交易策略之配对交易

这是最早出现的一类市场中性策略，最早可以追溯到1920年，由传奇交易员Jesse Livermore提出。他的交易策略简单可以总结成：找到那些涨跌幅度基本相同的股票；当出现价差偏移时，多时做空和做多；持有头寸直到价差恢复到正常水平。

这种策略虽然简单，但是直到今天还在广泛地使用。它的主要观点就是相似特征的股票总是会同步涨跌，发现那些偶然偏移的机会来建仓，当价差恢复的时候取得收益。这在本质上也是一种均值回归策略，基于两种资产的相对关系。这种策略不一定能完全保持市场中性，实际过程中，会使用指数期货来调整头寸，来达到市场中性化。

配对交易成功的关键在于发现有配对关系的一对股票，通过模型来预测价差在时间序列上的关系。根据基金经理的背景，主要有两类方式：第一类是通过基本面判断。通过选择最被低估的股票和最被高估的股票建仓，持有头寸直到价差充分回归。第二类是通过纯粹的统计学方法来发现这种配对关系。

统计学方法通常可以覆盖市场上绝大多数的股票，并且不容易受到错误观点的影响，但在分析时间序列的关系时，也很难灵活地加入预先对市场的分析和判断。统计学模型通常采用“距离函数”来刻画两支股票之间的关系，其中最简单的是“跟踪方差”，这是标准化的价格序列之差的平方和。交易过程中，需要在价差突破某个临界值建仓，如偏离了历史平均值的2倍标准方差的时候，当价差回到正常水平的某个临界值时平仓。

当然，还有更复杂的模型，比如股票之间协整关系，或者是通过连续时间随机过程，建立随机价差模型。这种方法可以比较方便地预测价格、计算预期持有期。此外，正交回归的方法也用于计算距离。

目前在配对交易方面的研宄归纳起来大体有三种方法：

最小化偏差平方和法则（最小距离法）（Gatev，Goetzmann ，Rouwenhorst（1999））

他的论文中提到了一种非参数方法最小距离法。首先选择合适的形成期，也就是样本期，将股票价格进行标准化。然后计算标准化的股票价格序列的平方距离，用此距离来度量价差，即股票价格序列之间的错误定价程度。再设置合适的交易规则，选择平方距离最小的股票对进入交易期进行实证检验，当发现两支股票的标准化价格序列的差值超过了预先设定的临界值则进行交易，结果发现最小距离法能够盈利。

协整理论方法（Vidyamurthy（2004））

协整策略是在协整理论的基础上建立起来的，是目前使用最广泛的方法。很多金融变量的时间序列都是非平稳的，建立回归模型，可能出现伪回归的现象。但是协整描述的是非平稳时间序列之间存在的长期稳定均衡关系。所谓均衡是指这些序列的线性组合所得序列是平稳的，即序列的均值和方差为常数，协方差只与时间间隔有关。之所以会出现这种情况，是因为某些金融时间序列受到了共同经济因素影响，表现出趋同性。就是取两个标的，然后相关性检验->序列单整检验->同阶单整的进行协整检验->取相关性系数、均值和标准差计算两只标的目前的价差值->价差值符合开仓平仓条件的，做相应操作。

随机价差模型方法（Elliott，Van Der Hoek，Malcolm（2005））

均值回复特性，资产A、B价差C=A-B建模。文章提出通过卡尔曼滤波的方法估计模型参数，并且提供了两种计算参数的具体算法。

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