引言

均值回归是金融市场中的一种重要现象，指资产价格或收益率在长期内趋向于回归其历史平 均值。基于这一理论的交易策略通常假设价格偏离其均值后会回归，因此可以通过买入低价 资产、卖出高价资产来获利。

本文将通过R语言实现均值回归策略，并验证其有效性。我们将选取多只股票作为样本，优化 策略参数，并在样本外数据上验证策略的表现。

数据准备与分析

首先加载必要的R包并获取股票数据。我们将选取几只具有代表性的美国科技股作为研究对象。

# 加载必要的R包
library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)
library(foreach)
library(doParallel)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(eTTR)
library(zoo)

接下来，我们获取多只股票的历史数据。这里选择了苹果(AAPL)、微软(MSFT)、谷歌(GOOG)、 亚马逊(AMZN)和特斯拉(TSLA)作为样本。

# 设置起止日期
start_date <- "2018-01-01"
end_date <- "2023-01-01"
out_of_sample_date <- "2023-01-02"
end_oos_date <- "2023-12-31"

# 股票代码列表
stock_symbols <- c("AAPL", "MSFT", "GOOG", "AMZN", "TSLA")

# 获取股票数据
stock_data <- list()
for (symbol in stock_symbols) {
   data_raw <- getSymbols(symbol, from = start_date, to = end_date, auto.assign = FALSE)
   colnames(data_raw) <- c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Adjusted")
   stock_data[[symbol]] <- data_raw
}

# 获取样本外数据
oos_data <- list()
for (symbol in stock_symbols) {
   data_raw <- getSymbols(symbol, from = out_of_sample_date, to = end_oos_date, auto.assign = FALSE)
   colnames(data_raw) <- c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Adjusted")
   oos_data[[symbol]] <- data_raw
}

让我们可视化这些股票的价格走势，以便对数据有一个直观的了解。