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Während die bestehenden mittleren Reversionsstrategien gezeigt werden, dass sie eine gute empirische Leistung auf vielen realen Datensätzen erzielen, machen sie oft die einphasige mittlere Reversionsannahme, die in einigen realen Datensätzen nicht immer zufriedenstellend ist, was zu einer schlechten Leistung führt, wenn die Annahme nicht gilt. Um diese Einschränkung zu überwinden, schlägt dieser Artikel eine Mehrperioden-Mittelwert-Reversion oder eine so genannte Moving Average Reversion (MAR) vor und eine neue Online-Portfolio-Auswahlstrategie namens On-Line Moving Average Reversion (OLMAR), die MAR by ausnutzt Anwendung leistungsstarke Online-Lerntechniken. Aus unseren empirischen Ergebnissen haben wir herausgefunden, dass OLMAR den Nachteil bestehender mittlerer Reversionsalgorithmen überwinden und signifikant bessere Ergebnisse erzielen kann, insbesondere in den Datensätzen, in denen die bestehenden mittleren Reversionsalgorithmen fehlgeschlagen sind. Neben der überlegenen Trading-Performance läuft OLMAR auch extrem schnell, was seine praktische Anwendbarkeit auf ein breites Anwendungsspektrum stützt.