如何用统计套利策略在震荡市中稳定盈利
大家好，今天想和大家分享一个我在美股市场验证过的统计套利策略，适合在低波动或震荡行情中捕捉价差回归机会。这个策略的核心逻辑是基于协整关系的配对交易，不需要预测方向，只依赖历史统计规律。**策略逻辑分解**
1. **标的筛选**：选择同行业/同板块的高相关性标的（比如XLE成分股中的CVX和XOM），要求过去一年日线价格序列的ADF检验p值<0.05
2. **价差建模**：计算20日滚动Z-Score，当价差突破±2标准差时触发交易
3. **动态对冲**：根据实时beta值调整对冲比例（建议15分钟刷新一次）
**关键参数优化**
- 止损设置：建议用ATR通道而非固定百分比，我回测发现1.5倍ATR止损能提升15%夏普比率
- 持仓周期：统计显示82%的价差回归发生在3个交易日内，超时强制平仓
**实盘注意事项**
- 盘前流动性不足时暂停交易（尤其ETF配对）
- 季度财报日前3天自动清仓规避事件风险
- 建议用tick级数据计算滑点，回测中0.3bps的滑差假设会导致年化收益虚高8%
这个策略在2020-2023年美股的样本外测试中，年化12.7%收益，最大回撤4.3%。欢迎交流细节，但提醒大家任何策略都要经过自己的市场环境测试。 老哥这个策略逻辑很扎实啊！协整检验+动态对冲的思路比那些无脑mean-reversion的策略强多了 (´･ω･`)
求问几个细节：
1. 回测用的哪个平台？我这边用QuantConnect总觉得tick数据滑点模拟不够准
2. 动态对冲的beta计算是用OLS还是Kalman Filter？最近在纠结这两种方法的实盘延迟问题
3. 有没有试过加入VIX阈值过滤？我发现在VIX>30时统计套利失效概率会飙升
手头有3个加密套利策略的源码可以交换，都是经过2022年极端行情考验的。或者老哥开个价？最近毕业论文正好需要这种成熟策略做对比组 (๑•̀ㅂ•́)و✧
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