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统计套利中的协整与配对交易

📚 共计 30 章节

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统计套利概述

什么是统计套利？统计套利与无风险套利的区别、统计套利的数学基础。

配对交易原理

配对交易的历史起源、均值回归理论、配对交易的核心逻辑。

原理均值回归

协整理论入门

协整的直观理解、协整与相关的区别、单整阶数的概念。

平稳性检验

为什么需要平稳性？ADF检验原理、KPSS检验原理。

ADF检验实战

使用Python进行ADF检验、解读p值与t统计量、确定单整阶数。

Engle-Granger两步法

第一步：协整回归、第二步：残差平稳性检验、EG两步法的局限性。

EG两步法协整回归

Johansen检验原理、特征值与迹统计量、协整秩的确定。

Johansen迹统计量

Johansen检验实战

Python中的Johansen实现、解读检验结果、选择协整向量。

Python协整向量

价差序列构建

计算价差（Spread）、标准化价差（Z-score）、价差的统计特征。

交易信号设计

阈值设定方法、开仓信号（入场）、平仓信号（出场）、止损信号。

信号阈值止损

回测框架搭建

回测引擎设计原则、事件驱动回测、向量化回测。

Python回测实战

数据获取与清洗、策略逻辑实现、绩效指标计算。

绩效评估指标

年化收益率、夏普比率、最大回撤、胜率与盈亏比。

夏普回撤胜率

仓位管理（凯利公式）、杠杆控制、黑天鹅事件应对。

风控凯利黑天鹅

滚动窗口优化、网格搜索、过拟合问题与解决方案。

优化过拟合

行业中性化

行业分类标准、行业中性化处理、行业轮动的影响。

中性化行业

多资产配对

股票-ETF配对、跨市场配对、加密货币配对。

多资产跨市场

高频配对交易

Tick级数据处理、订单簿分析、延迟与滑点控制。

高频Tick滑点

机器学习增强

使用聚类算法寻找配对、LSTM预测价差、强化学习优化阈值。

机器学习LSTM强化学习

实战案例一：A股银行股配对交易

招商银行 vs 兴业银行，经典A股配对案例。

A股银行实战

实战案例二：商品期货跨品种套利

螺纹钢 vs 热卷，黑色系跨品种套利。

期货跨品种

实战案例三：加密货币配对交易

BTC vs ETH，数字资产配对策略。

加密货币BTCETH

实战案例四：ETF与成分股配对

沪深300 ETF vs 贵州茅台，指数与权重股套利。

实战案例五：跨市场配对

港股 vs A股同股同权标的，跨市场价差交易。

常见陷阱与误区

伪回归问题、幸存者偏差、前视偏差、数据窥探偏差。

陷阱偏差伪回归

交易成本影响

佣金、印花税、冲击成本、滑点模拟。

成本滑点印花税

实盘部署要点

API对接、交易信号推送、日志与监控。

实盘API监控

时间序列分解、状态空间模型、卡尔曼滤波在配对交易中的应用。

卡尔曼滤波状态空间

核心知识点回顾、常见问题答疑、推荐学习资源。

从零构建一个完整的配对交易系统（数据获取→策略开发→回测→报告生成）。

项目全流程

专注课程资料整理