本文介绍了量化投资中的均值回归策略，核心是利用价格偏离历史均值后回归的特性。通过Python代码展示了如何计算Z分数生成交易信号，并提醒在实际应用中需要考虑优化和风险管理。
在量化投资领域，均值回归策略是一种常见且有效的策略之一。本文将介绍如何构建一个简单的均值回归策略，并提供相应的源代码。
均值回归策略的核心思想是基于价格的历史走势，当价格偏离其均值时，有一定概率会回归到均值附近。这种策略通常适用于市场处于震荡状态或有明显的周期性行情的情况下。
以下是一个用Python编写的简单的均值回归策略示例：
import numpy as np
def calculate_zscore(data):
mean = np.mean(data)
std =
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