雪球中有一篇文章驳斥了均值回归原理，这给那些不做证券投资而只会写报告的分析师当头棒喝[1]，不过，这种反驳方式却是缺乏一定的说服力。单纯举一两个反例，对于绝对的盘对反驳是没有问题的，但是在金融甚至在很多其他学科里面，这种反驳恐怕就存在问题，因为我们的目标是保持胜的概率大于50%，而不是保持胜率在100%。由此，我们可以进一步论证，均值回归当然是不完全正确的，也可能是错误的，不过在多大程度上是错误的呢？投资问题也就变得可以操作了，假设通过大A股的票子验证，其中有60%是满足均值回归的，或者其中有一个叫做蓝筹（举例子）的子集是满足均值回归的，那么均值回归的正确性就可以得到一定的证实，并且这种判断是可以指导实践的。
我们在任何一款证券软件当中，通过数据导出获取后复权数据，该数据通常会从2015年算起，给出日数据。将该数据导入到excel或者stata当中，我们可以以每日收盘价作为股票价格，则
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（1）
Pmak表示以k天为周期的移动平均价格Ps表示某一支股票的收盘价格，m表示时间序号
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（2）Pd表示时间点m的收盘价格与k周期的移动平均价格之差
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(3)
Sd表示移动平均价格与收盘价之间的差值
如果股票的价格是均值回归的，Sd理论上是应该在任何周期k上都趋向于0的。但是考虑到周期k的存在，我们可以有以下几个结果：
1.令k=1，Sd必然等于0，这个结果本身没有什么意义，因为这是用每天的收盘价减去每天的收盘价，差值求和依然是0；
2.令k=5，意味着以五天为周期去看是否存在均值回归，实际上就是周移动MA5
3.令k=20，意味着以20天为周期，即四周为周期，实际上就是月度移动平均
4.令k=60，则意味着季度移动平均
5.令k=120，则意味着半年移动平均
考察这么多周期的目的，实际上是希望在不同的周期上去验证所谓的“长期来看，均值回归”的假设，并且把这种长期与离散的自然时令进行对应。
接下来就是实证，我们的目的并不是找出一两只股票不满足于均值回归，然后就冒然下一个结论，说均值回归在大A股是错的，而是希望找出有可能均值回归的集合，为此，我们通过随机挑选股票的形式设定了一些集合，然后去考察Sd在不同k值下的收敛性。
（欲知结论如何，且听下此分解）
参考文献：
1.股价原理---均值回归
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