太晚，就是启动之后就被打脸回撤了，效果其实不是很好，那这个指标是不是就不灵呢，非也，我们看来一个股票的回测：

我们看这个天孚通信从2024年1月份开始到现在，通过SAR指标可以非常准确的把握这波抄底的行情，点位抓的还是比较准确的，计算了一下大概有40%的涨幅。

结论：

也就是说这个指标适合那些波动比较大的股票，可以非常明确的把握趋势的转折和持续的时间，上面只是一个简单的指标介绍和分析，很明显这个指标不能单独使用，有一些假信号出现，需要跟其他指标配合或者择股策略一起配合才能发挥功效，限于篇幅，我们就不展开讨论，后面我们会找时间继续深入研究指标应该如何使用。

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