一套基于“均值回归”数学逻辑的ETF策略分享（附完整TradingView代码）

作者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：我今天分享一个俗称“橡皮筋”的策略，逻辑简单到令人发指：顺着长期大趋势，在短期价格被过度拉伸（恐慌）时进场，等价格弹回均值就走。不预测未来，只跟随规则、相信数据不会说谎。无论新手还是老手，这套逻辑都值得借鉴学习。

很多朋友在市场里摸爬滚打，总觉得策略越复杂越好，指标叠得越多越安心。其实不然。大道至简，今天要介绍的这个策略，核心思想就一个词：均值回归。

一、核心逻辑：橡皮筋原理

这个策略被称为“EMA距离回弹策略”（EMA Distance Snapback Strategy）。原理非常直观：通过观察价格何时过度偏离短期平均水平，同时确保大方向依然是向上的。就好比一根橡皮筋，当你把它往下拉得太远时，它积蓄的力量就越强，“回弹”到自然状态的概率就越大。

我们不去预测它什么时候涨，我们只在它“被拉得太紧”的时候，尝试参与那个必然发生的物理回弹过程。

二、入场观察清单（三个条件缺一不可）

想要执行这个策略，必须同时满足以下三个硬性条件。注意，是同时满足：

入场时机： 当天收盘时，如果发现上述三个灯全亮，即可考虑执行入场动作。

三、离场机制（什么时候撤？）

进场容易出场难。为了规避人性的弱点，这个策略设定了非常机械化的离场规则。只要满足以下任意一条，就必须执行离场：

1. 目标达成（回归均值）

• 规则： 当收盘价重新站上 10日 EMA。
• 逻辑： 橡皮筋已经弹回来了，均值回归的任务完成。这时候不要贪心，拿走属于你的那部分波动，然后等待下一次机会。

2. 时间熔断（防止资金被占用）

• 规则： 持仓满 10 个交易日。
• 逻辑： 如果你进场后10天，价格既没涨也没跌，或者还在磨磨唧唧，说明我们的判断逻辑在这次失效了。为了防止资金变成“死钱”，强制离场，寻找下一个更具效率的机会。

3. 风控红线（安全撤退）

• 规则： 价格跌破入场价的 5%（即现价 < 入场价 × 0.95）。
• 逻辑： 这是最后的防线。如果橡皮筋没有弹回来，反而断了，那必须无条件认错离场。留得青山在，不怕没柴烧。

4. 历史数据表现

这套策略在 SPY（标普500 ETF）上的历史表现非常稳健：

• 正向反馈比例： 81.58%（这是一个相当高的数据）
• 盈亏比（Profit Factor）： 2.595
• 最大回撤： 7.81%

注：历史数据仅供参考，市场永远充满不确定性。

四、本策略只做指数ETF

特别强调了一点：不要用这个策略去碰个股。

为什么？因为个股有“归零风险”。安然公司（Enron）、雷曼兄弟、以及各种突然暴雷的白马股告诉我们，单家公司无论多大，都有可能在一夜之间灰飞烟灭。

但标普500指数（S&P 500）归零的概率几乎为零。如果要让指数归零，得美国最大的500家公司同时破产，这种概率在现实中是不存在的。做指数，就是站在大概率的一边。

五、TradingView 策略代码（供学习研究）

为了方便大家理解，这里附上原作者提供的Pine Script代码。你可以直接在TradingView上进行复盘研究（注意：代码仅供学习逻辑，实盘需谨慎）。

//@version=5
strategy("EMA Distance Snapback", overlay=true, initial_capital=10000,
         default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=100,
         commission_type=strategy.commission.percent, commission_value=0.1)

// Inputs
trendLength = input.int(200, "Trend SMA", minval=50)
emaLength = input.int(10, "Snapback EMA", minval=10)
distancePct = input.float(2.0, "Min Distance % Below EMA", minval=2.0)
stopPct = input.float(5.0, "Stop Loss %", minval=1.0)
maxBars = input.int(10, "Max Holding Period", minval=3)

// Indicators
trendSMA = ta.sma(close, trendLength)
snapbackEMA = ta.ema(close, emaLength)

// Track bars in position
var int barsInTrade = 0

// Calculate distance from EMA
distanceFromEMA = ((close - snapbackEMA) / snapbackEMA) * 100

// Conditions
inUptrend = close > trendSMA
farBelowEMA = distanceFromEMA < -distancePct
lowerLow = low < low[1]
backAboveEMA = close > snapbackEMA
maxBarsReached = barsInTrade >= maxBars

// Count bars
if strategy.position_size > 0
    barsInTrade += 1
else
    barsInTrade := 0

// Entry
if inUptrend and farBelowEMA and lowerLow and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long)

// Exits
if strategy.position_size > 0
    if backAboveEMA
        strategy.close("Long", comment="Back to EMA")
    if maxBarsReached
        strategy.close("Long", comment="Max Bars")

// Stop Loss
if strategy.position_size > 0
    stopPrice = strategy.position_avg_price * (1 - stopPct/100)
    strategy.exit("Stop", "Long", stop=stopPrice)

// Plotting
plot(trendSMA, "200 SMA", color.blue, 2)
plot(snapbackEMA, "10 EMA", color.orange, 2)

// Distance band
upperBand = snapbackEMA * 1.04
lowerBand = snapbackEMA * 0.96
plot(upperBand, "Upper Band", color.green, 1, plot.style_circles)
plot(lowerBand, "Lower Band", color.red, 1, plot.style_circles)

bgcolor(inUptrend ? color.new(color.green, 95) : color.new(color.red, 95))

plotshape(inUptrend and farBelowEMA and lowerLow, "Buy", shape.triangleup,
          location.belowbar, color.lime, size=size.small)

// Show distance
var table distanceTable = table.new(position.top_right, 1, 1)
if barstate.islast
    table.cell(distanceTable, 0, 0, "Distance: " + str.tostring(distanceFromEMA, "#.##") + "%", 
               bgcolor=distanceFromEMA < -distancePct ? color.red : color.gray, 
               text_color=color.white)

六、总结与思考

这个策略的美妙之处在于”顺大势，逆小势”它的简单性。三个清晰的入场条件，三个明确的离场条件，没有任何模棱两可的地方。市场要么满足条件，要么不满足，不需要你拍脑袋猜。

最后，送给大家几条心得：

✅ 相信常识：价格不会永远偏离价值，就像钟摆终会回归中心。

✅ 严守纪律：这套策略最难的不是代码，而是当价格真的跌下来时，你敢不敢执行入场？当亏损5%时，你舍不舍得执行离场？

✅ 拥抱大概率：放弃一夜暴富的幻想，通过长期、重复执行高概率的策略来实现资产的稳健增值。

果你觉得这篇文章对你有帮助，记得分享给更多的朋友。有什么问题可以在评论区留言，老余会一一解答。让我们一起在量化交易的道路上越走越远！

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风险提示：投资有风险，入市需谨慎。本文仅供学习参考，不构成投资建议。