:均值回归策略有哪些？均值回归策略阈值怎么计算？_

均值回归策略有哪些？

1.均值回归：该策略是一种简单的反转策略，它假定股票价格回归其历史平均价格，也就是说，如果股票价格低于其历史平均价格，则认为该股票价格会回归其历史平均价格；如果股票价格高于其历史平均价格，则认为该股票价格会跌至其历史平均价格。

2.动态均值回归：该策略是基于均值回归的变体，它假定股票价格会回归其最近的历史平均价格，而不是其全部历史平均价格。

伯恩斯坦：加密市场回暖为“均值回归”反弹，仍存在运行空间:金色财经报道，投研机构伯恩斯坦（Bernstein）在最新研究报告中指出，近期加密货币市场走强可能是由均值回归（Mean reversion）驱动的。伯恩斯坦分析道，加密货币的均值回归仍有运行空间，另外，比特币去年跌超 65%，而比特币历史上从未出现过连续两年的负回报。

伯恩斯坦还表示，即使存在 FTX 和 Genesis 破产的负面消息，目前对加密市场流动性的潜在威胁已经减弱；另外，随着债权人和 Grayscale、Genesis 以及 Digital Currency Group (DCG) 协商解决方案的推进，强制抛压叙事似乎已经失去对公开加密市场的控制。

注：据 Investopedia，均值回归是一种金融理论，表明资产价格波动与历史回报最终会恢复到长期平均值或平均水平。[2023/1/24 11:27:34]

3.动量均值回归：该策略是基于均值回归的变体，它假定股票价格会回归其最近的历史上涨或下跌的动量，而不是其全部历史平均价格。

数据：存入交易所的 ETH 的七日平均值降至约 370 枚，创 5 年来新低:10月29日消息，Glassnode 数据显示，存入交易所的 ETH 数量的七日平均值降至 370.238 枚，创 5 年来新低。[2022/10/29 11:55:46]

均值回归策略阈值怎么计算

简单算术平均值回归策略的阈值可以通过计算出指数收益率的平均值来计算。具体的计算方法如下：

1.计算指数收益率的历史数据，通过把每一天的收益率的百分比相加，然后除以历史数据的天数，就可以得到指数收益率的平均值。

Fundstrat：年初至今加密行业每周吸引投资均值约为8-20亿美元:3月16日，研究公司Fundstrat在其给客户的最新报告中称，自今年年初以来，该行业每周吸引的投资额平均在 8 亿美元至约 20 亿美元之间。在 2 月的最后三周，风险资本买家在加密货币领域投资了约 40 亿美元，数据显示上周风险投资公司又向该领域的初创公司投入了 4 亿美元。另据路孚特旗下基金分析公司理柏 (Lipper) 的数据显示，在截至 3 月 9 日的一周内，美国投资者从债券基金中净撤资 78 亿美元，而全球投资者正在积极投资于加密货币基金和公司。（路透社）[2022/3/16 13:59:16]

2.计算指数收益率的标准差，通过把每一天的收益率的百分比减去平均值，然后进行平方，然后求和，最后除以历史数据的天数，就可以得到指数收益率的标准差。

3.使用三倍标准差法，即将平均值加上三倍标准差，就可以得到简单算术平均值回归策略的阈值。

均值回归策略运用的模型

均值回归策略运用的模型主要包括线性回归模型、逻辑回归模型、核函数回归模型、支持向量机模型等。

均值回归策略的特点

1.均值回归策略是一种最简单的统计投资策略，它的基本思想是，投资者根据既定的投资组合，将资金分配到不同的资产类别，并在投资期间保持所选择的组合比例不变。

2.均值回归策略的优点在于，它可以帮助投资者更好地控制风险，减少投资者的投资损失，同时也可以获得有利的投资回报。

3.均值回归策略的缺点在于，它无法捕捉市场的短期变化，而且不能有效地利用套利机会。

均值回归策略的优点

1.历史证明。均值回归是金融和经济学中一个成熟的概念，在各种市场条件下都被证明是有效的。

2.简单易懂。均值回归的基本概念相对简单，交易者和投资者可以很容易理解。

3.潜在收益高。如果执行得当，与其他交易策略相比，均值回归策略有可能产生高回报。

4.数据驱动。均线回归策略以数据分析为基础，可以进行客观决策。

均值回归策略的缺点

1.需要大量的数据。均线回归策略依靠历史数据对未来市场行为进行预测，需要大量的数据才能有效。

1.适用性有限。均值回归策略并非在所有市场条件下都有效，特别是在趋势性或混乱的市场中。

2.复归并不总是均值复归。均值回归策略假定价格最终总是会回到历史均值，但情况并非总是如此。

3.需要耐心。均值回归策略往往涉及到长时间的持仓，这需要耐心和长期的视角。

总之，均值回归策略有可能产生高回报，但也有一些限制。在决定使用均值回归作为交易或投资策略的一部分之前，仔细考虑这些优点和缺点是很重要的。

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