這類策略的核心思想是「物極必反」，假設資產價格在短期內可能會偏離其長期平均值，但最終會回歸到這個平均值。交易者在價格過度偏離時進行反向操作以獲利。

核心概念與類型

• 單一資產均值回歸：當單一股票價格遠低於其歷史平均時買入，遠高於平均時賣出。
• 配對交易 (Pairs Trading)：找出兩支**高度相關（共整合）**的股票。當它們的價差異常擴大時，買入被低估的股票、同時賣出被高估的股票，等待價差回歸正常水平。

工具與風險

• 常用工具：移動平均線、布林通道 (Bollinger Bands)、RSI、Z-score (標準分數)。
• 風險與限制：此策略在強烈單邊趨勢的市場中可能失效。此外，資產的基本面變化也可能導致其歷史均值不再有參考價值。

3：單一股票均值回歸

使用 Z-score 來量化股價偏離其歷史均值的程度。

• 策略邏輯：
  • Z-score 公式為 $Z = \frac{x - \mu}{\sigma}$，其中 $x$ 是當前價格，$\mu$ 是平均價格，$\sigma$ 是標準差。它衡量了當前價格偏離均值的標準差倍數。
  • 當 Z-score 低於 -1 (價格極低) 時，買入做多。
  • 當 Z-score 高於 +1 (價格極高) 時，賣出做空。
  • 當 Z-score 接近 0 (價格回到均值附近) 時，平倉。

4:配對交易（Paris Trade)

配對交易的完整流程，從檢驗到執行。

• 策略邏輯：
  1. 尋找配對：使用 statsmodels 套件中的 coint 函式進行共整合檢定 (Cointegration Test)，找出走勢高度相關的股票對（範例為可口可樂 KO 與百事可樂 PEP）。若 p-value 很低（如 < 0.05），則兩者具有共整合關係。
  2. 計算價差：計算兩支股票的價格差 (Spread)。
  3. 交易價差：將此價差視為一個新的金融商品，對其應用均值回歸策略（如同範例 3 的 Z-score 策略）。

5：配對交易市場掃描器

配對交易策略擴展，建立一個自動化工具來從一個股票池中篩選出所有可能的交易配對。