大部分股票量化交易策略都可以归类为均值回归与动量策略。事实上，只有当股票价格是均值回归或趋势的，交易策略才能盈利。否则，价格是随机游走的，交易将无利可图。均值回归是金融学的一个重要概念，指股票价格无论高于或低于价值中枢都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。中国古语“盛极而衰，否极泰来”，就暗含着均值回归的思想。
如果说要为均值回归寻找一个比较合理的理论解释，不妨借鉴一下索罗斯的“反身性理论”。索罗斯认为。市场中存在正反馈和负反馈组成的反馈环（系统理论里的概念），其中正反馈是自我强化的过程（惯性或趋势），而负反馈是一个自我纠正的过程，倾向于把价格带回到均值附近，如股票经过大幅上涨后，总有一些交易者会因为股票价格过高而抛售，一旦没有足够的买盘跟进，少数人的抛售就会引起价格下跌，而价格的下跌会引起更多人的抛售，从而形成下跌的正反馈效应。本文以Zscore为指标构建均值回归的交易策略，并使用Pandas搭起基于研究的量化回测框架，以后将逐渐转向使用面向对象的编程方法来搭建基于事件驱动的量化回测系统（基于事件驱动的回测框架是主流）。
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