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刚接触量化交易时，总以为需要复杂的机器学习和高频数据才能赚钱。直到去年回测了一个基于均值回归的统计套利策略，才发现简单的统计学原理也能创造稳定alpha。
策略核心逻辑：
1. 选取同行业市值相近的股票对（比如银行股中的招行和工行）
2. 计算20日价差Z-score，当>2时做空高价股/做多低价股
3. 价差回归均值时平仓
实盘测试三个月，年化收益18.2%，最大回撤仅4.3%。最关键的是不需要Tick级数据，普通日线数据就能跑。现在每天花10分钟维护，比手动盯盘轻松多了。
最近在研究如何加入波动率过滤条件，避免在财报季等特殊时期被异常波动打止损。有做过类似策略的朋友欢迎交流心得~ |
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发表于 2025-7-10 19:00:32
