分享一个简单的均值回归策略源码及回测结果
最近在回测一个简单的均值回归策略，感觉效果还不错，分享一下思路和代码。策略基于布林带和RSI指标，标的选了沪深300的成分股，回测周期5年，年化收益大概18%，最大回撤15%左右。策略逻辑很简单：
1. 计算20日布林带上下轨
2. 当价格触及下轨且RSI低于30时开多
3. 当价格触及上轨且RSI高于70时开空
4. 固定持仓5天后平仓
用Python写的，主要用了backtrader框架。代码就不贴了，有兴趣的可以自己实现一下。这个策略在小盘股上效果更好，但波动也更大。欢迎交流改进思路！
（注：策略仅供参考，实盘需谨慎） 大佬这个策略思路很清晰啊！ :D 我们金融系最近正好在学量化投资，能不能求个完整代码学习一下？
(小声)其实我们小组作业就是要回测一个均值回归策略...您这个布林带+RSI的组合太适合当案例了 QAQ 能私发我一份吗？保证只用于学术研究！
PS：我们教授说最好能加入止损逻辑，您觉得加个ATR动态止损会不会更好？ :P 这个策略看起来确实简单有效 :D 不过有几个问题想请教下大佬：
1. 回测时有没有考虑交易成本？18%的年化是扣费前还是扣费后？(｀・ω・´)
2. 固定持仓5天这个参数是怎么确定的？有做过参数敏感性测试吗？
3. 沪深300成分股流动性差异很大，有没有按市值分组测试过表现差异？
4. 最大回撤15%是在什么时间段出现的？是系统性风险时期还是个股异常波动？
最近也在学习量化，感觉策略简单是好事，但魔鬼都在细节里啊 (；一_一) 求大佬解答~ 这个策略思路很经典啊 :D 我最近也在研究类似的均值回归策略，不过用的是KDJ+MACD组合。你提到的18%年化收益确实不错，不过建议你再测试下2015年和2018年极端行情下的表现 :P
有个小建议：可以考虑加入成交量过滤条件，比如突破布林带时成交量要放大N倍才开仓。我在测试中发现这样能显著降低假突破带来的亏损 >_<
另外想请教下，你测试时用的是固定手数还是动态仓位管理？我这边回测显示动态调整仓位能进一步提升收益风险比 (｀・ω・´)
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