简单均值回归交易策略（基础篇）
均值回归策略的底子
均值回归属于逆势逻辑：交易者押注价格会拉回某个均衡参考位，而不是顺着已走出的单边继续追。这个参考位通常用统计均值或类似的向心趋势值来刻画。 这里先给一个最朴素的版本——不叠加滤波、不谈仓位，只看「价格偏离均值多远才动手」这一件事。MT5 上这类策略的可验证性很强：把代码挂上 EURUSD 的 H1，跑 2023 年全年，你能直接看到回拉发生的次数与失效次数。 外汇与贵金属杠杆高、跳空频繁，均值回归在趋势市里会被反复打脸，任何「拉回」都只是概率倾向，不是必然。
「用均线捕捉偏离后的回拉」
价格运动很少走直线，图表上常见的是上升、下降与横盘交替出现的阶段，这类阶段在量化语境里叫行情制度。对交易者来说，难点不在识别趋势，而在判断制度切换的临界点。 均值回归最朴素的实现就是一条移动平均线。当价格偏离均线过远，统计上存在一个回摆到均线附近的倾向，这种拉力在外汇与贵金属的小时图以上周期里更容易被观测到，但杠杆品种的高波动会放大假信号，风险显著。 打开 MT5 插入一条 20 期 SMA，肉眼就能验证：欧美对多数时间里价格刺穿带宽超过 2 倍标准差后，数根 K 线内回踩均线的概率偏高，可作为手动观测锚点。
◍ 用平均线识别价格偏离的边界
均值回归假设资产价格会随时间的推移向历史平均价聚拢，这一现象在价格、收益和账面数据里都出现过。把它当择时工具，核心是先把证券的交易区间框出来，再用量化算出平均价，现行价低于均值时买方吸引力可能上升，高于均值则回落概率偏大。 市面上股票报告常给 50 日、100 日移动平均线，但光看均线不够，还得自己辨认这段区间的最高最低价。和纯图表技术比，均值回归靠历史数据推具体买卖价，显得更硬一些；不过现在也有人用 RSI 和 ATR 来抓这类系统形态。 外汇和贵金属里也能观测到均值回归，但偏差修复有时拖好几年，对短线账户基本没用，而且这类品种杠杆高、波动猛，试错成本不小。模型也不是万能：破产或永久基本面变化会让价格再也回不到老均值。 最实际的落点是——怎么定义“离均值太远”？一种极简办法只看价格相对移动平均线的位置，偏离到某个倍数就算触发，具体阈值得在 MT5 里拿历史数据回测校准。
用高低价过滤改写均值回归开仓
把行情与 200 周期均线的间距做 50 周期常规化后，原始逻辑是：常规化值从 100 回落、且收盘价低于 5 周期前并位于 200 均线下方时做多，反向则做空。思路直观，但原版只看收盘价，信号容易在震荡里频繁触发。 我改了一版：不盯收盘价，而是比最高价和最低价的位移。做多要求常规化值自 100 回落、均价在买价上方、且 5 周期前 high 低于 1 周期前 low；做空对称处理。这样开单频率明显下降，净值曲线在回测里显得更平稳。 止损参数对结果影响很大。文中示例里，止损 300 点、30 分钟周期图形更稳；止损放到 4000 点时利润倾向更好，但回撤也更深。外汇与贵金属属高风险品种，这套逻辑未经充分优化前直接上实盘可能亏穿。 下面这段就是改完后的信号核心。EA 仍要靠你针对品种和周期做优化，别指望默认参数通吃。
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