python - Python中的抛物线SAR ....PSAR不断增长而不是逆转

Question

我有一个开盘/高/低/收盘价的熊猫数据框，我正在写一个函数，将抛物线 SAR 添加到我的数据框。现在，PSAR 数字变得异常庞大，而在牛市和熊市方向之间的转换方面，我似乎从来没有得到太多。任何有助于理解为什么我的 PSAR 变得如此疯狂的帮助都会很棒。我已经对此代码尝试了几种变体，但均无济于事。

对于那些不熟悉 PSAR 的人：

• 前期 SAR：前期的 SAR 值。

特区上升

• 极点（EP）：当前上升趋势的最高点。
• 加速因子 (AF)：从 0.02 开始，每次极值点达到新高时，AF 都会增加 0.02。无论上升趋势延伸多长时间，AF 最高可达 0.20。

• 加速因子乘以极值点和前一时期的 SAR 之间的差值。然后将其添加到前期的 SAR。但请注意，SAR 永远不会高于前两个时期的低点。如果 SAR 高于这些低点之一，请使用两者中的最低点作为 SAR。

  Current SAR = Prior SAR + Prior AF(Prior EP - Prior SAR)

例如：2010 年 4 月 13 日： SAR = 48.28 = 48.13 + .14(49.20 - 48.13)

下降的特区

• 极点（EP）：当前下降趋势的最低点。
• 加速因子 (AF)：从 0.02 开始，每次极值点创出新低时，AF 都会增加 0.02。无论下降趋势延伸多长时间，AF 都可以达到最大值 0.20。

• 加速因子乘以前期的 SAR 和极值点之间的差值。然后从前期的 SAR 中减去。但请注意，SAR 永远不会低于前两个时期的高点。如果 SAR 低于这些高点之一，则使用两者中的最高点作为 SAR。

  Current SAR = Prior SAR - Prior AF(Prior EP - Prior SAR)

例如：2010 年 2 月 9 日： SAR = 43.56 = 43.84 - .16(43.84 - 42.07)

在反转期间，PSAR 成为先前的极值点 EP，新的 EP 是先前的高点或低点，具体取决于翻转的方向。AF 重置为 0.02。

我的功能：

def addSAR(df):
    df.loc[0, 'AF'] =0.02
    df.loc[0, 'PSAR'] = df.loc[0, 'low']
    df.loc[0, 'EP'] = df.loc[0, 'high']
    df.loc[0, 'PSARdir'] = "bull"

    for a in range(1, len(df)):

        if df.loc[a-1, 'PSARdir'] == 'bull':

            df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'PSAR'] + (df.loc[a-1, 'AF']*(df.loc[a-1, 'EP']-df.loc[a-1, 'PSAR']))            

            df.loc[a, 'PSARdir'] = "bull"

            if df.loc[a, 'low'] < df.loc[a-1, 'PSAR']:
                df.loc[a, 'PSARdir'] = "bear"
                df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'EP']
                df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a-1, 'low']
                df.loc[a, 'AF'] = .02

            else:
                if df.loc[a, 'high'] > df.loc[a-1, 'EP']:
                    df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a, 'high']
                    if df.loc[a-1, 'AF'] <= 0.18:
                        df.loc[a, 'AF'] =df.loc[a-1, 'AF'] + 0.02
                    else:
                        df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF']
                elif df.loc[a, 'high'] <= df.loc[a-1, 'EP']:
                    df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF']
                    df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a-1, 'EP']               



        elif df.loc[a-1, 'PSARdir'] == 'bear':

            df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'PSAR'] - (df.loc[a-1, 'AF']*(df.loc[a-1, 'EP']-df.loc[a-1, 'PSAR']))

            df.loc[a, 'PSARdir'] = "bear"

            if df.loc[a, 'high'] > df.loc[a-1, 'PSAR']:
                df.loc[a, 'PSARdir'] = "bull"
                df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'EP']
                df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a-1, 'high']
                df.loc[a, 'AF'] = .02

            else:
                if df.loc[a, 'low'] < df.loc[a-1, 'EP']:
                    df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a, 'low']
                    if df.loc[a-1, 'AF'] <= 0.18:
                        df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF'] + 0.02
                    else:
                        df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF']

                elif df.loc[a, 'low'] >= df.loc[a-1, 'EP']:
                    df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF']
                    df.loc[a, 'EP'] = df.loc[a-1, 'EP']           

    return df

标签： pythonfinancequantitative-finance

Answer 1

想通了Facepalm

df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'PSAR'] + (df.loc[a-1, 'AF']*(df.loc[a-1, 'EP']-df.loc[a-1, 'PSAR'])) 

应该df.loc[a, 'PSAR'] = df.loc[a-1, 'PSAR'] + (df.loc[a-1, 'AF']*(df.loc[a-1, 'PSAR']-df.loc[a-1, 'EP']))

最后两个变量转置！多么痛苦……

现在我可以清理功能并使其更好..

希望这可以帮助其他人避免做一些愚蠢的事情并卡在上面两天