第四节:价差套利基础

各位同学,今天我们来聊聊价差套利的基础。说实话,这个内容我讲了不下几十次,但每次都有新感悟。价差套利,说白了就是利用两个相关资产之间的价格差异来赚钱。听起来简单,但里面的门道可不少。

一、价差的定义与计算

先说说价差是什么。价差,就是两个资产价格之间的差值。比如你有股票A和股票B,价差就是A的价格减去B的价格。

计算公式很简单:

价差 = 资产1价格 - 资产2价格

但实际应用中,我们通常会用对数价差:

对数价差 = ln(资产1价格) - ln(资产2价格)

为什么要用对数?嗯,这里有个小故事。我刚开始做套利时,直接用价格差,结果发现价差序列的方差会随着价格水平变化而变化。后来改用对数价差,这个问题就解决了。对数价差的好处是,它把价格关系变成了比例关系,更稳定。

举个例子:

假设股票A价格100元,股票B价格50元
价差 = 100 - 50 = 50
对数价差 = ln(100) - ln(50) = 4.605 - 3.912 = 0.693

你想想看,如果A涨到200,B涨到100,价差变成了100,但对数价差还是0.693。这说明什么?说明对数价差更能反映两个资产之间的真实关系。

二、统计套利 vs 确定性套利

这里我要重点讲一下。很多新手分不清这两种套利,我当年也踩过坑。

类型 特点 风险 典型例子
确定性套利 无风险,价差一定会回归 极低 ETF与成分股套利
统计套利 基于概率,价差大概率回归 中等 配对交易

确定性套利,说白了就是稳赚不赔的买卖。比如ETF和它的成分股之间,如果出现价差,理论上可以通过买入低估的、卖出高估的来锁定利润。我在2018年做过一次ETF套利,当时市场波动大,一天就套了3次,每次都是秒级成交。

统计套利就不一样了。它基于历史统计规律,认为价差会回归均值。但注意,这只是大概率事件,不是100%。我曾经遇到过一次,价差偏离了5个标准差还不回归,结果亏了不少。所以统计套利一定要设止损。

核心区别:确定性套利是「一定会回归」,统计套利是「大概率会回归」。前者靠的是市场规则,后者靠的是统计规律。

三、价差序列的平稳性

为什么要讲平稳性?因为这是统计套利的前提。如果价差序列不平稳,你做的所有统计推断都是错的。

平稳性,简单说就是价差的均值和方差不随时间变化。就像一个人的身高,成年后基本稳定,这就是平稳。而一个小孩的身高,每年都在长,这就是非平稳。

判断平稳性最常用的方法是ADF检验:

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设价差序列为 spread
result = adfuller(spread)
print(f'ADF统计量: {result[0]}')
print(f'p值: {result[1]}')

if result[1] < 0.05:
    print('价差序列平稳,可以做统计套利')
else:
    print('价差不平稳,需要进一步处理')

我个人习惯,p值小于0.01才放心。0.05的阈值有时候会误判。有一次我测试一个价差序列,p值0.048,我以为平稳了,结果跑了三个月就崩了。从那以后,我都是要求p值小于0.01。

小技巧:如果价差不平稳,可以试试一阶差分。差分后的序列通常就平稳了。但要注意,差分后的价差含义变了,需要重新理解。

四、协整关系入门

协整,这个词听起来高大上,其实没那么复杂。两个非平稳的时间序列,如果它们的线性组合是平稳的,就说它们存在协整关系。

举个例子:一个醉汉牵着一条狗。醉汉走路东倒西歪(非平稳),狗也跑来跑去(非平稳),但狗和醉汉之间的距离(价差)是相对稳定的(平稳)。这就是协整。

检验协整关系,我常用Engle-Granger两步法:

import statsmodels.api as sm

# 第一步:回归
X = sm.add_constant(asset2)
model = sm.OLS(asset1, X).fit()
hedge_ratio = model.params[1]  # 对冲比率

# 第二步:检验残差的平稳性
spread = asset1 - hedge_ratio * asset2
result = adfuller(spread)

if result[1] < 0.05:
    print('存在协整关系,可以做配对交易')
else:
    print('不存在协整关系,放弃这个配对')

这里有个坑,我必须要提醒大家。Engle-Granger两步法有个问题:它假设协整关系是唯一的。但实际中,两个资产可能有多个协整关系。所以我现在更推荐Johansen检验,虽然计算复杂点,但结果更可靠。

避坑指南:我曾经用Engle-Granger法找到一组「完美」的协整对,回测收益很高。结果实盘时发现,协整关系在样本外就失效了。后来分析发现,是样本内过拟合导致的。所以一定要做样本外测试,至少留30%的数据做验证。

知识体系总览

下面这张图,是我自己总结的价差套利知识体系。每次讲课我都会先画一遍,帮助大家建立整体认知。

价差套利知识体系 价差定义与计算 确定性套利 统计套利 价差序列平稳性 协整关系 ADF检验 Engle-Granger法 Johansen检验 从价差定义出发,选择套利类型,检验平稳性和协整关系,最终确定交易策略 互为前提

这张图把今天的内容串起来了。从价差定义出发,到两种套利类型的选择,再到平稳性和协整关系的检验,每一步都有对应的技术方法。我个人建议,初学者先掌握ADF检验和Engle-Granger法,等熟练了再学Johansen检验。

好了,今天的内容就到这里。记住一句话:价差套利的核心不是找价差,而是找稳定的价差关系。没有平稳性,一切都是空谈。


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