第六章　量化套利

第一节　量化统计套利

统计套利定义

统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种有风险的套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间里是否延续。

配对交易，应该是最常见的一种统计套利。所谓配对交易，就是利用两只股票（或基金、债券等其他品种）走势非常相似，如果出现一只股票正偏离，一只股票负偏离，那么做空正偏离的股票，做多负偏离的股票。但在A股融券做空还是一件很难的事情，退而求其次，可以只做多这只负偏离的股票。具体的量化，可以用最小二乘法得到线性拟合公式并计算偏离值，利用这个负偏离值做多。但两只股票效果还不太理想，设想我们用多只股票找到偏离度最大的股票并做多，不断轮动偏离度最大的股票。但有几个问题需要解决。

统计套利算法

第一，选一组什么样的股票？既然这组股票的走势类似，我们可以引入Excel中的correl函数，让它帮助我们选取合适的股票。为了说明问题，笔者在目前上市的16只银行股里用correl测试了它们的相关度，并考虑了股票本身的弹性，最终选择了宁波银行、浦发银行、华夏银行、民生银行、南京银行、兴业银行等六家银行作为股票池。

第二，如果要考虑两两关系，那么就有5+4+3+2+1=15组数据要考虑。为了更好地找到一个基准，笔者先建立了六家银行的平均净值，它每天的涨幅就是六只银行股的平均涨幅，以这个平均净值为基准，再用Excel中的最小二乘法计算出六家银行的标准值，计算公式为：

六家银行的标准值=INTERCEPT（该银行复权价数组，平均净值数组）+SLOPE（该银行复权价数组，平均净值数组）×当天净值

然后，用银行的复权价减去标准值，每天六家银行得到六个值，并进行排序，取负数最大的作为买入信号，每天轮动。当然具体还需要一些细化，比如，如果数字小于某个阈值则空仓，并设置阻尼值，免得买卖太频繁。用万2.5的佣金，千一的印花税成本，如表6-1所示，从表中可以看到，多股票配对交易后除了2013年跑输平均值外，几乎每年都跑赢股票的平均值和最好的股票，年化超过平均值21.67%，最大回撤比平均值缩小了36.84%。

因为这种方法可以用在走势类似的多品种上，除了银行板块，还可以做更多的板块测试。多品种配对交易比两个品种配对交易要进了一步。使用这种方法要注意，尽可能在逻辑上是属于同类产品走势相同，并做过相似度检查和协整性检查，否则效果不会那么理想。当然，还有很多细节问题需要处理，这里就不再赘述了。