均值回归（Mean Reversion）是一种基于统计学和金融学理论的交易策略，核心思想是资产价格（或收益率）长期会围绕其历史均值上下波动，当价格偏离均值过多时，未来会倾向于向均值方向回调。以下是该策略的详细解析：

核心逻辑

1. 

   均值锚定
   假设资产价格存在一个相对稳定的长期均值（如移动平均、市盈率、波动率等），偏离均值属于短期异常现象，最终会回归。

2. 高估与低估信号

• 当价格显著高于均值时，视为“高估”，预期下跌；

• 当价格显著低于均值时，视为“低估”，预期上涨。

3. 统计基础
   基于“标准差”（σ）量化偏离程度。例如，布林带（Bollinger Bands）使用均值±2σ作为交易信号。

关键步骤

1. 选择均值指标

• 简单移动平均（SMA）、指数移动平均（EMA）；

• 基本面的均值（如市盈率、股息率的长期历史中位数）。

2. 定义偏离阈值

• 例如：价格超过均值±1.5σ时触发交易。

3. 交易信号

• 做多：价格跌破下轨（低估）；

• 做空：价格突破上轨（高估）。

4. 止损与退出

• 价格回归均值时平仓，或设置动态止损。

经典应用案例

1. 配对交易（Pairs Trading）
   做多低估股票 + 做空高估股票，赌两者价差回归历史均值。

2. 波动率交易
   如VIX指数高位回落时做空波动率。

3. 商品期货
   利用库存周期判断价格是否偏离长期成本均值。

潜在风险

1. 趋势市失效
   在强趋势市场（如牛市或崩盘）中，价格可能长期偏离均值，导致连续亏损。

2. 均值漂移（Mean Drift）
   若基本面变化（如公司盈利永久性提升），旧均值可能失效。

3. 过度拟合
   历史参数（如回看周期、标准差倍数）可能未来不适用。

改进方法

• 动态均值：使用加权平均或自适应模型（如卡尔曼滤波）；

• 多因子验证：结合动量、成交量等指标过滤信号；

• 机器学习：通过算法识别非线性回归模式。

实例说明

假设某股票过去200天的SMA为100元，标准差为10元：

• 当股价跌至80元（低于均值-2σ），买入；

• 当股价涨回100元，卖出获利。

均值回归策略适合震荡市，但需严格风险控制。实际应用中需结合市场环境判断其有效性。