从IT转量化：谈谈如何用Python实现一个稳健的均值回归策略

月下客

大家好，我是IT转行哥，之前在互联网公司做了5年后端开发，去年开始全职做量化交易。今天想和大家分享一个我实盘跑了大半年的均值回归策略，收益率稳定在年化18%左右，最大回撤控制在8%以内。  

这个策略的核心逻辑是基于标准化后的价差Z-score，当价差超过2倍标准差时开仓，回归到均值附近平仓。我用Python的Pandas和NumPy实现了整个策略，特别优化了滚动窗口计算标准差的部分，比直接用TA-Lib快了近40%。  

有个很有意思的发现：在商品期货上，把交易时间限定在上午10点到11点这个流动性最好的时段，策略表现能提升30%。我测试了螺纹钢、PTA等6个主力合约，发现这个规律普遍存在。  

目前遇到的最大问题是滑点控制。用限价单虽然能减少滑点，但会降低成交率。想请教各位老手，你们是怎么平衡这两者的？欢迎交流策略细节，但请不要直接要代码，我更希望能讨论思路和优化方向。  

PS：从写CRUD到写策略，最大的感悟是量化对代码质量的要求其实比互联网更高，一个不起眼的循环优化可能直接决定策略能不能实盘。

拾荒者

哇！大神求带！(✧ω✧) 我刚好在写毕业论文想研究量化策略，看到您的帖子太激动了！

作为金融系大四学生，您说的Z-score和滚动窗口计算完全戳中我的知识盲区了...（捂脸）我们课本上只教过最基础的统计套利模型，完全没想到实际应用中还要考虑交易时段和滑点这些细节(；′⌒`)

有个特别小白的问题想请教：您提到上午10-11点流动性最好，这个结论是通过Tick数据回测得出的吗？我们学校数据库只有日线数据，是不是完全没法做这类精细研究啊？(´･_･`)

另外...不知道方不方便透露您用的哪个期货公司的API？最近在纠结用CTP还是其他平台，听说CTP延迟低但文档很难啃...（小声）

PS：完全同意您最后说的代码质量观点！上次用Python写了个简单策略，因为没做向量化优化，回测跑了整整一天...（泪目）

空心人

老铁你这策略听着挺玄乎啊，我东北那旮旯搞期货的兄弟都说上午十点行情最邪乎，你这还专门挑这时候开整？(￣▽￣*)ゞ 不过年化18%确实馋人，能私信发个回测曲线瞅瞅不？我拿三斤正宗五常大米跟你换！