SAR偏差 + SNT3指标组合：Python量化策略，比特币1小时K线稳抓波段

大家好，今天我要给大家分享一个专门用在比特币1小时K线上的量化交易策略。这个策略结合了SAR偏差和SNT3两个指标，能帮我们抓住比特币短期的波段机会。我用大白话来讲，保证大家都能看懂。

先认识一下SAR指标

SAR指标叫"抛物线止损反转"，听起来复杂，其实很简单。它就像一个小圆点，在K线图上要么出现在价格上方，要么出现在价格下方。

当SAR小圆点在价格下方时，说明趋势是向上的，我们可以考虑做多（买入）
当SAR小圆点在价格上方时，说明趋势是向下的，我们可以考虑做空（卖出）

SAR指标会随着价格变动而移动，像一个自动追踪价格的"小跟班"。

什么是SAR偏差？

SAR偏差是我的原创概念，很简单，就是看当前价格和SAR指标的距离。

当价格大幅高于SAR指标时，我们叫"正偏差"，说明上涨太快，可能要回调
当价格大幅低于SAR指标时，我们叫"负偏差"，说明下跌太快，可能要反弹

这个偏差程度我们可以自己设定，比如可以是价格与SAR距离的某个百分比。

SNT3指标又是什么？

SNT3是我自创的一个简单指标，全称是"短期趋势3号线"。它就是三条不同周期的移动平均线：

短期线：比如5小时线
中期线：比如10小时线
长期线：比如20小时线

SNT3的信号很简单：

当三条线从上到下排列（短中长），是下跌趋势
当三条线从下到上排列（长短中），是上涨趋势
当三条线纠缠在一起，是震荡行情

两个指标怎么组合使用？

现在我们把SAR偏差和SNT3结合起来，形成一个完整的交易策略：

做多信号（买入）：

SAR指标在价格下方（基本上涨趋势确认）
SAR出现负偏差（价格回调到SAR附近，形成"触底反弹"机会）
SNT3三条线从下到上排列或开始转向向上排列（短期趋势转好）

做空信号（卖出）：

SAR指标在价格上方（基本下跌趋势确认）
SAR出现正偏差（价格反弹到SAR附近，形成"触顶回落"机会）
SNT3三条线从上到下排列或开始转向向下排列（短期趋势转差）

离场信号：

做多后，如果SAR翻到价格上方，或SNT3开始向下排列，就离场
做空后，如果SAR翻到价格下方，或SNT3开始向上排列，就离场

Python代码实现

下面是这个策略的简单Python代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
import talib

def calculate_sar_deviation(high, low, close, acceleration=0.02, maximum=0.2, deviation_percent=2):
    """计算SAR指标和偏差"""
    sar = talib.SAR(high, low, acceleration=acceleration, maximum=maximum)
    deviation = (close - sar) / sar * 100  # 计算偏差百分比

    # 判断偏差类型
    positive_deviation = deviation > deviation_percent
    negative_deviation = deviation < -deviation_percent

    return sar, deviation, positive_deviation, negative_deviation

def calculate_snt3(close, short_period=5, medium_period=10, long_period=20):
    """计算SNT3指标"""
    ma_short = talib.MA(close, timeperiod=short_period)
    ma_medium = talib.MA(close, timeperiod=medium_period)
    ma_long = talib.MA(close, timeperiod=long_period)

    # 判断排列方式
    # 1表示上涨排列（短中长），-1表示下跌排列（长短中），0表示混乱
    arrangement = np.zeros_like(close)
    arrangement[(ma_short > ma_medium) & (ma_medium > ma_long)] = 1
    arrangement[(ma_short < ma_medium) & (ma_medium < ma_long)] = -1

    return ma_short, ma_medium, ma_long, arrangement

def generate_signals(high, low, close):
    """生成交易信号"""
    # 计算指标
    sar, deviation, pos_dev, neg_dev = calculate_sar_deviation(high, low, close)
    ma_short, ma_medium, ma_long, arrangement = calculate_snt3(close)

    # 初始化信号数组
    signals = np.zeros_like(close)

    # 生成做多信号（值为1）
    long_condition = (
        (close > sar) &  # SAR在价格下方
        (neg_dev) &      # SAR负偏差
        (arrangement >= 0)  # SNT3为上涨或开始转向上涨
    )
    signals[long_condition] = 1

    # 生成做空信号（值为-1）
    short_condition = (
        (close < sar) &  # SAR在价格上方
        (pos_dev) &      # SAR正偏差
        (arrangement <= 0)  # SNT3为下跌或开始转向下跌
    )
    signals[short_condition] = -1

    return signals, sar, ma_short, ma_medium, ma_long

# 使用示例（假设已经有df数据包含high, low, close列）
# signals, sar, ma_short, ma_medium, ma_long = generate_signals(df['high'].values, df['low'].values, df['close'].values)

实战应用技巧

时间周期选择：这个策略最适合比特币1小时K线，既不会因为太短而产生太多噪音，也不会因为太长而错过波段机会。
参数调整：
- SAR的acceleration和maximum参数可以根据市场波动性调整
- SNT3的三条均线周期可以根据个人交易风格调整
- SAR偏差的百分比需要根据历史数据回测确定
风险控制：
- 每次交易不要超过总资金的5%
- 设置止损，比如入场价的2-3%
- 当天亏损达到总资金的2%就停止交易
回测验证：在实际使用前，一定要用历史数据进行回测，确保策略在过去是有效的。

策略优势与局限

优势：

结合了趋势和超买超卖两种因素
SAR偏差提供了很好的入场时机
SNT3确认了短期趋势方向
适合比特币这样的高波动品种

局限：

在震荡行情中可能频繁产生错误信号
需要持续监控和调整参数
不适合在没有明显趋势的市场

结语

SAR偏差+SNT3指标组合是一个简单而有效的量化策略，特别适合比特币1小时K线的波段交易。通过Python实现，我们可以自动化地发现交易机会，提高交易效率。

记住，任何策略都不是万能的，需要结合市场环境和自己的风险承受能力来使用。希望大家能够理解这个策略的核心思想，并在实践中不断优化和改进。

最后，交易有风险，投资需谨慎。在实盘之前，一定要充分测试和理解你的策略！