股票統計配對套利策略

1. 統計對沖是什麼

統計對沖是對沖的一種模式，其有別於無風險對沖。
統計對沖是利用證券價格的歷史統計規律進行套利的，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計對沖的主要思路是先找出相關性最好的若干對投資品種（股票或者期貨等），再找出每一對投資品種的長期均衡關系（協整關系），當某一對品種的價差（協整方程的殘差）偏離到一定程度時開始建倉——買進被相對低估的品種、賣空被相對高估的品種，等到價差回歸均衡時獲利了結即可。統計對沖的主要內容包括股票配對交易、股指對沖、融券對沖和外匯對沖交易。
金融學上，對沖（hedge）指特意減低另一項投資的風險的投資。它是一種在減低商業風險的同時仍然能在投資中獲利的手法。一般對沖是同時進行兩筆行情相關、方向相反、數量相當、盈虧相抵的交易。行情相關是指影響兩種商品價格行情的市場供求關系存在同一性，供求關系若發生變化，同時會影響兩種商品的價格，且價格變化的方向大體一致。方向相反指兩筆交易的買賣方向相反，這樣無論價格向什麼方向變化，總是一盈一虧。當然要做到盈虧相抵，兩筆交易的數量大小須根據各自價格變動的幅度來確定，大體做到數量相當。

2. 如何用例子淺顯地解釋什麼是統計套利

1. 統計套利的淺顯例子，原理其實就用下面這張圖可以解釋：

老頭：走路是隨機的（random walk）
小狗：走路也是隨機的（random walk)
老頭和小狗中間的距離（狗繩）：距離一定，具備穩定性

我們現在把這個場景應用到市場上，以股票為例

股票A: 價格Random Walk
股票B: 價格Random Walk
股票A和B的差價 （或者其他的linear combination的時間序列) : 具備穩定性

假設我們現在找到了這樣一個股票A和B的序列，他們的差價，經過統計學的cointegration test證明具備穩定性（如adfuller test），我們計算出該時間序列的mean和std, 就可以設定一個穩定閥域，在偏離的時候買入／賣出，等到回歸到穩定閥域再平倉。

舉例，過去6個月內，A股票和B股票的價差序列為平穩序列，均值為10，標准差為2，我們設定閥域為1.5個標准差，那麼平穩區間就是 7-13 當A-B > 13時，我們買入B, 賣出A, 當A-B<7的時候，我們買入A, 賣出B。等到回歸到平穩區間平倉。

下面的回測是使用600815和601002做的一個配對交易的回測結果。可以看到雖然總收益不算很高，但是beta中性，最大回撤較小。

3. 套利策略是指的什麼

目前套利策略在財經方面的股指期貨、股票和基金方面應用特別廣泛。目前研究最多的套利策略指跨期套利策略，其中跨期套利策略有成本策略和統計策略。
跨期套利策略的基本原理是在同一交易所進行同一指數、但不同交割月份的股指期貨合約間的套利活動。同時交易的不同交割月合約均基於同一標的指數，一般來說，不同交割日的期貨合約間應該存在一個較為穩定的價差關系。受各種因素的影響，當不同期限合約之間的價差出現異常變化時，就會產生跨期套利機會，即買入相對被低估的合約，同時賣出被高估的合約實現跨期套利。

4. 股票統計套利策略和阿爾法策略的異同主要區別是什麼

所謂的阿爾法，最初指的是超額收益，現在也有把阿爾法看做為絕對收益的。統計套利策略是利用統計學發現市場的規律來進行套利，但是否有超額收益，是否是絕對收益，依據不同的統計策略各有不同。實際上並無所謂的阿爾法策略，因為對於專業投資者而言，無論是追求相對收益還是追求絕對收益，都需要阿爾法。不過有一種策略叫可轉移阿爾法策略，指的是通過對不同類型的資產進行組合，將有優勢領域資產的超額收益轉移到只能獲取貝塔收益的資產上，從而從總體上看，資產組合具備了阿爾法也即超額收益。

5. 股票套利方法

題材型套利主要分為補漲式套利、擴散式套利和內外盤套利三種。
一、補漲式套利
當有一個個股的題材具有代表性意義且區間漲幅非常誇張時，同題材、同板塊、相對滯漲的個股就有比較大的補漲空間和比較小的回撤風險，適合重倉買入。

二、擴散式套利
當一個題材大范圍爆發的時候，市場的炒作會具有延展性和擴散性，炒作范圍會擴大到此題材的上下游、替代品，雖然擴散的強度大都不如本題材的強度，但能先一步潛伏的資金往往能獲得不錯的短線收益和非常低的風險。

三、內外盤套利
自2013年國內成長股盛宴開始，A股市場高成長的炒作一直是跟隨美股同概念的趨勢的，手游、彩票、影視、生物等主題莫不如此。因此中美成長性個股具有比較強的聯動性。

題材型套利的要點：
1.因為補漲的個股通常不止一個，因此一定要選最強的，盤子干凈大小適中、最受游資矚目的標的，選錯的話收益會大大降低，最好是在出現漲停的時候打板介入或者漲停次日介入，提前潛伏並非上策。
2.擴散板塊的漲幅不會超過龍頭漲幅，因此買入之後通常預期收益為龍頭板塊漲幅的30%-50%。
3.由於內外盤的時差問題，聯動具有滯後性，因此買入的位置和價格比較重要，大盤較差的時候經常會出現高開低走。

6. 配對交易策略的股票組合價差圖怎麼做

經典量化交易策略(包括價值投資、技術指標、配對輪動、機器學習等)、研究型文章等

7. 統計套利的一個例子，誰能幫我具體解釋下這個列子啊 ，我不懂如何建立空頭頭寸和對沖平倉的操作

圖在哪。。空頭頭寸就是做空的意思，這應該是個股票跨市套利。
A市場比B市場高了4美金，這個時候做空A，做多B，等到A和B持平的時候同時平倉，那麼有個4美元的無風險利潤

8. 除配對套利外的股票套利策略舉例

A股的套利策略大多是配對套利，如A股--H股套利，A股--美股套利等，通常情況下這種配對套利利潤穩定、收益也很可觀。

比較少見的是大宗交易套利、新股發行時的基金認購套利、股權質押融資套利等。但是這些套利方法對普通投資者來說操作難度較大，且收益波動巨大，因此我們不是很建議參與這些套利。

9. 套利策略。如股票市場中立策略,同時持有股票的空頭和多頭,空頭通過調整貝塔系數來對沖多頭的系統性風險,以

如果是要對沖系統風險則是做股指的空頭，比如做空大盤股指或是做空相對買入股票的指數，但是這是指要對沖系統風險
貝塔系數指的是個股的相關性，比如在特定的條件下A這只股票的上市公司盈利狀況好的話B則相對就差，B要是好的話那麼A就差，那麼這兩只股票就有一定的貝塔系數，通過同時買入這兩只股票則就能對沖掉風險~~~~~~所以如果想要調整貝塔系數唯一的方法就是進行統計，然後找到股票與其他股票的相關性，當然這個工作就是股票分析師要解決的最復雜的問題之一

10. 量化對沖領域有哪些經典的策略和傳奇人物

阿斯內斯是法瑪在芝加哥大學指導的金融博士，其博士畢業論文在三因子模型的基礎上加入了動量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的實證分析。博士畢業後阿斯內斯進入高盛，成為了一名量化交易分析員，隨後在高盛組建了全球阿爾法基金，主要從事以量化為導向的交易工作，業績不俗。1997年他離開高盛創辦了自己的AQR資本管理公司，目前該公司是全球頂尖的對沖基金之一。雖然沒有直接的證據證明阿斯內斯在工作中採用的是多因子模型基礎上的股價預測技術，但是可以想見的是，市值、賬面市值比、動量因子和因子模型應該與其量化交易策略存在一定的關聯。阿斯內斯在一些訪談和學術論文中也時常談到價值、動量/趨勢、低風險、套息等相關概念，是為佐證。

由學術研究進入量化交易實業領域的一個更為極端的例子，應該是文藝復興科技公司的西蒙斯，這也是中國讀者較為熟悉的一個量化交易從業者。西蒙斯於1961年在加州大學伯克利分校取得數學博士學位，年僅23歲，並在30歲時就任紐約州立大學石溪分校數學學院院長。他在1978年離開學校創立了文藝復興科技公司，該公司因為旗下的量化旗艦基金——大獎章基金傲人的業績而聞名。關於西蒙斯所使用的量化交易策略，坊間一直有諸多猜測。許多人認為其所使用的應該是基於隱馬爾科夫模型的量化交易策略，原因在於西蒙斯的早期合夥人鮑姆是隱馬爾科夫模型估計演算法的創始人之一，同時文藝復興科技公司招聘了大量的語音識別專家，隱馬爾科夫模型正是語音識別領域的一個重要技術工具。作者對這一說法持懷疑態度，不過不管怎樣，從文藝復興科技公司比較另類的人員構成來看，這應該是一個比較純正的使用量化交易策略進行運作的對沖基金公司。

雖然大部分的量化對沖基金正在使用的交易策略都或多或少的進行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用後開始慢慢為外界所熟知，統計套利就是其中之一。這個策略的概念最早產生於摩根斯坦利，當時的做法也被稱為配對交易，實際上就是使用統計的方法選取一對歷史價格走勢相似的股票，當兩支股票之間的價格差距變大、超出一定閾值之後，就分別做多和做空這兩支股票，依靠該價格差在隨後的時間里回歸到正常水平來獲取收益。由於這種量化交易策略既源自於統計分析、又存在等待價差回歸的套利特性，因此被稱之為統計套利。而隨著對這類交易策略的進一步深入研究，統計套利策略目前已經遠遠超出了配對交易的范疇，變得更加的復雜和多樣化。

肖曾經是摩根斯坦利這個統計套利交易組的成員之一，他於1980年在斯坦福大學獲得計算機博士學位，隨後留校進行學術研究。肖在1986年加入摩根斯坦利後負責該組的技術部門，但是在兩年之後、如同統計套利的首創者班伯格（注）一樣、由於政治斗爭等原因從公司離職，並創立了自己的德劭基金公司。結合了肖的大規模並行計算研究背景和在摩根斯坦利接觸到的統計量化策略，德劭基金公司利用計算機量化模型作為主要的策略進行交易並取得了巨大的成功。值得一提的時，肖在對沖基金領域紮根之後，仍然不忘科學研究，其成立的德劭研究公司致力於通過強大的計算機硬、軟體能力在分子動力學模擬等生化科研領域取得前沿性進展。這與阿斯內斯一直在金融雜志上發表學術論文的行為，相映成趣，當然肖的學術研究相對而言可能更為極客一些。

相比起統計套利，傳統意義上的套利策略是一個更為人熟知、更經典的量化交易策略。實際上現代金融框架的一部分都是基於「無套利」這樣一個假設原則建立起來的，可見套利策略的深入人心與重要性。如果說統計套利的重點在於刻畫和預測多個資產間的統計關系，那麼傳統套利可能就更重注於各個資產的價值計算，以及策略執行時的交易成本估計和優化。只不過量化交易策略進化到現在，統計套利和傳統的套利策略已經是互相滲透、互相融合的了。以計算機能力見長的德劭基金公司，對這兩種套利策略應該都是有所涉及的。

說起套利，不得不提到長期資本管理公司。這家公司的陣容十分豪華，包括債券套利的先驅梅里韋瑟、兩位諾貝爾獎獲得者莫頓和斯科爾斯、美聯儲副主席穆林斯等諸多頂級從業者，主要從事的正是債券的量化套利交易，當然其中也會包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年間表現非常出色，但是在1998年俄羅斯國債違約之後，相關的連鎖反應使得公司產生巨大虧損，在美聯儲的干預下被華爾街幾家公司出資接管，形同倒閉。實際上，長期資本管理公司在俄羅斯債券上的損失本身並不大，但是許多大金融機構在虧損環境下必須保證足夠的資本量，因此通過出售流動性較好的七大工業國債券等資產來減低風險、增加資本，全球主要債券價格在賣出壓力下大幅下跌，波動巨大，這才導致了杠桿極大的長期資本管理公司在債券套利上產生巨額虧損。