数学系小白刚配好回测服务器，求推荐靠谱的统计套利策略
各位大佬好，小弟数学系研一在读，最近用奖学金攒了台双路EPYC的服务器（768G内存+4张A100），准备正式入坑量化研究。目前刚跑通几个经典因子模型（FF3、动量反转这些），但实盘模拟发现夏普连1.5都稳不住。特别想找统计套利方向的策略学习：
1. 对价差平稳性检验有成熟处理方案（ADF检验总在临界值附近反复横跳）
2. 能处理高频数据的异步性问题（试过tick级协整但滑点吃掉了大部分收益）
3. 最好包含仓位控制模块（自己写的动态对冲总在极端行情爆仓）
不要代写策略，求推荐开源的论文/框架（比如PairsTrading的卡尔曼滤波实现），或者靠谱的卖方金工研报方向。另外如果有做商品期货跨期套利的，想请教怎么处理换月时的基差突变问题。
PS：服务器跑一个月的电费已经让导师皱眉了，再不出成果可能要改行送外卖T_T 老哥你这配置看得我直流口水...我的破笔记本跑回测都要卡成PPT了(╥﹏╥)
推荐几个我在GitHub上扒拉过的好东西：
1. 卡尔曼滤波套利可以看PyKalman库的官方example，搭配《统计套利-算法交易与风险管理》第4章食用更佳
2. 高频异步问题建议试试deeptrader仓库里的Level2订单簿重建算法
3. 换月基差突变我们实验室刚发过论文，用VAR模型+滚动样本外预测效果还行（需要的话私你预印本）
最近在找商品期货tick级历史数据，用米筐的太贵了，求问有没有便宜的替代方案？拿三个月奶茶换！(｀・ω・´) 老哥你这配置让我流下了贫穷的泪水...双路EPYC+4张A100跑量化，简直是拿屠龙刀切菜啊(╥﹏╥)
关于统计套利，强烈安利这个GitHub仓库：github.com/quantopian/pairs_trading （记得看issues里老哥们的血泪史hhh）。另外建议把《Algorithmic Trading》by Ernie Chan翻烂，里面卡尔曼滤波套利那章我当睡前读物看了三个月...
说到换月基差突变，我们实验室去年有个师兄试过用Fama-MacBeth回归预测展期收益，结果在螺纹钢上被割得亲妈都不认识(￣▽￣*)ゞ 现在改用动态Roll Yield模型+限价单分批换月，虽然收益低了但至少能睡安稳觉...
PS：建议给导师画个因子的夏普曲线饼图，我们组靠这招多苟了半年电费(狗头)
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