套利策略的工作原理
统计套利起源于 1980 年代左右，由摩根士丹利和其他银行主导。统计套利策略，也被称为 StatArb，见证了金融市场的广泛应用。该策略的流行持续了二十多年，并围绕它创建了不同的模型以获取巨额利润。
简单来说，统计套利由一组量化驱动的算法交易策略组成。这些策略旨在通过分析价格模式和金融工具之间的价格差异来利用数千种金融工具的相对价格变动。
这里需要注意的一点是，统计套利不是高频交易 (HFT) 策略。它可以归类为中频策略，其中交易期发生在几个小时到几天的过程中。
什么是套利？
套利是同时交易多种金融证券以从价格差异中获利的过程。
这可以通过多种方式完成，例如：
- 在不同市场买卖相同证券（空间套利）
- 证券的现货价格和期货合约同时买卖
- 买入被收购公司的股票，同时卖出收购公司的股票（合并套利）。
套利可应用于金融工具，例如
套利是一种无风险的策略，尽管情况并非总是如此。总是存在执行风险的可能性，即由于市场的高波动性和价格的突然变化导致无法以有利可图的价格平仓交易。涉及的其他风险包括交易对手风险和流动性风险。
现在让我们看一下这个例子。假设一家公司 ABC 的股票在伦敦证券交易所的交易价格为每股 10 美元，而同一只股票在纽约证券交易所的交易价格为 10.5 美元，套利策略是在伦敦证券交易所 (LSE) 以 10 美元的价格购买该股票并卖出它在纽约证券交易所 (NYSE) 的售价为 10.5 美元，每股盈利 0.5 美元。
什么是统计套利？
在金融界，统计套利（或统计套利）是指一组交易策略，它们利用均值回归分析在很短的时间内投资于多达数千种证券的不同投资组合，通常只有几秒钟，但最多多天。
统计套利或统计套利是一种交易策略，基于与资产的预期未来价值相比，一项或多项资产的统计错误定价。
此外，StatArb 策略之一是对算法进行编码，以监控历史上已知为统计相关或协整的金融工具或资产，并且关系中的任何偏差都表明交易机会。
统计套利涉及统计、定量方法和数据挖掘的计算方法，可以通过算法进行高频交易。
因此，统计套利包括不同类型的策略，例如配对交易、指数套利、篮子交易或delta中性策略。这些策略取决于投资组合中工具的数量、类型和权重及其承担风险的能力。
配对交易中 Stat Arb 最受欢迎的例子之一是百事可乐与可口可乐的股票。两只股票属于同一行业或业务类型，并且随着相同的市场事件影响它们的价格而同步移动。
例如，如果百事可乐的股票与可口可乐相比大幅上涨，那么人们可能会做空百事可乐股票并做多可口可乐股票，以期获得丰厚的回报。
统计套利如何运作？
当股票等证券倾向于以向上和向下的周期进行交易并且定量方法试图利用这些趋势时，Stat arb 起作用。
量化交易的趋势行为使用软件程序来跟踪模式或趋势。发现的趋势基于证券交易的数量、频率和价格。
在下图中，您可以看到两个股票之间的统计套利，即：汽车行业的 LAD (Lithia Motors Inc.) 和 TTM (Tata Motors Limited ADR)。
统计套利的收盘价
在上图中，代表了 LAD 和 TTM 的股票价格。您可以看到两只股票在整个时间跨度内保持非常接近，只有少数分离实例。
正是在这些分离期间，基于股票价格将再次接近的假设出现了套利机会。
识别此类机会的关键在于两个主要因素：
- 识别需要高级时间序列分析和统计测试的配对
- 指定策略的进出点以利用市场地位
流行平台上有大量内置的配对交易指标可用于识别和交易配对。然而，很多时候，交易成本是从策略中获利的关键因素，在计算预计回报时通常不会考虑在内。
因此，建议交易者制定自己的统计套利策略，在回测时考虑所有影响交易最终盈利能力的因素。
统计套利的类型
不同的统计套利策略包括：
- 市场中性套利
- 跨资产套利
- 跨市场套利
- ETF套利
市场中性套利
市场中性意味着利用一个或多个市场的价格上涨和下跌，同时试图避免特定的市场风险。而且，市场中性套利意味着使用诸如对冲之类的策略来帮助利用基于历史数据的股票价格差异。
跨市场套利
它试图利用不同市场中同一资产的价格差异。该策略在估值较低的市场买入资产，在估值较高的市场卖出。
跨资产套利
该模型押注金融资产与其标的资产之间的价格差异。例如，在股票指数期货和构成指数的股票之间。
ETF套利
ETF套利可以称为跨资产套利的一种形式，它识别ETF价值与其标的资产之间的差异。
使用统计套利策略的风险
统计套利并非完全没有风险，因为它取决于从留下的缺口中寻找机会，因为：
均值回归
在市场价格最终恢复到均值之前，价格与均值的偏差。回归均值的做法通常称为均值回归。
效率低下
价格差距是在高频交易期间造成的，以利用任何持续数毫秒左右的低效率。通过这种方式，可以在交易过程中捕捉到很多低效率的问题，因为高估的股票可以卖空，而低估的股票可以做多。
价格差异
在配对交易策略的情况下配对股票的价格差异也是统计套利最常用的方法之一，因为当配对股票的价格彼此不同时会出现低效率。
但是，当有货币贬值等外部干预时，就会出现问题。此外，当套利策略的假设受到干扰时，例如，如果配对股票之间的关系发生变化，该策略就会失败。
统计套利和配对交易
StatArb 是配对交易策略的演变版本，其中股票通过基本面或基于市场的相似性配对。
当一对股票中的一只股票表现优于另一只股票时，会买入表现较差的股票，同时预期它会爬升表现出色的伙伴。多头头寸通过做空另一只表现优异的股票来对冲市场变化/波动。
在统计套利策略中，涉及的股票数量较多。此外，投资组合周转率高，交易次数多。这增加了交易和滑点成本。
因此，该策略通常以自动化方式实施，并且非常重视降低交易成本。统计套利策略已成为对冲基金和投资银行的主要力量。
统计套利策略步骤
在上图中，您可以看到统计套利策略的实施步骤。
StatArb 考虑的不是成对的股票，而是由一百个或更多股票组成的投资组合——一些多头，一些空头——这些股票按照行业和地区进行了仔细匹配，以消除对贝塔和其他风险因素的影响。
如何在配对交易中使用统计套利？
为了使统计套利在配对交易策略中发挥作用：
- 首先，您必须选择要配对的股票。
- 选择股票后，您将找到两只股票的收盘价并将它们可视化。
- 现在，您将计算并可视化货币对的价差和价差的 z 分数
- 然后，您将通过运行 Augmented Dickey-Fuller 检查价差的平稳性。
- 最后，根据 ADF 测试，如果该货币对是静止的，则可以生成交易信号。一段时间后，配对股票总是恢复到它们的平均值。
使用 Python 进行配对交易中的统计套利
第一步是选择配对的股票。我们买入了 Blink Charging Co（股票代码：BLNK）和 NIO（股票代码：NIO）这两只股票。
让我们首先获取两只股票的收盘价。
输出：
BLNK 和 NIO 的收盘价
现在让我们可视化数据。
输出：
BLNK 和 NIO 的绘图数据
上图中的两只股票在收盘价方面都保持接近。存在分离的时期是在假设股票价格最终会收敛的情况下出现套利机会的时间范围。
现在，我们将使用 z-score 计算价差。
输出：
对冲比率 = 0.7948421444904515
输出：
对价差
输出：
临界值 = -3.3175906010162217
{'1%'：-3.4381962830171444，'5%'：-2.8650034233058093，'10%'：-2.568614210583549}
由于临界值高于 0.05% 的值，因此价差被认为是平稳的。此外，您可以生成交易信号（进入点和退出点）。
结论
统计套利是一种有用的策略，它利用了市场中可能以多种方式出现的低效率，例如在配对交易的情况下，在股票价格偏离均值的情况下等。
从这种偏差中找出重要机会就是统计套利的全部意义所在。我们讨论了如何识别这样的机会以及在配对交易中利用套利缺口的示例。
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