股票配對交易是什么呢?股票配對交易策略具體內容

股票配對交易是統計套利的主要內容之一，其目的是在市場上尋找歷史趨勢相似的股票進行匹配，當價差較大(高于歷史平均水平)時賣出高，然后買入低價進行套利。雖然統計套利增加了一些風險，但它也伴隨著一個有吸引力的風險溢價，即獲得更多的套利機會;然而，其固有的局限性也非常明顯。基于歷史數據，它只能反映過去的信息，有時很難預測未來。以下簡要描述了股票匹配交易的幾種方法：

1、距離法

距離法是使用回溯時間間隔來標準化價格。然后，在2個范數下計算N只股票的配對距離。以SSD值最小的前20對為目標，在未來6個月內以2倍標準差為閾值進行統計套利，當距離回到均值時平倉。6個月后更新目標，繼續套利。

該方法的標的選擇標準中蘊含著其無法最大化利潤，因為每對的收入與其差價(SSD)成正比;此外，高相關性并不意味著協整，因此平均恢復不能得到保證。

2、協整法

這個方法的前提是不穩定經濟時間序列的線性組合可能是穩定的。用對數價格進行OLS回歸，對殘差進行ADF檢驗。其中誤差修正模型是約翰森平方法。如果協整關系得到驗證，就可以表明股票價格A和B之間存在長期均衡關系，從而剩余序列是均值回復的。

缺點是，該方法模型單一，目標只有兩種股票，而且期限限定為2年。單個收入的最大化并不能保證總收入的最大化。

3、時間序列法

時間序列法假設價格差異是一個具有均值回歸特征的馬爾科夫鏈，伴隨著高斯噪聲。

該方法的優勢在于抓住了匹配交易的核心——均值可逆性;其次，模型是連續的，因此可以用于預測。最后，該模型易于處理，最小均方誤差參數估計可以通過卡爾曼濾波平方法得到，但是，價差應采用自然對數價差，以避免不同維度的影響;模型條件是要求收入均等，這實際上很難實現;實際上金融資產數據現實中并不滿足Ornstein-Uhlenbeck 過程。