作为程序化交易中一个重要的分支，算法交易已经有三十多年的历史了。在股指期货等金融衍生产品推出后，算法交易的研究才在国内受到广泛的重视。因为其做空机制和逐日盯市的交易制度，使得算法交易在实务中的操作成为可能。　　 去年，国内的A股市场仍然难有起色，资本市场无法正常反应宏观经济增长的实际情况，在此背景下，本文将探究如何在经济低迷股市震荡下跌的时期，寻求一种有效的交易策略。　　 具体说来，本文以股价的超调机制和均值回归为理论基础，设计了一种交易策略，该策略由“模型识别系统”和“交易指示系统”构成。其中，“模型识别系统”通过对金融时间序列的局部最值点建立Logistic回归模型，以期在熊市中寻找交易机会;“交易指示系统”则包括模拟交易的具体实施、策略的评价体系以及止损机制。同时，本文对策略中出现的参数进行了稳定性检验。　　 沪深300指数期货合约推出不久，专家学者研究表明，市场尚不具有弱有效性，本文选取沪深300指数期货日收盘数据（从2010年4月29日至2012年5月23日，共500天），运用该交易策略，在模拟交易中获得了27.5％的累计收益率。并证明这属于“胜率偏高、赔率偏低”的交易策略，且相比“买入-持有”策略可获得较高的收益，特别是在经济下行时，具有一定的现实意义。