什麼是配對交易？

配對交易（Pairs Trading）是指八十年代中期華爾街著名投行Morgan Stanley的數量交易員Nunzio Tartaglia成立的一個數量分析團隊提出的一種市場中性投資策略，，其成員主要是物理學家、數學家、以及計算機學家。

Ganapathy Vidyamurthy在《Pairs Trading: Quantitative Methods and Analysis》一書中定義配對交易為兩種型別：一類是基於統計套利的配對交易，一類是基於風險套利的配對交易。

配對交易的原理

該策略監控兩個歷史相關證券的表現。 當兩種證券之間的相關性暫時減弱時，即一隻股票向上移動而另一隻股票向下移動，對貨幣交易將做空縮短表現優異的股票並做多表現不佳的股票，並認為兩者之間的“差價”最終趨同。 一對股票的價格的分歧可能是由於臨時供需變化，一個股票的大單交易，一家公司出現重要新聞等等。

由於配對交易利用配對間的短期錯誤定價，通過持有相對低估，賣空相對高估，因此其本質上是一個反轉投資策略，其核心是學術文獻中的股票價格均值回覆。儘管配對交易策略非常簡單，但卻被廣泛應用，其之所以能被廣泛應用的主要原因是:首先，配對交易的收益與市場相獨立，即市場中性，也就是說它與市場的上漲或者下跌無關;其次，其收益的波動性相對較小;第三，其收益相對穩定。

配對交易特點

第一，配對交易利用了兩個資產的短暫價格偏離的對稱性，進行對衝以獲取兩個資產的Alpha收益，其核心假設是配對資產的價差具有均值回覆性。而這種均值回覆是以交易者的非理性行為相關的。因為當市場中存在大量這類想法的交易者時，股票價格會產生上升的慣性，但這種上升慣性僅僅由於這一個非理性因素所驅動，並沒有具體實際的基本面因素支撐，因而股價很快會跌落。相反，股價下跌的股票也會產生下跌的慣性，當市場的理性因素佔據主導時，價格又回覆到原先的水平。而如果交易者能夠採用配對交易策略，就可以獲得這兩項資產價格偏離的收益了。在實際操作中，其執行過程可以簡單地描述為：投資者首先選擇相互匹配的兩個資產，當配對資產價格差異增加的時候，做多價格偏低的資產，同時做空價格偏高的資產，而當價格差異減小的時候，則結束頭寸，完成交易；同時，為了控制風險，當價差進一步擴大時，需要在適當的止損點結束頭寸。

第二，配對交易是一種市場中性的交易策略。當觀察到配對的資產價格差異增大到一定程度時，對價格上升的資產建立空頭，對價格下跌的資產建立多頭。在一價定律的作用下，配對資產的價格差異將很快減小。這時，再買入價格下跌的資產對衝之前建立的空頭頭寸，同時賣出價格上漲的資產，獲取兩項資產的收益。就整個過程來看，配對交易在單一資產上都有系統風險和個別風險，但由於頭寸始終是相反的，因此係統風險完全對衝，配對交易整體上只承擔了配對資產的個別風險。而在一價定律下，價格對於價值的回覆使得配對的資產的個別風險直接轉換為個別收益。這種收益是於市場無關的。

配對交易策略需要良好的頭寸規模，市場時機和決策技巧。 雖然該策略沒有太大的下行風險，但交易機會很少，而且，為了獲利，交易者必須是“最先下手的人”，這就需要強大的程式設計和硬體能力。

配對交易實證

我們來看A股市場上一對被比較常見的配對股票：美的集團（000333），格力電器（000651）

時間為2014-01-01至2018-01-01，中間有一段時間格力電器停牌，資料缺失。

經計算，兩者相關性係數為98.73%，可以說相關性相當高，這也就是為什麼兩者經常被用來做配對交易。

二者在大趨勢上都是上漲的，時間段拉長反而會造成兩者相關性提高，我們再來看最近一年兩者的相關性。

從短期來看，兩者相關性依然很高，相關性係數達到94.18%

另外，我們在找一對反例：上汽集團（600104），廣汽集團（601238）

長週期來看，兩隻股票雖然都為汽車板塊，但相關係數只有76.52%

短期來看，兩者的相關性更低，相關性係數只有56.76%

接下來，我們來看一下配對交易的一般策略思想是怎樣的。

以下回測引數均設定為：

時間：2015-01-01至2018-08-01
調倉頻率：1天
基準指數：滬深三百指數（SHSE.000300）
標的：美的集團（000333）格力電器（000651）
滑點：0.0001
手續費：0.0001

策略思想：

1、獲取兩支股票交易情況，如果停牌，則跳過。
2、計算前四日，兩者收盤價差值，並計算差值的方差及平均值。
3、依據以上資料，構造差值的布林通道。
4、當價差上破布林上軌，做空價差（半倉）。
5、當價差下破布林下軌，做多價差（半倉）。

我們看到策略取得了較好的收益及穩定性，由於A股做空較難，這裡僅僅做多股票，沒有做空股票的操作。策略算是個半成品吧，可以看出，在追求穩定的同時，我們犧牲了較多的收益，例如，在牛市中，我們沒有超越大盤。配對交易還有很多策略思想，這裡僅供參考，各位讀者見笑。

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來源：掘金量化社群       作者：經緯量化 宋瑞笛

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