Mean Reversion
A 股均值回归策略：超跌反弹信号如何设定与验证
均值回归策略寻找价格或价差偏离近期统计区间后回归的机会。它最容易被误写成“跌多了就买”：可执行策略必须给出偏离度、入场时间、退出、最长持有期和风险退出规则。
典型持有期
通常为数日到数周，需设置最长持有期。
调仓与触发
可每日检查信号，但实际交易频率应受成本与可成交性约束。
研究股票池
高流动性股票池，通常需要排除重大异常状态。
Research Hypothesis
先写清策略假设，再看历史结果
在流动性充足且不存在持续性基本面恶化的情况下，短期过度反应后的价格偏离可能部分修复；遇到趋势行情、重大事件或连续跌停时，偏离可能继续扩大。
策略内容用于研究教育与回测设计，不构成投资建议或收益承诺。历史结果会受样本、成本、市场状态和实际执行影响。
Strategy Rules
把策略想法写成没有歧义的规则
标准化偏离
用 z-score、布林带或均线偏离度定义异常。
把“超跌”转为可复核的统计条件。
确认过滤
结合成交量、波动率或市场状态过滤。
减少在单边趋势中机械接刀。
退出规则
设定回归目标、止损和最长持有期。
避免持仓无限期等待回归。
Implementation
从信号到组合
- 1指定使用收盘、开盘还是盘中价格生成信号，并避免使用当日无法获得的价格下单。
- 2将入场、回归退出、止损和时间退出写成完全确定的规则。
- 3对每笔交易记录触发原因、持有天数、滑点和未成交情况。
- 4区分个股回归、行业内回归和指数相对强弱回归，避免混用解释。
A-Share Constraints
A 股执行不能省略
- 跌停时可能无法卖出，连续跌停会使固定止损在回测中失效，必须模拟实际可成交限制。
- 除权除息、复牌和重大资产重组会造成价格序列跳变，需要按复权口径和事件规则处理。
- T+1 交易制度限制当日买入后卖出，日内逻辑不能直接套用到 A 股现货。
Validation Checklist
先尝试推翻策略
优先寻找在成本、不同市场状态和参数扰动下仍相对稳定的策略区间，而不是追逐单次回测的最高收益。
Risk Map
主要失效方式
Research Prompt
用于建立首版回测 Spec
“在流动性合格的 A 股股票池中测试 20 日布林带均值回归：收盘价跌破下轨后次日开盘买入，回到中轨或持有 10 个交易日退出，同时设置风险退出；严格执行 T+1、涨跌停、停牌、除权复权和保守滑点，分市场状态展示交易样本、盈亏分布与参数敏感性。”
FAQ
常见问题
均值回归能否只用 RSI？
RSI 可以作为信号之一，但单一指标不能解决趋势、流动性和执行问题。需要把入场、退出和成本共同放进验证框架。
止损会不会破坏均值回归逻辑？
止损不是对假设的否定，而是限定单笔损失和尾部风险。关键在于固定规则后检验不同阈值附近是否稳健。