【均值回归】基于zscore的均值回归策略（胜率100%）

量化看市场发布于2018-07-08 回复 81 浏览 19721 202

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对于zscore大家应该都比较熟悉，最初用于配对交易策略，思想是**2支相关程度高的股票的差价在一定范围内波动**，进行低买高卖的操作，具体做法是选取2支相关程度高的股票的某一段时间的价格序列，作差得到差价序列，然后进行正则化处理，公式如下： **zscore[i] = (s[i] - mean) / std** 其中s[i]是序列第i个值，mean是这个序列的均值，std是这个序列的标准差，得到的即为序列第i个值的zscore值。而在这个策略中，我把zscore思想用于单支股票，思想是**股价和其均线值的差价在一定范围内波动**，并计算其zscore值，获取买卖信号。具体做法如下： - 设定股票池，最大持仓数，zscore上下限（即买卖信号点），zscore窗口大小，均线窗口大小 - 在每个交易日，根据上述公式计算股票池中每支股票当天的zscore值 - 若触发上限，则卖出；若触发下限，且未达到最大持仓数，则买入回测结果如下，从13年初到18年7月，大概5年半的时间，**年化39.13%，夏普1.756，胜率100%（一共交易15次），最大回撤17.047%**，总体还算满意，属于稳健性投资策略。 --- 回过头看，问题总结如下：zscore上下限，zscore窗口大小，均线窗口大小的设置都带有一些主观性，所以提出来大家一起讨论一下，看看有没有更合理的指标设置方法。另外，对于股票池，我当前只设置了一支股票，因为还不知道如何寻找均值回归特点明显的股票，所以也提出来共同探讨，希望大家积极交流，共享经验！

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雪球

量化看市场

图中自定义数据画的就是zscore值。代码中未加上市时间需大于多少天的判断条件，所以如果回测开始时间早于上市时间的话可能会出现错误，可自行添加。

2018-07-08

酱酱酱酱jiang~

有点猛。。

2018-07-08

nbnc003

交易15次会不会样本有点少，还有买股票的样本是怎么挑选的？感觉你这个思路很好，但是回测模式没法杜绝拟合，建议考虑下选股方式，明确股票池和购买仓位，然后10只股票用这个均值计算思路回测下，感觉很有潜力！ ps:我随意修改了下你的代码，用了招商银行、万华化学、格力电器、中国平安等7个蓝筹股票，回测效果并不太好，希望看到你的修改思路

2018-07-09

量化看市场

@nbnc003 是的，选股带有一定主观性，所以关键点在于如何找到具有这种特征的股票，目前还在考虑中

2018-07-09

不知道。

试了几支股票都不是特别好

2018-07-09

量化看市场

@不知道。我也试过其他的，结果有些不太理想，所以问题在于如何设置股票池，让他们符合这种特征

2018-07-09

GD-文

策略能找到大跌后快速反弹效果非常好！