什么是量化交易中的统计套利模型？

一个经典的策略叫作统计套利（statistical arbitrage），其中最为经典的当属配对交易（pairstrade）。想象两只来自同一行业，具备相似商业模式和财务状态的资本市场化的股票。因为某种原因，公司A股票属于主要市场指数成分股，该指数是许多大的市场指数基金所跟踪的标的。同时，公司B股票不属于任何一个主要市场指数。很可能的结果是，A股票的市场表现会优于B股票，因为指数基金为了跟踪指数会买入较多份额的A股票。这样，A股票相对于B股票而言，具有较高的市盈率P/E，这是市场无效性的一种微妙表现。然而，两只股票的基本面并没有发生变化，仅仅是供求关系发生了变化，这时可以通过卖出股票A，买入股票B，阻止两个基本面相似的公司股票的市场定价偏离，促进市场有效性的同时进行统计套利。促进市场有效性并不是因为利他主义，而是因为这些策略确实当A股票和B股票之间的偏差越来越小时，策略能够带来收益。

听起来很高深的统计套利策略（statistical arbitrage），本身是很简单并且容易理解的一种交易策略。统计套利所依据的理论是，相似的金融资产市场行为表现应该相似，例如埃克森美孚公司（Exxon Mobil）和雪佛龙公司（Chevron）两只股票的价格，如果短期内二者的价格发生较大偏离，极有可能是该产品供需的短期不平衡造成的，而不是二者的基本价值发生偏离。这一简单直接的结论所带动的套利交易，每日的交易额可达数十亿美元。主观判断型交易者也经常使用这种套利策略，只是他们更习惯称其为配对交易。然而，这些主观判断型交易者更多的是依靠主观经验做出决策，对于如何认定两种金融产品相似以及何种因素驱使价格背离等问题，不能给出统一而连贯的框架。而宽客恰恰能够对这些问题进行细致的研究，并得到一些有用的结论进而指导交易。