用途：该技能按 Scarface Trades 的均值回归思路识别交易机会，核心假设是价格偏离均值后会回归，用标准差（σ）与 RSI 极值衡量偏离程度与概率优势。
主要能力：计算均值（SMA）与标准差带（1σ/2σ/3σ）；计算 z-score 判断偏离程度；计算 RSI（超卖<30、超买>70，极端<20/>80）；按 2σ、2.5σ、3σ 分三批入场、在均值附近分批止盈；用 3σ 加 ATR 缓冲设置止损；按账户风险比例（通常 1%–2%）计算仓位；提供回测类统计胜率、盈亏比、最大回撤、夏普比率等。
使用方式：资料给出 Python 代码模式，包括 MeanReversionScanner（扫描标的、计算带与 RSI、生成 Setup）、MeanReversionPositionManager（分批入场/出场与风险回报计算）、MeanReversionBacktest（按 z-score 阈值回测）。仓位公式为 Position Size = Risk Amount / (Entry Price - Stop Price)。
适用场景：偏好均值回归的股票、流动性好且价差小的标的、多周期共振、收盘时段隔夜回归机会。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、实盘接口或具体收费信息；代码示例依赖 pandas、numpy、scipy 等库，需自行准备数据与运行环境。策略不适用于无均值回归特性的强趋势行情，且需避开财报等重大催化剂。所有内容仅为方法说明，不构成投资建议。