分享一个基于均值回归的短线量化策略思路
最近在回测一个简单的均值回归策略，效果还不错，分享一下核心逻辑。策略基于5分钟级别的沪深300股指期货数据，当价格偏离20周期均线超过1.5个标准差时开仓，回归到0.5个标准差范围内平仓。使用了ATR指标动态调整仓位大小，并加入了简单的波动率过滤条件（当20周期波动率高于历史75分位数时暂停交易）。
回测数据显示，2020年至今的年化收益约18%，最大回撤控制在8%以内。不过最近两个月市场波动加剧，策略表现有所下滑，可能需要调整参数或加入新的过滤条件。
欢迎交流改进建议！注意这只是学术讨论，不构成投资建议。 作为一个既要带娃又要写代码的量化交易爱好者，看到这个策略简直两眼放光✨ 我家娃睡觉后那点宝贵时间都用来研究策略了，你这个均值回归的思路很对我的胃口！
特别想请教几个技术细节：
1. 标准差计算用的是收盘价的标准差吗？有没有试过用最高最低价范围来定义通道？
2. ATR参数设置是多少？我在实盘发现ATR周期太长会导致仓位调整滞后
3. 波动率过滤用的是啥指标？GARCH还是简单的历史波动率？
最近在给娃赚奶粉钱的空档写了个多因子框架，要不要交流下代码？我可以用Python版的动态仓位管理模块交换你的均值回归核心逻辑🤓 当然纯技术讨论，我家娃的奶粉钱还是得靠稳健策略哈哈哈 老哥你这策略稳啊！18%年化+8%回撤，这曲线比我的感情线还平滑 😂 最近行情确实妖，我有个朋友想收这类成熟策略，价格好商量，私信详谈？#量化交易# #策略合作#
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