模型概述
　　设计原理：模型假定标的价格走势相对参考标的存在反复的偏离-回归循环，且偏离程度是存在极限的，但并不要求单次偏离-回归的时间周期存在明显的规律性，即单纯的空间型策略。此外，已有样本区间已经包含多个完整的偏离回归过程，则通过对已有数据的统计和测试，可以找到一个相对合理的阈值，当价格低于该值的时候，则表明当前价格偏离已经处于接近极限的位置，继续下行的空间有限，可以进行买入建仓，而后耐心持有等待回归即可。考虑削弱样本区间的选择带来的指标不稳定，我们选择相对指数的回撤值进行处理，获取阈值。
　　作用标的：申万一级食品饮料指数相对值（基准为沪深300指数）
　　标的的数据预处理规则：归一化
　　模型信号维度：多
　　具体算法：
　　计算区间内申万一级食品饮料指数收盘价相对沪深300指数的值cl。
　　计算cl在区间内的回撤序列W。
　　计算W中单次回撤期间的最大值。
　　对于所有单次回撤最大幅度，做降序排列，得到序列S，对S求和，得到T。
　　对S做逐步累加，当累加和达到或超过T的80%时，停止累加，将S中并未参与累加的值去除，则S保留下来的数值序列为S1.
　　使用迭代法对S1中的元素做进一步筛选，即对S1重复上述两个步骤直到迭代结果不再发生改变，则认为得到了有效回撤集合C。
　　将C中的最大值的80%作为阈值，当W大于该阈值时，信号为1（买入），W为0时,信号也为零（平仓），其余情况，则令信号为前值。
　　跟踪区间：2010年1月4日-2025年3月18日
　　结果评估：
　　区间策略总收益：53.13%
　　标的买入并持有收益：242.50%
　　总超额：-189.37%
　　最大回撤：11.44%
　　最长回撤时间：165交易日
　　模型策略适用情况总结：模型策略净值在跟踪区间中期出现大幅度上升，其余时间保持净值不变；由于策略使用统计回溯的方式，所以在样本内处于优势，考虑到在样本内实际纳入统计的有效区间应该为截止到历史最高值前，之后的回撤并未纳入统计，可以看到跟踪区间最后较长一段时间回撤趋近于0，这就表明，当前价格走势未出现统计样本外的情况，意味着无统计样本之外的情形出现，但模型策略总收益相对于标的买入并持有收益过小，模型总超额表现不佳，我们认为该策略对于食品饮料指数的配置参考价值不大，策略在跟踪区间内适用性不大。
　　风险提示：历史数值测试结果不代表未来收益，消息面较强的市场环境对于模型的实际效果将造成较大的影响。