摘要：本文考虑疫情对国际形势的影响，以中美贸易战影响的相关行业为研究范围，选取我国股市中的16组豆类股票作为研究对象。用python做出热力图相关系数矩阵，分别选取我国相关性较高的股票进行配对。对配对后的股票进行平稳性与协整性检验，检验结果均为通过。再运用OLS进行回归，并利用协整关系进行股票线性组合，构建统计套利策略。再用优旷平台回测，得出各指标数据，其中策略年化收益率高达3028%。最后与基准指数进行对比，结果显示，配对策略的年化收益率均远超基准指数年化收益率，波动率均低于基准指数波动率，夏普比率等其他指标总体上优于基准指数相关指标。回测结果验证该策略具有高收益且稳定的优势，测试结果良好。

 

关键词：统计套利; 配对交易;协整检验;OLS;Python

 

目 录

摘 要

Abstract

一、问题背景与研究意义-1

（一）市场背景-1

（二）统计套利配对量化金融交易策略-1

（三）研究意义-1

二、研究设计-2

三、基于我国股票市场统计套利配对模型建立-2

（一） 主要数据源介绍-2

（二）交易对象选取-3

（三）量化金融的统计套利配模型建立-4

1. 统计套利原理-4

2.统计套利配对交易基本策略-5

四、统计套利配对交易量化策略运用-5

(一)统计套利配对选股分析-5

（二） 平稳性检验-7

（三）协整检验-7

（四）量化投资主体策略-8

1最小二乘法（least square method）简介-8

2.参数设置-9

五、模型测试-10

(一)米匡测试平台简介-10

（二） 基于统计套利配对的模型回测-11

1.江南高迁和新乡化迁的统计套利配对策略模型回测-11

2.大北农和天康生物统计套利配对策略模型回测-11

六、统计套利配对量化金融模型效果评价与分析-12

（一）综合评比主要指标选取-12

（二）基于我国股票市场统计套利模型与基准指数指标对比评价与分析-12

七、结论-14

参考文献-15

附录-16

致谢-26