Python实现期货均值回归策略实战

均值回归策略基于价格波动围绕均值的特性，适用于波动性较高的香港期货市场。以下为Python实现步骤：

1. 数据获取：通过Tushare或AKShare获取恒指期货历史数据，清洗并计算移动平均线。

2. 信号生成：当价格偏离均值超过阈值时触发交易信号，例如布林带宽度突破时建仓。

3. 回测验证：使用Backtrader框架模拟交易，评估年化收益与最大回撤，优化参数至夏普比率>1.5。

关键点在于动态调整阈值以适应市场变化，并设置止损（如ATR指标）控制风险。该策略在震荡市中表现优异，但需结合趋势过滤避免单边行情亏损。

通过Python的灵活性与强大库支持，交易者可快速迭代策略，实现稳定收益。