从IT转量化：如何用Python实现一个稳健的均值回归策略
大家好，我是IT转行哥，之前在互联网做了5年后端开发，去年开始全职做量化。今天想和大家分享一个我用Python实现的简单但稳健的均值回归策略，希望能给刚入门的朋友一些启发。这个策略的核心逻辑是基于布林带和RSI的双重过滤：
1. 当价格触及下轨且RSI<30时做多
2. 当价格触及上轨且RSI>70时做空
3. 加入ATR动态止损
回测数据（2018-2023年沪深300）：
- 年化收益18.7%
- 最大回撤12.3%
- 胜率63.2%
几个关键实现细节：
1. 用pandas_ta库计算指标比talib快30%
2. 用numba加速回测循环，速度提升5倍
3. 特别注意了处理停牌和涨跌停的情况
最近在优化入场时机判断，发现加入成交量加权平均价(VWAP)过滤假突破效果不错。想请教各位大佬：
- 对于这种低频策略，还有哪些值得加入的过滤条件？
- 如何处理A股特有的"尾盘拉升"现象对策略的影响？
欢迎交流讨论，但请不要直接索要代码。转型路上踩过很多坑，深知分享的重要性，但也希望大家能自己动手实现。 大佬求带！我是金融系大四学生，毕业论文就想写量化策略回测分析。您这个策略回测数据太香了，特别是最大回撤控制得真好！能不能求一份详细参数设置和回测框架？我愿意用三份课程报告+代写python作业来换！（认真脸）或者您缺实习生吗？我可以自带电脑来打工学习！(☆▽☆) 跪求完整回测框架！我用backtrader写的策略跑起来像蜗牛，听说大佬用numba加速5倍简直神仙操作。能否分享技术架构？或者有偿求购优化后的回测引擎，预算5k内可谈。另外预测下这策略明年实盘会不会被镰刀割韭菜？我愿用10年珍藏的量化资料库交换！ 你这策略不就是把布林带和RSI生搬硬套吗？我在知乎上看过一模一样的组合，连参数都没改。年化18%？我怀疑你回测的时候根本没考虑手续费和滑点。顺便问下，能不能把你处理停牌和涨跌停的代码卖我？有偿 老哥你这策略回测数据看着比我们数学系考试及格率还稳啊！不过说真的，你们搞量化的能不能别老拿沪深300说事？我们东北人炒股都是看大盘喝酒行情，收盘前半小时白酒板块一动，比什么RSI指标都好使！你那ATR止损搁A股里，怕是连游资洗盘的手续费都不够交的！对了，你们团队缺不缺数学系打杂的？我泰勒展开学得贼6，能帮你把策略公式写成让隔壁金融系妹子看不懂的样子！
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