偏离信号必须可执行
均值回归策略需要明确价格偏离如何计算，以及触发买入、卖出、止损和退出的规则。
- 均线窗口、布林带窗口或标准差阈值
- 入场、出场、止损和最大持仓天数
- 交易费用、滑点和停牌样本处理
Mean Reversion
均值回归策略回测：验证价格偏离与回归逻辑
均值回归策略看起来简单，但真实回测需要明确均线窗口、偏离阈值、持仓周期、止损和交易成本。FiClaw 可以把这些规则结构化，并用真实历史数据检查策略是否只是在特定行情中有效。
示例 Prompt
“基于布林带的均值回归策略，价格跌破下轨买入，回到中轨卖出。”
“比较 10 日、20 日、40 日均线偏离阈值在胜率和回撤上的表现。”
“给均值回归策略加入最大持仓天数和止损规则，并输出回测诊断。”
可复核指标
核心信号
价格偏离
均线或布林带口径
关键指标
胜率 / 回撤
不能只看胜率
风控重点
止损
控制趋势行情失效风险
重点看回撤和尾部风险
均值回归策略可能胜率较高，但单次失败会带来较大损失，需要特别关注尾部风险和止损设计。
- 同时观察胜率、盈亏比和最大回撤
- 比较不同阈值和持仓周期的稳定性
- 检查趋势行情中是否持续逆势加仓
Workflow
FiClaw 如何处理这个问题
1
定义偏离
输入均线、布林带或标准差偏离规则。
2
生成交易规则
形成入场、出场、止损和持仓周期约束。
3
提交回测
生成 Python 代码并运行历史数据验证。
4
检查尾部风险
诊断回撤、盈亏比和趋势行情失效问题。
FAQ
常见问题
均值回归策略为什么不能只看胜率？
均值回归可能出现高胜率但低盈亏比，单次失败会吞噬多次盈利，所以必须同时观察最大回撤、盈亏比和尾部风险。
FiClaw 能帮均值回归策略调参数吗？
可以。FiClaw 可以围绕窗口期、偏离阈值、止损和持仓周期做参数搜索，但最终参数仍需要人工结合样本外验证确认。
Boundaries
适用边界
金融类 AI 工具需要明确边界。FiClaw 用来提高策略研发效率，输出仍需团队复核。
- 均值回归策略在趋势行情中可能持续失效。
- 高胜率不等于低风险，必须检查盈亏比和最大回撤。
- FiClaw 回测结果用于研发评估，不构成投资建议。