均值回归策略有哪些？
1.均值回归：该策略是一种简单的反转策略，它假定股票价格回归其历史平均价格，也就是说，如果股票价格低于其历史平均价格，则认为该股票价格会回归其历史平均价格；如果股票价格高于其历史平均价格，则认为该股票价格会跌至其历史平均价格。
2.动态均值回归：该策略是基于均值回归的变体，它假定股票价格会回归其最近的历史平均价格，而不是其全部历史平均价格。
动态 | 央视：“区块链”成了术的新“画皮”，这些话术都是套路你:从金融到非法集资，再到非法，打着“区块链”的旗号从事违法活动的各种局引发公众的广泛关注。一个名为“BEEBANK APP”的区块链钱包项目，自称是全网唯一的去中心化、全币种钱包，投资者躺着就能赚钱！根据其规则，发展10人成团，预测月收入达3至10万元；如果发展到第五级，预测月收入达200至700万元。而当记者与其工作人员取得联系后，得到的回复却是：BEEBANK APP已跑路，并“卷”走了十几万。对方并没有向记者透露BEEBANK APP圈钱跑路的来龙去脉，反而向记者推荐了其它的区块链项目。专家表示，这种借助专业名词宣称高收益的所谓“项目”，实质就是金融。区块链只是一项技术手段，本身并不创造价值，各类局都有一定的套路：初级套路：拽大词 高收益；宣传话术：“躺着也能挣大钱！”；局实质：圈钱跑路；中级套路：玩概念 高分红；宣传话术：“共享经济 收益可观”；局实质：非法集资高级套路：炒货币 高返利；宣传话术：“虚拟资产 金融创新”；局实质：非法。（央视新闻）[2019/11/22]
3.动量均值回归：该策略是基于均值回归的变体，它假定股票价格会回归其最近的历史上涨或下跌的动量，而不是其全部历史平均价格。
声音 | 灰度投资总经理驳斥“捐赠基金投资加密货币会让这些机构面临过多风险”说法:据natlawreview消息，哈佛大学的捐赠基金管理公司HMC首席执行官N.P.“Narv”Narvekar在2018年度公开信中写道，今年的回报率仅为10%，他对此表示“不满意”。资产配置或风险水平是总体回报率的主导因素……我将很快与HMC董事会进行对话，以确定哈佛的风险偏好。”而投资加密货币的举动似乎表明“风险偏好”相对较高。对此，灰度投资公司（Grayscale Investment）总经理Michael Sonnenshein驳斥了捐赠基金投资加密货币会让这些机构面临过多风险的说法。他表示:“大多数捐赠基金已经投资高风险资产，无论是风险资本还是其他风险回报较高的投资。”此前，哈佛大学、斯坦福大学、麻省理工学院、达特茅斯学院和北卡罗来纳大学等主要教育机构通过各自的捐赠基金投资了至少一个加密货币基金。有消息人士称，这五所大学的捐赠基金已经在这些基金上投入了数千万美元，而这些基金又投资于实物加密货币和加密货币公司的股权。[2018/11/8]
均值回归策略阈值怎么计算
印度财长Arun Jaitley：政府并不认为加密货币是法定货币，而是会采取一切措施，消除这些加密资产用于非法活动或作为支付系统的一部分:印度财长Arun Jaitley在提及国家预算时谈到了加密货币，他表示：“政府并不认为加密货币是法定货币，而是会采取一切措施，消除这些加密资产用于非法活动或作为支付系统的一部分。”[2018/2/3]
简单算术平均值回归策略的阈值可以通过计算出指数收益率的平均值来计算。具体的计算方法如下：
1.计算指数收益率的历史数据，通过把每一天的收益率的百分比相加，然后除以历史数据的天数，就可以得到指数收益率的平均值。
2.计算指数收益率的标准差，通过把每一天的收益率的百分比减去平均值，然后进行平方，然后求和，最后除以历史数据的天数，就可以得到指数收益率的标准差。
3.使用三倍标准差法，即将平均值加上三倍标准差，就可以得到简单算术平均值回归策略的阈值。
均值回归策略运用的模型
均值回归策略运用的模型主要包括线性回归模型、逻辑回归模型、核函数回归模型、支持向量机模型等。
均值回归策略的特点
1.均值回归策略是一种最简单的统计投资策略，它的基本思想是，投资者根据既定的投资组合，将资金分配到不同的资产类别，并在投资期间保持所选择的组合比例不变。
2.均值回归策略的优点在于，它可以帮助投资者更好地控制风险，减少投资者的投资损失，同时也可以获得有利的投资回报。
3.均值回归策略的缺点在于，它无法捕捉市场的短期变化，而且不能有效地利用套利机会。
均值回归策略的优点
1.历史证明。均值回归是金融和经济学中一个成熟的概念，在各种市场条件下都被证明是有效的。
2.简单易懂。均值回归的基本概念相对简单，交易者和投资者可以很容易理解。
3.潜在收益高。如果执行得当，与其他交易策略相比，均值回归策略有可能产生高回报。
4.数据驱动。均线回归策略以数据分析为基础，可以进行客观决策。
均值回归策略的缺点
1.需要大量的数据。均线回归策略依靠历史数据对未来市场行为进行预测，需要大量的数据才能有效。
1.适用性有限。均值回归策略并非在所有市场条件下都有效，特别是在趋势性或混乱的市场中。
2.复归并不总是均值复归。均值回归策略假定价格最终总是会回到历史均值，但情况并非总是如此。
3.需要耐心。均值回归策略往往涉及到长时间的持仓，这需要耐心和长期的视角。
总之，均值回归策略有可能产生高回报，但也有一些限制。在决定使用均值回归作为交易或投资策略的一部分之前，仔细考虑这些优点和缺点是很重要的。
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