配对交易原理：协整关系与相关性、平稳性检验（ADF检验）、配对选择的基本流程

各位同学，咱们今天聊点实在的。配对交易这个策略，说白了就是找两个“长得像”的品种，等它们价格跑偏了再出手。但这里有个关键问题——你怎么判断两个品种是真的“像”，还是只是碰巧走在一起？

我刚开始做量化那会儿，踩过一个大坑。当时看到两只银行股走势几乎一模一样，相关系数高达0.95，我兴奋得直接上了仓位。结果呢？一个月后它们分道扬镳，我亏得差点被风控叫去喝茶。后来我才明白——相关性高不代表它们会一直在一起。真正决定配对能否成立的，是协整关系。

一、相关性 vs 协整关系：别被表象骗了

很多人一上来就算相关系数，觉得0.9以上就是好配对。嗯，这里要注意——相关性衡量的是两个序列线性相关的程度，但它完全不管这两个序列的长期关系。

举个例子：

• 两只股票A和B，过去一年相关系数0.95
• 但A是趋势上涨，B是震荡下跌
• 你按相关性做配对，大概率亏钱

为什么会这样？因为相关性只看“同向变动”的强度，不看“价差是否稳定”。而协整关系，才是我们真正要找的东西。

我在项目中遇到过好几次这种情况：两只股票相关系数只有0.7，但协整检验通过了，实际交易效果反而比0.95的配对好得多。所以，别迷信相关系数，它只是初筛工具。

二、平稳性检验：ADF检验到底在测什么？

要理解协整，先得搞懂平稳性。平稳性说白了就是——一个时间序列的统计性质（均值、方差）不随时间变化。你想想看，如果一只股票的价格均值一直在变，你怎么判断它现在“贵了”还是“便宜了”？

ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）就是用来判断序列是否平稳的。它的逻辑很简单：

• 原假设H0：序列存在单位根（不平稳）
• 备择假设H1：序列平稳
• 如果p值小于0.05，拒绝H0，认为序列平稳

我个人习惯，在做配对之前，先对每个品种单独做ADF检验。如果两个品种本身都是非平稳的（比如价格序列），但它们的线性组合是平稳的，那就说明它们存在协整关系。

三、配对选择的基本流程：从筛选到确认

好了，理论讲完了，咱们直接上流程。我自己的交易系统里，配对选择分四步走：

1. 初筛：同行业、同板块、市值相近的品种。别把茅台和五粮液配一起，虽然都是白酒，但体量差太多。
2. 相关性过滤：算相关系数，设个阈值（比如0.8以上）。这一步只是快速排除明显不相关的。
3. 协整检验：用Engle-Granger两步法或Johansen检验。我个人偏好EG两步法，简单直观。
4. 回测验证：用历史数据跑一遍，看价差是否均值回复，开仓信号是否有效。

下面这张图，是我自己画的配对选择流程，你们可以保存下来当参考：

四、代码实战：ADF检验与协整检验

光说不练假把式。下面是我常用的Python代码，你们可以直接拿去用：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller, coint

# 1. ADF检验：判断单个序列是否平稳
def check_stationarity(series, name=''):
    result = adfuller(series.dropna(), autolag='AIC')
    p_value = result[1]
    print(f'{name} ADF p-value: {p_value:.4f}')
    return p_value < 0.05

# 2. 协整检验：判断两个序列是否存在协整关系
def check_cointegration(series1, series2):
    score, p_value, _ = coint(series1, series2)
    print(f'Cointegration p-value: {p_value:.4f}')
    return p_value < 0.05

# 示例：加载两只股票数据
# df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# stock_a = df['AAPL']
# stock_b = df['MSFT']

# 先检查平稳性
# print(check_stationarity(stock_a, 'AAPL'))
# print(check_stationarity(stock_b, 'MSFT'))

# 再检查协整
# print(check_cointegration(stock_a, stock_b))

五、实战中的几个关键点

最后，分享几个我这些年总结出来的经验：

• 别只看p值：协整检验通过只是第一步，还要看价差的半衰期。半衰期太长（比如超过20个交易日），这个配对就没法做。
• 动态更新：协整关系不是一成不变的。我每3个月重新跑一次检验，发现有些配对半年后就失效了。
• 多品种组合：别只做一对，至少同时持有5-10个配对。分散风险，也避免单一配对失效时没仓位可开。

嗯，今天就先聊到这儿。配对交易的核心就是找到真正“绑在一起”的品种，而不是看着像就冲进去。下一节咱们会讲价差的计算和标准化，到时候再细聊。

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