Python 中的抛物线 SAR ......PSAR 保持增长而不是反转

Question

我有一个 pandas 股票价格的 pandas 数据框，我正在编写一个将抛物线 SAR 添加到我的数据框的函数。现在 PSAR 数字增长得惊人，我似乎从来没有在牛市和熊市方向之间翻转方面得到太多。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。我已尝试对此代码进行多种变体，但均无济于事。

对于不熟悉 PSAR 的人：

之前的 SAR：前一时期的 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，每当极值点创下新高时，AF 增加 0.02。 AF 可以达到最大值 0.20，无论上升趋势延伸多长时间。
加速因子乘以极值点与前期 SAR 之间的差异。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，则使用两者中的最低值作为 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)

特区下降

极点 (EP)：当前下降趋势的 最低点。
加速因子 (AF)：从 0.02 开始，每次极值点创下新低时，AF 增加 0.02。 AF 可以达到最大值 0.20，无论下降趋势延伸多长时间。
加速因子乘以前期的 SAR 和极值点之间的差值。然后将其从前期的 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 低于其中一个高点，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)

在反转过程中，PSAR 成为先前的极值点 EP，而新的 EP 是先前的高点或低点，具体取决于翻转的方向。自动对焦重置为 0.02.

我的函数：

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

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']))

应该是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！好痛苦...

现在我可以清理函数并使其变得更好..

希望这可以帮助其他人避免做一些愚蠢的事情并坚持 2 天

Answer 2

我按如下方式编辑了你的函数：

就我而言，我的数据框索引是日期时间，所以我将所有 a 转换为 df.index[a]，将 a-1 转换为 df.index[a-1]。我还更改了 AF、PSAR、EP、PSARdir 列，因为所有行值都将被初始化为相同的值，例如df['AF'] =0.02

def addSAR(df):
    df['AF'] =0.02
    df['PSAR'] = df['Low']
    df['EP'] = df['High']
    df['PSARdir'] = "bull"

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

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

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

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

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

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



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

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

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

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

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

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

    return df

Answer 3

我更新了脚本，修复了 PSAR 值增加以及 PSAR 与 high/low 价格重叠的错误。现在此函数提供与 TradingView 完全相同的 PSAR。

def PSAR(df, af=0.02, max=0.2):
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'] or df.loc[a, 'low'] < df.loc[a, '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'] = af
        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'] + af
                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, 'PSAR']-df.loc[a-1, 'EP']))
        df.loc[a, 'PSARdir'] = "bear"

        if df.loc[a, 'high'] > df.loc[a-1, 'PSAR'] or df.loc[a, 'high'] > df.loc[a, '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'] = af
        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'] < max:
                    df.loc[a, 'AF'] = df.loc[a-1, 'AF'] + af
                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

Python 中的抛物线 SAR ......PSAR 保持增长而不是反转

Parabolic SAR in Python....PSAR keep growing instead of reversing

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特区下降