第9章统计套利与做市

第九章统计套利与做市：配对交易策略

统计套利，说白了就是找「亲戚」。

两只股票，平时走得跟双胞胎似的。突然有一天，一个往东跑，一个往西跑。这时候你冲进去，买那个落后的，卖那个超前的。等它们重新「手拉手」走在一起，你就赚钱了。

我刚开始做量化那会儿，觉得这玩意儿太简单了。后来真金白银往里砸，才发现坑多着呢。今天咱们就把这套东西掰开揉碎了讲清楚。

配对交易不是随便找两只股票就行的。你得找那些「天生就该在一起」的品种。

举个例子，贵州茅台和五粮液。都是白酒龙头，基本面相似，受同样的宏观因素影响。正常情况下，它们的价格走势高度同步。如果某天茅台涨了3%，五粮液只涨了0.5%，这就出现了价差。这个价差，就是我们的利润来源。

核心思想：两只相关资产的价差会围绕一个均值波动。当价差偏离均值时，我们做多被低估的，做空被高估的。等待价差回归，平仓获利。

你可能会问：凭什么价差一定会回归？

嗯，这个问题问得好。价差回归不是必然的，它依赖于一个关键假设——两只资产之间存在长期稳定的均衡关系。这个关系，在统计学上叫「协整」。

协整，是配对交易的数学基础。

简单理解：如果两个时间序列的线性组合是平稳的，那它们就是协整的。平稳意味着什么？意味着这个组合的均值、方差不会随时间漂移。说白了，价差会老老实实地围绕一个固定值波动。

我在项目中遇到过最坑的事，就是只看相关性，不看协整。相关性高不代表协整。比如两只股票都跟着大盘涨，相关性可能高达0.9，但它们之间没有稳定的均衡关系。用这种配对做统计套利，迟早亏光。

避坑指南：我曾经用Pearson相关系数筛选配对，回测曲线漂亮得不行。实盘一跑，三个月亏了15%。后来才发现，那两只股票只是碰巧同涨同跌，根本没有协整关系。从那以后，我坚持用Engle-Granger两步法或Johansen检验来验证协整。

做市商怎么用协整？

做市商的核心是管理库存风险。如果你同时做市两只协整的股票，就可以利用价差波动来对冲。比如你持有A的多头库存，同时持有B的空头库存。当价差扩大时，你调整报价，吸引对手盘来帮你平衡。这比单纯做市一只股票要稳得多。

信号生成，就是决定什么时候进场、什么时候出场。

我个人习惯用Z-score来标准化价差。公式很简单：

Z = (当前价差 - 价差均值) / 价差标准差

当Z-score超过某个阈值（比如2），说明价差偏离过大，可以进场。当Z-score回归到0附近，平仓离场。

阈值怎么设？这得看你的风险偏好。

我一般用2.0作为默认值。太低了容易被震荡洗出去，太高了可能一年都等不到几次信号。

还有一个细节：价差均值不是一成不变的。市场结构会变，公司基本面会变。我建议用滚动窗口计算均值，窗口长度通常选60到120个交易日。太短了噪声大，太长了反应迟钝。

实战技巧：除了Z-score，还可以加入布林带、RSI等技术指标作为辅助信号。但别搞得太复杂。我见过有人用十几个指标做配对交易，结果信号互相矛盾，根本没法执行。记住，简单的东西往往更可靠。

信号出来了，怎么执行？

这里有个关键问题：统计套利通常需要同时做多和做空。但在实际交易中，你很难精确地同时成交。尤其是做市商，你手里本来就有库存，执行起来更复杂。

我的做法是分三步：

举个例子。假设茅台和五粮液的价差Z-score到了2.2，我决定做多茅台、做空五粮液。我不会一次性把仓位打满。我会先挂单，茅台买一价，五粮液卖一价。如果成交了，我再把剩余仓位挂在更优的价格上。这样既能吃到价差回归的收益，又能赚到做市商的买卖价差。

你想想看，这相当于一鱼两吃。统计套利赚的是价差回归的钱，做市赚的是流动性的钱。两者结合，收益更稳。

注意：统计套利不是无风险的。价差可能不回归，甚至越拉越大。我经历过一次，茅台和五粮液的价差在2018年白酒行业调整期持续偏离了整整三个月。那三个月，我的账户每天都在亏钱。最后不得不止损出局。所以，一定要设止损线。我一般用Z-score达到3.0作为硬止损。

下面这张图，把本章的核心逻辑串起来了。你可以把它当作一个操作手册来看。

这张图从筛选配对开始，到做市结合结束。每一步都有对应的技术和注意事项。我个人建议你把它打印出来贴在工位上，做交易的时候对照着看，能少踩很多坑。

最后说一句：统计套利不是印钞机。它需要耐心，需要纪律，需要对市场有深刻的理解。但如果你能把它和做市结合起来，确实能做出一些别人做不出来的策略。嗯，今天就先聊到这儿。记住，实盘之前一定要做充分的回测和模拟交易。

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