期货对冲套利策略 原理参考股票配对交易模式，配对交易属于统计套利方法他首先在同一行业内选取业务相似、股价具备一定均衡关系的上市公司股票，然后做空近期的相对强势股，同时做多相对弱势股，等两者股价又恢复均衡时，平掉所有仓位了结交易。
1. 配对交易基本原理
配对交易（Pairs Trading）属于统计套利方法，其理念最早来源于20世纪20年代华尔街传奇交易员Jesse Livermore 的姐妹股票对交易策略，他首先在同一行业内选取业务相似、股价具备一定均衡关系的上市公司股票，然后做空近期的相对强势股，同时做多相对弱势股，等两者股价又恢复均衡时，平掉所有仓位了结交易。该策略与传统股票交易的最大不同之处在于，它的投资标的是两只股票的价差，是一种相对价值而非绝对价值。它在股票多头和空头同时建仓，对冲掉了大部分市场风险，是市场中性策略，策略的收益与大盘走势的相关性很低。
2.配对交易策略
配对交易可以采用协整策略或主成分策略来进行股票对的选择与交易，下面简单介绍这两种策略在配对交易中的应用。
1） 协整策略：
根据CAPM 模型，同一市场中的任何一只股票都与市场基准指数存在一定的相关性，那么任意两只股票之间也将存在着一定的相关性。在众多的股票组合中，有些股票的相关性一般，或者是短期的，而有些股票的相关性较强。如果两只（或多只）股票的股价存在长期稳定的线性关系，则认为它们之间存在协整关系。当股价在短期内偏离这个均衡关系，则存在校正机制使得偏离回归到合理范围。两只股票股价的协整关系可以表示为：
Pa,t= α+βPb,t+εt
其中，εt是平稳的。股价存在协整关系的内在原因是这些股票可能属于同一行业，股价受相同的因素驱动,由于噪音交易，会使它们的股票在短期内偏离这个均衡关系，但是在中长期内股价回到均衡关系的概率较大，除非某只股票发生重组等重大事项，股价面临重估。
两只股票的股价存在协整关系一般需要两个条件：一是它们的历史股价序列都是一阶单整向量，即股价序列是非平稳的（有明显趋势），但一阶差分后的序列（即收益率）是平稳的；二是这两个序列的某种线性组合是平稳的，即以两个序列构建的线性方程的残差是平稳的。也就是说，在建立线性关系之前，我们需要对这两个序列进行协整检验。
2） 主成分套利策略
主成分套利策略从成分股股价的历史信息中提取主成分，以捕捉所有成分股的主要趋势，当某一成分股和主要趋势产生较大偏离时，入场套利。也可以利用成分股的收益率来提取主成分，并以此构建“主成分组合”来替代市场基准，再将单只成分股的收益率表达为主成分组合的线性方程，再根据此方程残差的偏离进行统计套利。正如前文所述，基于日收益率建模所进行的统计套利是一种超短线投资行为，这种套利模式可能会经常发出错误的建仓、平仓信号。而基于股价进行建模可以把握累计收益率的偏离，更加符合投资者的主观感受。因此在采用主成分套利时，也采用了成分股的股价这一原始信息。
3. 配对交易具体步骤
1） 组合筛选：在市场上寻找用于配对的证券或者组合，检查历史价格的走势，判断是否可以用来进行配对。主要用下面几个指标来筛选配对组合：相关系数、模型计算的均值回复速度、协整检验、基本面因素等。通过这些因素来寻找出具有稳定相关关系的组合。
2）风险衡量和动态组合的构建：计算配对组合各自的预期收益、预期风险、交易成本；判断两个组合之间的价差服从何种分布；判断是具有长期均衡特性还是短期均衡特性；价差发生跳跃的频率等。
3）确定交易规则：根据价差的特性，确定交易的频率（高频交易还是低频交易），交易的触发条件和平仓规则等。
4）执行交易及风险控制：除了按照交易规则执行外，还必须动态跟踪价差走势，如果发现突变，应该及时调整套利模式和交易频率。
4.配对交易缺点
1）历史数据只能反映过去所发生的事情，历史不能代表未来，因此完全依据对历史数据的统计分析来把握未来的套利机会，存在一定的风险；
2）价格偏差回归均衡关系所需要的时间跨度难以准确判断。只能根据历史统计或季节性规律做大致估计。如果回归的时间过长，对套利者的资金使用成本是个考验，也有可能导致套利失败。
5.配对交易具体案例
下面以工商银行和中国银行在2012年4月到2013年5月的走势为例具体说明配对交易的应用。两家公司2012年4月到2013年5月的股价走势如图(1)所示:
图（1）工商银行、中国银行股价走势图（2012年4月-2013年5月）
同期上证指数在1950点至2450点之间宽幅震荡，区间高度达500点，如图（2）所示:
图（2） 上证指数走势图（2012年4月-2013年5月）
工商银行和中国银行两只股票股价比，如图（3）所示:
图（3） 工商银行与中国银行股价比（2012年4月-2013年5月）
可以看到两家公司的股价走势基本保持一致，相对强弱指数围绕着均值上下波动。如果我们把两只银行股股价做一定的数学处理，单独放大来看（如图3所示），两者价格比围绕1.4这一价格中轴上下波动的趋势更加明显。造成这种现象的原因主要是两家公司的主营业务相近，受到的宏观、行业影响因素相似，虽然市场消息面和大宗交易的冲击可能造成股价短期的偏离，但在公司基本面无显著变化的情况下，股价的偏离不会太大，待前期的冲击效应逐渐被市场消化，两者的价差有回归均衡状态的趋势。
工商银行与中国银行的价格比围绕1.4这一价格中轴上下波动（如图3所示），因此对P1-1.4×P2（P1代表工商银行股价；P2代表中国银行股价）进行了残差平稳性检验；协整关系的条件一是历史股价序列是一阶单整向量，即股价序列是非平稳的（有明显趋势），如图1所示；条件二是这两个序列的某种线性组合是平稳的，即以这两个序列构成的线性方程的残差是平稳的。通过计算发现，两只股票相关系数高达0.953，属高度相关的股票对；通过对P1-1.4×P2这一线性组合的残差检验表明，残差是平稳的，两只股票的股价协整关系成立。
利用两只股票的价比向均值回归的特性，可以设计如下交易策略：2012年4月20日，工商银行的股价为4.2元，中国银行的股价为2.9元，两者价比达到1.45，说明近期工商银行走势明显强于中国银行，价差向下回归均值的可能性较大，因此可以在这个时点融券卖出100万元工商银行，卖出工商银行股数为100万元/4.2元=2380手；同时买入2380手中国银行股票，需要资金69万元。等到5月24日，工商银行的股价为3.99元，中国银行的股价为2.85元，价差回到均值1.40附近，同时平掉持有的两只股票的仓位，即卖出2380手中国银行股票，获得资金67.83万元，买入2380手工商银行股票，需要资金94.96万元；交易的总收益为：100-69+67.83-94.96 =3.87万元。
类似地，2012年7月9日，工商银行的股价3.8元，中国银行的股价2.8元，两者价比为1.36，有向上回归均值的趋势，投资者可以买入100万元工商银行，即买入100万/3.8元=2630手，同时融券卖出2630手中国银行，获得资金73.64万元；待10月17日工商银行的股价为3.85 元，中国银行的股价为2.75元，股价比回到均值1.4附近，买入2630手中国银行，需要资金72.32万元，卖出2630手工商银行，获得资金101.25万元。两次交易的总收益为：-100+73.64-72.32+101.25=2.57万元
由上面的例子可知，配对交易的收益与建仓时价差偏离均值的幅度有关，偏离的幅度越大，价差回归均值后，配对交易的收益也就越高，在上面的例子中设定的建仓阈值为0.04。不过要注意的是，建仓阈值设置得越高，建仓机会也就越少。
由于是后验建模，交易阈值取0.04也是根据股价比在2012年到2013年的走势得出的后验结论。本文并无意据此模型波动中轴和交易阈值来预测2013年之后的两只股票股价比走势，但并不能因此而否定配对策略在实际交易过程中的有效性，读者在具体应用此类配对交易模型过程中还必须有头寸控制意识和止损机制。