拋物線 SAR:步進值、上限值、來回甩損與 NQ 停損反手測試
拋物線 SAR 是一種會隨趨勢延伸而加速靠近價格的移動停損;若用作停損反手,它永遠在場,因此扣除成本後,決定結果的是盤整區段而非趨勢。測試時請計入每次翻轉的成本,檢查相鄰的步進值與上限值,並以樣本外資料判斷。
作者 Soren Huang · 發佈 · 更新於 · 編輯原則
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拋物線 SAR 如何運作?停損反手是可行的做法嗎?
拋物線 SAR 是一種移動停損,趨勢延伸時會加速靠近價格;作為停損反手系統,它只有在市場大部分時間都走趨勢時才站得住腳。停損反手會在價格碰到停損點時平掉部位並反向開倉,因此系統從不空手,每段盤整都會讓它累積小額虧損。
SAR 是「stop and reverse」(停損反手)的縮寫。這個指標在每根 K 棒上畫一個點:持有多單時點在價格下方,持有空單時點在價格上方。上升趨勢中,點每根 K 棒都會上移,而且每當價格創新高,上移的速度就加快。指標的計算與圖形判讀請見拋物線 SAR 指標頁;本文談的是如何設定與如何測試。在可以測試的技術分析工具與指標中,SAR 很特別:它不是加進策略裡的一個訊號,而是一整套策略。它同時給出方向、進場與出場,而且一筆交易的出場就是下一筆交易的進場。
這種完整性也正是問題所在。一般指標可以說「不交易」然後等待,停損反手系統卻不能等。它在每根 K 棒上都持有多單或空單,所以在一個橫盤三個月的市場裡,它會在這三個月中都是錯的,或幾乎都是錯的。Wilder(1978)提出這套方法時,就把它定位為趨勢市場的工具。SAR 是不是一套可行的系統,最後取決於一個數字:你的市場有多少比例的時間走出夠乾淨的趨勢,足以彌補其餘時間的損耗。
拋物線 SAR 該如何設定?公式、步進值與上限值說明
步進值與上限值決定點多快縮小與價格的距離。步進值較大,出場較早、翻轉較頻繁;步進值較小,每段行情會吐回較多獲利,但能撐過較長的趨勢。只需要記住一條公式:
SAR(next) = SAR(now) + AF × (EP − SAR(now))
這裡 SAR(now) 是當前 K 棒的點,SAR(next) 是下一根 K 棒的點。EP 是極值點:多單期間為目前這筆多單開始以來的最高價,空單則為自空單開始以來的最低價。AF 是加速因子:它是一個比例,新交易開始時等於步進值,每當價格創出新的極值點就增加一個步進值,達到上限值後便不再增加。因此每根 K 棒,點都會朝極值點移動剩餘距離的 AF 比例。Wilder(1978)採用的是步進值 0.02、上限值 0.20,多數看盤軟體也沿用這組預設值。
原始方法中有三個細節對測試很重要。第一,價格碰到點時,部位反向,新的點從剛結束那筆交易的極值點開始,AF 重設為步進值。第二,在多單中,點不會高於前兩根 K 棒的最低價,以免在平穩行情中意外碰到價格。第三,點從不遠離價格:和任何移動停損一樣,它在翻轉之前只會朝一個方向單向移動。
假設範例
你持有一口股價指數期貨多單。今天的點在 19,800,極值點為 20,100,距離是 300 點。AF 為起始步進值 0.02 時,明天的點為 19,800 + 0.02 × 300 = 19,806:只移動 6 點。同一段趨勢中,創出九次新高後,AF 已達上限 0.20。若距離仍是 300 點,點一根 K 棒就移動 0.20 × 300 = 60 點。距離相同,速度是十倍。若把步進值改為 0.04,AF 在四次新高後就達到 0.20,而不是九次。
| 設定 | 較小的值 | 較大的值 |
|---|---|---|
| 步進值(AF 增加的速度) | 點長時間遠離價格;翻轉較少;出場時吐回較多的行情 | 點很快靠近價格;出場較早;在震盪區段翻轉較多 |
| 上限值(AF 停止增加的位置) | 點永遠不會太貼近價格;長趨勢在回檔中仍會被持有 | 趨勢後期點可能非常貼近價格;出場接近極值,但小回檔也會出場 |
| 改變的是什麼 | 出場時機與翻轉次數之間的取捨。兩種設定都無法把盤整市場變成趨勢市場。 | |
搜尋「parabolic sar settings」的人,通常想找一組能避開來回甩損的數字。沒有任何一組數字做得到。參數只會移動取捨:步進值較慢的 SAR 翻轉較少,但每段趨勢吐回較多;較快的 SAR 能保住更多趨勢,但兩段趨勢之間翻轉更頻繁。下一節會說明,取捨的後半段為什麼是代價較高的那一半。
為什麼拋物線 SAR 在盤整時會來回甩損?
SAR 在盤整時會來回甩損,因為它必須在每根 K 棒上都持有部位,而即使價格原地打轉,點仍會持續加速靠近價格。於是橫盤市場會產生一連串小額虧損的翻轉,每次翻轉還要付手續費與滑價。來回甩損指的是一筆交易在某個方向的行情中進場,卻因行情立刻反轉而以虧損出場。在盤整中這種情形會一再發生:價格上漲,點跟著爬升到價格下方;價格回落碰到點,系統轉空;價格又回升,碰到新的點,系統再轉多。
每次翻轉都會在價格上小幅虧損,並付出完整的一買一賣(來回)成本:出場的手續費、新進場的手續費,以及兩次的滑價。允許空手的趨勢追蹤系統,等待時不付任何成本;SAR 則對每一次擺盪都要付費。AlphaPrime(Valynox)在回測中,每次進出場都會計入手續費與滑價,並以下一根 K 棒成交,因此你讀到的結果已經包含 SAR 候選策略的翻轉成本。
假設範例
一口股價指數期貨在大約 400 點的區間內盤整了 30 根日 K。SAR 在這段期間翻轉五次。每次翻轉價格約虧損 40 點,並付出 $30 的手續費與滑價。若每點價值 $20,每次翻轉的成本約為 $800 + $30 = $830,五次合計約從權益曲線拿走 $4,150,之後下一段趨勢才開始。接下來的趨勢必須先把這筆錢賺回來,系統才能回到盤整開始前的水位。
這正是本文核心論點的意義所在:扣除成本後,決定 SAR 系統結果的是盤整區段,而不是趨勢區段。兩位交易者在趨勢條件相近的兩個市場上使用相同的 SAR 參數,若其中一個市場有更多月份在橫盤,結果就會天差地遠。常見的解法是加入一個把 SAR 擋在盤整之外的濾網,例如趨勢強度讀數,或是像隨機指標設定與訊號一文所說明的區間震盪指標。濾網會把系統從「永遠在場」變成「有時空手」,這是另一套策略,需要自己的測試。
拋物線 SAR 與 ATR 移動停損有什麼不同?
SAR 會隨時間與新極值而收緊,不論市場波動大小;ATR 移動停損則依當前波動度設定距離,而且不會反向開倉。因此兩者在平穩趨勢、劇烈趨勢與盤整中的表現各不相同。平均真實區間(ATR)是在選定的 K 棒數內,一根 K 棒完整區間(包含與前一收盤之間的跳空)的平均大小;計算方式請見ATR 指標頁。ATR 移動停損是把出場點設在距離進場後最佳價格一個 ATR 倍數的位置,隨著交易朝有利方向前進而向價格靠近,一旦被觸及,部位就平倉為空手。
| 特性 | 拋物線 SAR | ATR 移動停損 |
|---|---|---|
| 決定與價格距離的因素 | 交易持續的時間與新極值的次數,透過 AF | 當前波動度,透過 ATR 倍數 |
| 是否反向開倉 | 是:出場即是反向進場 | 否:出場為空手,需另一條規則重新進場 |
| 平穩、穩定的趨勢 | 點很快靠近,趨勢後期可能在小回檔時出場 | ATR 小,停損距離近;小回檔也可能觸發 |
| 劇烈波動的趨勢 | 點仍以與平穩趨勢相同的速度靠近,因此大幅擺動會較快碰到點 | ATR 大,停損離價格較遠;大幅擺動獲得較多空間 |
| 盤整 | 一連串反向交易,每次都付一買一賣的成本 | 一次出場為空手;在進場規則再次觸發前不會新進場 |
兩者都不是全面較優的選擇。Kaminski 與 Lo(2014)指出,停損規則是增加還是減少價值,取決於虧損後報酬的表現方式,這是市場的性質,而非停損本身的性質。走勢平穩、低波動的市場可能適合 SAR;趨勢伴隨大幅擺動的市場,通常需要 ATR 停損那種依波動調整的距離。要知道哪一種適合你的市場與 K 棒週期,唯一的方法就是在相同資料、相同成本下把兩者都跑一遍。ATR 移動停損規則與期貨回測一文展示了 ATR 那一側的比較。
拋物線 SAR 在期貨上有獲利嗎?一次 NQ 日 K 測試的結果
對 NQ 日 K 進行的一次純 SAR 停損反手規則測試顯示,最大回撤與淨損益處於同一數量級,而且部位幾乎整段時間都在場內;由於所展示的候選策略是事後挑出的,它的數字對該規則有美化作用。本次測試以拋物線 SAR 規則作為唯一的進出場依據,多空雙向、一口、不設停損、不設停利、不加濾網,使用 NQ 日 K 棒(2019-01-02 至 2025-06-30),每筆交易收取 $20 手續費與 $10 滑價。搜尋嘗試了 1,024 組步進值與上限值的組合,並保留報酬相對於回撤最佳的一組。下方方塊即為那一組被保留的候選。
來源:AlphaPrime 產品引擎(CPU),2026-10-31 執行。NQ 日線,2019-01-02 至 2025-06-30,多空都做,1 口,每筆手續費 $20、滑價 $10。
| 項目 | 結果 |
|---|---|
| 淨利(已平倉) | $174,335 |
| 最大回撤 | $128,220 |
| 交易筆數 | 53 |
| 勝率 | 69.81% |
| 獲利因子 | 1.673 |
| 平均每筆 | $3,289.34 |
| 在場時間 | 94.54% |
有三點值得注意。第一,最大回撤 $128,220 約為 $174,335 淨損益的四分之三。若在這段期間持有一口 NQ,你會看到大部分獲利在某個時點消失,之後才回來。第二,在場時間 94.54%,正是停損反手規則必然呈現的樣子:它幾乎總是持有部位。第三,約六年半內有 53 筆交易,在日 K 上大約每年翻轉八次,因此每筆 $30 的手續費與滑價,只佔平均每筆損益 $3,289.34 的一小部分。若改用日內 K 棒,同一規則的翻轉次數會多出許多,成本佔比也會隨之上升。
這些數字並不代表拋物線 SAR 賺到了這些錢,也不代表讀者可以期待類似的結果。候選策略是從 1,024 組中挑出來的,而正是因為這個比率看起來好,它才被選中。Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu(2014)指出,眾多嘗試中的最佳者帶有挑選偏差,這種偏差不會在新資料上重現。這些數字只在一件事上有用:它們顯示了 SAR 系統在這個市場上的大致輪廓,一個讓贏家持續抱過長趨勢的規則,勝率接近 70%,而回撤則來自 NQ 橫盤、規則卻持續翻轉的那些區段。
測試 SAR 規則前,要如何檢驗?
檢驗 SAR 規則的方法是:每次翻轉都計入完整成本;確認相鄰的步進值與上限值表現相近;在設定從未接觸過的資料上原封不動地評估;計算盤整區段中虧損翻轉的次數;最後依你事前寫好的規則決定接受或拒絕。順序很重要,因為每個步驟都能以較低的成本先淘汰候選策略,再進入下一個較昂貴的步驟。
- 從第一次回測起就計入每次翻轉的手續費與滑價。 SAR 系統在每次反轉時都要付兩次費用。使用你在自己市場與 K 棒週期上實際會付的成本,並以兩倍滑價重跑一次,看看結果有多少取決於便宜的成交價格。
- 跑相鄰的步進值與上限值。 若 0.02 與 0.20 通過,但 0.015、0.025、0.15 與 0.25 全部失敗,那麼這個設定只是僥倖的尖峰,而不是高原區。健全的規則會有一大片表現相近的參數區域。
- 依日期切分歷史資料,原封不動地評估後段。 在前段選擇設定,然後在後段讀取結果,不做任何改動。樣本內與樣本外切分,以及需要多少資料一文說明了應追求的比例與交易筆數。
- 計算盤整區段中的翻轉與虧損次數。 標出市場在某個區間內橫盤的月份,加總 SAR 在那些時段的虧損(包含成本),再把這筆帳和趨勢所賺的做比較。若只有一兩段趨勢撐起整體結果,這個系統就仰賴那幾段趨勢的報酬。
- 依事前寫好的規則接受或拒絕。 寫下你能接受的最大回撤、你要求的樣本外績效佔樣本內績效的比例,以及你預期的高原區寬度,然後套用這條規則。若候選策略未通過,就修改它,並把修改後的版本視為新的候選策略,從第一步重新開始。
這與測試任何套裝訊號所用的紀律相同,不論是 WaveTrend 指標設定與交叉訊號,還是 LuxAlgo 指標訊號與重繪問題:指標提供規則,測試提供判斷,兩者要分開。圖表上的 PSAR 指標在趨勢中看起來一定很有說服力,因為點在那裡會遠離價格,目光也會跟著它們走。真正該看的是盤整區段。
具體的下一步:打開你自己的 NQ 或台指期日 K 歷史資料,找出過去三年最長的橫盤區段,數一數預設的 SAR 在其中會翻轉幾次。把這個次數乘以你的一買一賣成本。這個數字能告訴你拋物線 SAR 策略是否適合你的市場,比它抓到的任何一段趨勢都更有說服力。
常見問題
拋物線 SAR 最好的設定是什麼?
沒有任何一組設定能在所有市場上都有效。常見的預設值是步進值 0.02、上限值 0.20。步進值較大時出場較早、翻轉較頻繁;步進值較小時每段趨勢吐回較多,但能撐過回檔。請在你選定的數值周圍測試一段範圍,並偏好相鄰數值表現相近的設定。
拋物線 SAR 會重繪嗎?
不會。每根 K 棒的點是由前一根 K 棒的點、極值點與加速因子計算出來的,這些在該 K 棒開盤前都已知道。K 棒收盤後,它的點就不會再改變。容易造成誤導的,是在當前開盤的 K 棒還沒走完時,就把點當成訊號來讀。
我能只把 SAR 當停損、不反手嗎?
可以。許多交易者把 SAR 點當作多單的移動出場,而忽略反向訊號。系統在出場後就空手,等待另一條獨立的進場規則。這能消除盤整中一連串的來回甩損,但這是另一套策略,需要自己的進場規則與自己的回測。
拋物線 SAR 能用在日內圖表上嗎?
公式適用於任何 K 棒週期,但 K 棒越短,翻轉次數越多,每筆交易被手續費與滑價吃掉的比例也越高。在日 K 上每年翻轉八次的規則,在五分 K 上可能每天翻轉好幾次。在下結論之前,請以完整成本跑日內版本。
參考文獻
- Wilder, J. W. (1978). New Concepts in Technical Trading Systems. Trend Research.
- Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
- Kaminski, K. M., & Lo, A. W. (2014). When Do Stop-Loss Rules Stop Losses? Journal of Financial Markets, 18, 234–254.

