Z-score 均值回歸回測是一種量化策略,透過標準化價格偏離程度來識別均值回歸交易機會。Z-score 衡量當前價格距離歷史均值的標準差倍數,為交易者提供客觀的進出場訊號。回測驗證此策略在長期間的穩定性與風險調整報酬。
研究顯示,Z-score 策略在扣除交易成本後,年均報酬可達 6% 以上,最大回撤約 49%。透過回測,交易者可以優化參數並確認策略的統計顯著性。
Z-score 計算方法
Z-score = (當前價格 − 移動均值)÷ 標準差
Z-score 將價格偏離程度標準化,使不同資產之間得以比較。在均值回歸策略中,Z-score 的絕對值越大,代表價格偏離均值越遠,回歸的機率越高。
回測核心參數
| 參數 | 預設值 | 說明 |
|---|---|---|
| 回顧期(Lookback) | 20 天 | 計算移動均值和標準差的窗口長度 |
| 進場閾值(Entry Z) | ±2.0 | Z-score 超過此值時觸發交易訊號 |
| 出場閾值(Exit Z) | ±0.5 | Z-score 回歸至此值時平倉 |
| 停損閾值(Stop Z) | ±3.5 | Z-score 超過此值時觸發停損 |
回測執行步驟
- 數據準備:下載歷史價格數據(通常使用調整後收盤價)
- 計算 Z-score:以回顧期窗口計算滾動均值和標準差,得出 Z-score 序列
- 生成訊號:Z-score < -2.0 時買入,Z-score > +2.0 時賣出
- 績效計算:根據訊號計算策略報酬、夏普比率和最大回撤
- 參數優化:測試不同回顧期和閾值組合,尋找最佳參數
回測績效指標
| 指標 | 說明 |
|---|---|
| 總報酬 | 策略在回測期間的累計報酬率 |
| 夏普比率 | 風險調整報酬,數值越高代表風險調整後的績效越好 |
| 最大回撤 | 策略從高點到低點的最大跌幅 |
| 勝率 | 獲利交易佔總交易數的比例 |
策略優勢與風險
優勢:
- 基於嚴謹的統計學基礎,非主觀圖表形態
- 自動適應市場波動率變化
- 提供客觀的交易訊號
風險:
- 在持續趨勢性市場中,價格可能長期不回歸
- 交易成本(佣金、滑價)可能侵蝕微小利潤
- 參數過度擬合,導致回測結果優於實際表現
Algo Lab 應用
我們的量化引擎每日對 8,000 隻以上美股計算 Z-score,透過回測驗證 Z-score 均值回歸策略的穩定性。符合訓練條件的個股訊號於香港時間下午 4 時透過 Telegram 推送給 VIP 會員。
內鏈
行動呼籲
準備好接收每日 Z-score 訊號嗎?立即試用 VIP 服務。
FAQ
問:什麼是 Z-score?
答:Z-score 衡量當前價格距離均值的標準差倍數。數值越高,價格偏離越大,回歸機率越高。
問:如何在回測中設定 Z-score 閾值?
答:進場閾值通常設為 ±2.0,出場設為 ±0.5,停損設為 ±3.5。這些數值是經驗法則,可依回測結果微調。
問:回顧期(Lookback)對策略有何影響?
答:回顧期決定滾動均值和標準差的計算窗口。較短回顧期(如 20 天)對短期波動更敏感,較長回顧期(如 50 天)則更穩定。
問:Z-score 策略在趨勢市場中表現如何?
答:在持續趨勢市場中,價格可能長期偏離均值而不回歸,導致策略產生連續小虧損。可搭配趨勢過濾(如價格在 200 日 MA 以上)改善表現。
問:如何優化 Z-score 策略參數?
答:透過回測測試不同回顧期、進場/出場閾值的組合,選擇夏普比率最高、回撤最小的參數設定。