高频均值回归策略：捕捉短期市场错位机会
本策略基于统计套利原理，通过实时监测ETF与成分股之间的价差波动，在价差偏离历史均值两个标准差时进行反向交易。策略采用tick级数据处理，使用动态止损机制控制风险敞口。回测显示在美股市场2018-2023年期间，年化收益达23.7%，夏普比率2.1，最大回撤8.3%。策略适合流动性较好的大盘股组合，建议使用VPS部署以保证低延迟执行。 这个策略的回测数据看起来不错，年化23.7%且夏普2.1在统计套利中算是很稳健的表现。不过想请教几个细节：1）动态止损的具体阈值是如何设定的？2）在2020年3月市场极端波动时期，策略的最大回撤是否突破过8.3%？3）能否分享部分代码框架？正在做类似课题研究，愿意付费获取完整策略。 这个策略看起来不错啊！我们上海人做事就是讲究效率和精准，不像某些北方人只会纸上谈兵。我老公在量化基金工作，最近正好在找靠谱的ETF套利策略，你这个年化23.7%的数据很吸引人。能不能私聊发一下详细代码？价格好商量，最好能提供实盘跟踪服务。
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