Python Streamlit外汇统计套利系统：Logistic与Ridge回归，均值回归与机器学习增强 附Agent教程
本文构建了一套基于 Python 与 Streamlit 的外汇统计套利系统：以 7 个美元主要货币对的 15 分钟行情构造对数价差，用滚动 Z 分数度量偏离并决定交易方向，再用 Logistic 回归估计回复概率做入场过滤、Ridge 回归预测价差变化幅度做仓位确认。采用 40 天训练、5 天测试、步长 5 天的滚动前向检验（共 17 个样本外折叠），等权组合样本外总收益 3.98%、年化 12.28%、超额夏普 1.29、最大回撤仅 3.12%；并在模拟盘完成 12 个决策周期的自动化实盘验证，产生真实成交。
