趋均数回归（Mean Reversion）是一种统计学方法，用于描述时间序列数据在一段时间内向其均值回归的趋势。它基于均值回归的概念，认为当数据偏离其均值时，会产生一个反向的趋势，使数据重新靠近均值。

在趋均数回归中，通常使用某种指标（例如价格、收益率等）来衡量数据的偏离程度。当数据偏离均值较大时，趋势指标会预测数据有较大概率回归到均值附近。这种回归趋势可以用来进行投资、交易等金融应用。

趋均数回归的基本思想是通过历史数据的分析，寻找数据的均值和标准差，并根据偏离程度确定未来趋势。常见的趋均数回归模型包括ARMA（自回归滑动平均模型）、ARIMA（差分自回归滑动平均模型）等。这些模型可以通过时间序列分析、统计学方法和机器学习等技术进行建模和预测。

趋均数回归在金融市场中有广泛的应用。例如，在股票市场中，投资者可以利用趋均数回归来判断股票价格是否偏离均值，从而决定是否进行买入或卖出操作。在商品市场中，趋均数回归可以用于预测商品价格的长期趋势。此外，趋均数回归还可以应用于其他领域，如经济学、自然科学等。

需要注意的是，趋均数回归只是一种统计学方法，它并不保证数据一定会回归到均值，也无法预测未来的具体走势。因此，在应用趋均数回归时，需要结合其他分析方法和风险管理策略，以减少投资风险。