相反，选择较长的时间周期，如过去五年或十年的周收盘价来计算均值，则更能体现资产价格的长期趋势。这种长期均值对于具有稳定经营历史的资产尤为重要。以消费类蓝筹股为例，它们的业务模式和市场需求相对稳定，长期均值可以更好地反映其内在价值。然而，过长的时间周期可能会在一定程度上忽略近期市场结构的变化和公司基本面的动态调整，使得均值对当前市场情况的反映不够及时。
因此，投资者需要根据资产的类型、行业特点以及市场环境来灵活选择合适的时间周期。对于不同行业的股票，可以采用不同的时间周期策略。例如，对于科技行业等变化迅速的行业，可以结合短、中、长期时间周期进行综合分析；对于公用事业等相对稳定的行业，则可以更侧重于长期时间周期。
2. 基于基本面的价值评估：深入企业价值的内核
除了历史价格均值，通过基本面分析来确定资产的价值均值是另一种关键方法。对于股票资产，这涉及对公司财务状况、经营前景等多方面的深入评估。
市盈率（PE）、市净率（PB）、股息率等财务指标是基本面分析的重要工具。市盈率反映了市场对公司盈利的预期，通过将公司当前股价与每股盈利相比得到。不同行业的市盈率均值存在差异，投资者可以将特定公司的市盈率与同行业平均市盈率以及公司自身的历史平均市盈率进行对比。如果一家公司的市盈率长期稳定在 15 - 20 倍之间，但当前市盈率因市场短期波动或公司短期业绩变化达到了 30 倍，这可能暗示股价被高估，存在向均值回归的可能性。
市净率则是股价与每股净资产的比率，对于评估那些资产价值相对稳定的公司具有重要意义。例如，在金融行业，银行等金融机构的资产负债表相对透明且稳定，市净率可以帮助投资者判断股价是否偏离了公司的净资产价值。股息率是股息与股价的比率，它反映了公司通过分红回馈股东的能力。如果一家公司的股息率长期处于较高水平，但近期股价大幅上涨导致股息率下降，这可能是股价高估的信号。
此外，现金流折现（DCF）模型是一种更为深入的基本面估值方法。该模型通过预测公司未来的自由现金流，并将其折现到当前价值来估算公司的内在价值。在使用 DCF 模型时，关键在于对未来现金流的预测和折现率的选择。对于未来现金流的预测，需要考虑公司所处行业的增长前景、市场竞争格局、公司自身的业务拓展计划等因素。折现率则需要综合考虑无风险利率、市场风险溢价以及公司的特定风险因素。然而，这种方法对假设的敏感性较高，不同的假设条件可能导致估值结果差异较大，因此需要投资者谨慎使用，并结合其他方法进行综合分析。
（二）衡量偏离程度
1. 标准差的应用：量化价格波动的异常程度
标准差是衡量资产价格偏离均值程度的重要统计工具。在均值回归策略中，它为投资者提供了一个量化价格异常波动的标准。
一般而言，当资产价格偏离均值的幅度超过一定倍数的标准差时，就可以认为价格出现了显着的异常偏离。这个倍数的选择需要根据资产的特性和市场环境来确定。对于一些价格波动相对较小、市场较为稳定的资产，如大型蓝筹股或国债，较小的标准差倍数（如 1.5 倍或 2 倍）可能就足以识别异常偏离。例如，某大型蓝筹股价格均值为 50 元，标准差为 2 元，如果股价上涨到 54 元（偏离均值 2 倍标准差），投资者可以据此判断股价可能被高估。
然而，对于一些价格波动剧烈、受市场情绪影响较大的资产，如小盘科技股或新兴市场货币，可能需要更高的标准差倍数来确定异常偏离。这是因为这些资产的价格在正常情况下就具有较大的波动性，较小的波动可能并不意味着价格偏离了其长期均值。例如，某小盘科技股价格均值为 20 元，标准差为 5 元，如果仅以 2 倍标准差作为判断标准，股价在 30 元时就被认为异常偏离，但实际上这种波动在小盘科技股中可能较为常见。因此，投资者需要根据资产的历史价格波动特征和市场的风险水平来动态调整标准差倍数的选择。
2. 相对估值指标的比较：多维度审视价格偏离
除了标准差，通过比较不同的相对估值指标也可以有效地衡量资产价格的偏离程度。这是一种从多维度审视价格与价值关系的方法。
以股票市场为例，将某只股票的市盈率与同行业平均市盈率进行对比是一种常见的做法。如果某公司的市盈率远高于同行业平均水平，这可能表明该股票相对估值过高，价格偏离了其应有的均值水平。例如，在软件行业中，行业平均市盈率为 30 倍，而某家软件公司的市盈率达到了 50 倍，这可能意味着市场对该公司的预期过于乐观，股价存在高估风险。
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