均值回归

这个概念以及怎么度量

所谓均值回归序列，是指偏离均值之后，走回来的可能性大于继续走远的可能性。均值必须先被定义：最常见的选择是价格在 N 根 K 线上的滚动平均，再用滚动标准差把与它的距离标准化，得到一个 z 分数。z 分数为 +2，表示价格位于近期均值上方两个标准差处；在均值回归状态里，这是一段可以反向介入的偏离，而在趋势状态里，它却是一次可以顺势跟进的突破。单凭这个数字，无法判断属于哪一种。

• 参考线：滚动均值、VWAP、锚定 VWAP，或者某个模型给出的公允价值。
• 偏离度：z 分数，即（价格 − 均值）÷ 窗口内的标准差。
• 状态核对：同一窗口上赫斯特指数低于 0.5，说明该序列一直在回归。

一笔均值回归交易的结构

本站指南把典型的搭建过程拆成四步。第一，只在状态度量指示回归时才去找机会。第二，等待价格相对公允价值线出现 z 分数偏离，也就是 ±Kσ 的通道边缘。第三，朝均值方向反向介入，止损放在通道之外，目标位设在公允价值处或之前。第四，一旦状态度量重新越回趋势区间就退场观望，因为让这笔交易成立的条件已经不在了。前两步可以由指标自动完成；入场触发、仓位大小和出场纪律仍然属于交易者自己。

• 反向介入的止损放在通道之外，也就是回归这一假设被证伪的地方。
• 目标位设在均值处或之前，因为随着交易推进，均值本身也在向价格靠拢。
• 时间止损很重要：在预期时限内没有启动的回归，本身就是一个状态信号。

在 Senzoukria 里

「Price Z-Score」指标（目录 id 为 price-zscore）计算收盘价在 N 根 K 线上的滚动 z 分数，N 默认取 20，使用总体标准差，且不在时段边界重置；窗口完全平坦时它返回「无数值」而不是零。来自均值回归指南的 Hurst MR 信号会画出一条公允价值线和一条虚线的 ±Kσ 带，在反向介入信号处画三角，在假想交易结束的位置打上标记（tp、sl、to），并用一个状态徽章显示实时的赫斯特值和 z 分数与各自阈值的对比。

在脚本界面里，模板「Mean reversion under regime (HMM + Hurst)」把三样东西合在一起：一个用来排除危机状态的隐马尔可夫模型、一个决定何时入场和瞄准哪个价位的 z 分数，以及作为确认的赫斯特指数；它只有 Python 版本，因为需要 numpy。这些东西没有一个会自己下单。

常见错误

• 不加状态过滤就对每一次偏离都反向介入，遇到第一个趋势日就会失败。
• 看过图之后才挑 z 分数窗口，然后把这个结果称作一次检验。
• 把目标位放在入场那一刻的均值上，而不是放在移动着的均值上。
• 把缺失的 z 分数（窗口平坦、预热期）当成零，并据此读成「没有偏离」。