mean-reversion

name	mean-reversion
description	均值回归策略，通过移动平均线和布林带识别价格偏离并生成回归交易信号。适用于量化金融教学与均值回归概念演示；基于简化技术指标模型，不适用于实盘交易。
version	1.0.0
author	wangyi

mean-reversion

均值回归策略：通过移动平均线和布林带识别价格偏离均值的程度，在价格极端偏离时生成回归交易信号。

📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。

脚本API

calc_sma(prices, window)

计算简单移动平均。 必填: prices, window

calc_rolling_std(prices, window, sma)

计算滚动标准差。 必填: prices, window, sma

calc_bollinger_bands(prices, window=20, num_std=2.0)

计算布林带。 必填: prices

calc_zscore(prices, sma, stds)

计算 Z-score。 必填: prices, sma, stds

generate_mean_reversion_signals(z_scores, pct_b, entry_z=2.0, exit_z=0.5)

生成均值回归交易信号。 必填: z_scores, pct_b

calc_strategy_stats(prices, signals)

计算均值回归策略的统计信息。 必填: prices, signals

run_mean_reversion(prices, window=20, num_std=2.0, entry_z=2.0, exit_z=0.5)

运行完整的均值回归策略。 必填: prices

调用示例

python scripts/main.py \
  --prices <prices> \
  --window <window> \
  --num-std <num_std> \
  --entry-z <entry_z> \
  --exit-z <exit_z>