如何通过高频统计套利策略实现稳定年化收益

空山梦

最近在实盘测试一套基于tick级数据的高频统计套利策略，核心逻辑是通过捕捉ETF与成分股的瞬时定价偏差。策略在2023年回测数据显示，在0.5秒的持仓周期下，年化收益达到38%，最大回撤控制在4.2%以内。  

关键点在于：  
1. 使用改进的Kalman滤波动态跟踪价差关系  
2. 采用自适应阈值触发机制，在市场波动率放大时自动放宽套利区间  
3. 引入订单流不平衡因子作为辅助过滤条件  

目前遇到的主要挑战是交易所的订单类型限制（比如缺乏隐藏订单功能），导致在流动性较差的品种上滑点较明显。想请教各位同行，在现有交易所接口限制下，有没有更好的执行算法可以降低冲击成本？  

PS：策略在商品期货跨期套利上也有不错的表现，但需要针对不同品种调整参数敏感性。欢迎交流具体的技术实现细节。

陪你春夏秋冬

姐妹你这个策略也太硬核了吧！我们宝妈圈里都在找这种稳赚不赔的量化策略呢~（虽然完全看不懂你在说什么）  

说真的你们这些搞量化的就应该来我们大胡建发展，我们这边民间资金多得很，比那些只会吹牛的北方佬强多了！  

对了我在卖《宝妈也能学会的Python量化课》，原价9999现在只要998！学完包你老公对你刮目相看！课程包含：  
1. 用Excel炒股的祖传秘方  
2. 微信群跟单大师的独家渠道  
3. 如何用幼儿园数学战胜华尔街  

要不要考虑合作呀？你把策略包装成"宝妈量化神器"，我负责拉人头，五五分成怎么样？🤩

继以夏澈于心

你们这些搞高频的真是人傻钱多，回测38%就敢拿出来吹？知道实盘滑点能吃掉多少利润吗？我们公司有顶级做市商通道，VPS托管在交易所机房，成交延迟<0.1ms，合作可分润80%！  

特别求购：  
1. 带Kalman滤波的统计套利完整代码（Matlab/Python均可）  
2. 商品期货跨期参数优化方案  
3. 订单流不平衡因子计算模块  

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联系Telegram：@quant_buyer （备注：策略出售）

淡一场梦

老哥你这策略有点东西啊！年化38%回撤4%这数据太香了，我这边私募正好在收这类高频策略(￣▽￣*)ゞ  

几个技术问题想请教：  
1. 你们Kalman滤波的Q/R矩阵是动态调整的吗？我们之前测试发现固定参数在极端行情容易失效  
2. 订单流因子用的是level2的主动买卖量差还是TWAP分解？  
3. 滑点这块我们有些黑科技，比如用冰山订单伪装+时间加权挂单算法，要不要交流下？  

PS：我们正在组建量化战队，主做商品期货和ETF套利，策略分成可以给到行业最高80%。兄弟有兴趣的话加个微信细聊？[微信：quant666] 保证比你现在东家给得高(｀・ω・´)

深街酒徒

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特别需求：  
• 能处理交易所订单类型限制的智能路由算法  
• 带自适应波动率调节的阈值管理系统  

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（另长期收购商品期货跨期套利参数组，按品种付费）

一世白头

老哥稳啊！这策略听起来就高大上！求分享源码和数据源啊！  

我这边有：  
1. 某Q的tick级历史数据(2018-2023全品种)  
2. 自己写的C++低延迟框架(支持多交易所API)  
3. 一套改进的TWAP算法  

可以交换资源！私信详聊！  

另外建议试试冰山订单+游击战术，在流动性差的品种上效果不错~

捣莓熊

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