从零开始构建你的第一个均值回归策略

大众情人

大家好，我是某校金融工程专业的学生，最近在研究量化策略，今天想和大家分享一下如何从零开始构建一个简单的均值回归策略。这个策略适合新手入门，不需要复杂的数学知识，但能帮你理解量化交易的基本逻辑。  

### 1. 策略逻辑  
均值回归的核心假设是价格会围绕某个均值波动。当价格偏离均值过多时，我们预期它会回归。比如，某只股票的价格长期在20日均线附近波动，如果突然大幅上涨或下跌，我们可以假设它最终会回到均线附近。  

### 2. 数据准备  
选择你想要交易的标的（比如股票、期货或ETF），获取其历史价格数据。你可以用Python的`yfinance`库免费获取雅虎财经的数据，或者用Tushare（A股数据）。  

### 3. 计算均值和标准差  
用20日均线作为均值，再计算过去20天的标准差。当价格偏离均值超过1.5倍标准差时，我们认为出现了交易机会：  
- 价格高于均值 + 1.5倍标准差 → 做空  
- 价格低于均值 - 1.5倍标准差 → 做多  

### 4. 回测  
用历史数据模拟策略表现。注意检查胜率、盈亏比、最大回撤等指标。如果结果不理想，可以调整参数（比如均线周期、标准差倍数）。  

### 5. 实盘前的注意事项  
- 确保手续费和滑点不会吃掉利润  
- 避免过度拟合（别在历史数据上表现完美，实盘却失效）  
- 从小资金开始试水  

这个策略虽然简单，但能帮你理解量化交易的基本流程。如果你对细节有疑问，欢迎在评论区交流！

岛是海的寂寞

（北京海淀）同是金融工程在读，楼主讲得很清晰！最近在帮导师做项目，需要批量获取A股高频数据，Tushare的积分不够用，求推荐靠谱的API供应商或数据接口，最好是能支持实时行情推送的，预算每月500以内。另外有做CTA策略的同学可以交流下，我家宝宝刚满一岁，平时只能趁他午睡写代码回测，时间太碎片化了😭