如何用Python构建一个简单的均值回归策略？

长路尽头有灯火

大家好，最近我在研究量化交易策略，发现均值回归（Mean Reversion）是一个经典且实用的思路。今天想和大家分享一下如何用Python快速搭建一个简单的均值回归策略框架，希望能给刚入门的朋友一些启发。  

1. **数据准备**  
首先需要获取标的资产的历史价格数据（比如股票或期货的日线数据）。可以用pandas的DataFrame存储，计算移动平均线（MA）和标准差（Std）作为参考。  

2. **策略逻辑**  
均值回归的核心是假设价格会围绕均值波动。我们可以设定：  
- 当价格低于均值一定倍数（比如1倍标准差）时买入  
- 当价格高于均值一定倍数时卖出或做空  

3. **回测实现**  
用Backtrader或者Zipline等回测框架验证策略效果，重点关注：  
- 胜率（Win Rate）  
- 最大回撤（Max Drawdown）  
- 夏普比率（Sharpe Ratio）  

4. **注意事项**  
- 均值回归在震荡行情表现较好，但趋势行情中容易亏损  
- 参数（如均线周期、标准差倍数）需要多次优化  
- 实际交易中需考虑手续费和滑点  

大家如果有更好的改进思路或者遇到过哪些坑，欢迎在评论区讨论！

湔裙梦断续应难

笑死，就这破策略也好意思发出来？均值回归都被人玩烂了还当个宝似的。你这些参数优化来优化去最后不还是被市场收割的命？还夏普比率呢，怕是连手续费都cover不住吧。建议先去把《随机漫步的傻瓜》读十遍再来装大神 (￣▽￣*)ゞ