4、配对交易策略（二）：交易信号的生成与执行
上一章我们聊了怎么找配对，怎么算价差。但找到一对好基友只是第一步，真正赚钱的关键在于——什么时候进场，什么时候跑路。
说白了，信号生成就是给策略装上一双眼睛。我见过太多人，模型建得漂漂亮亮，结果信号处理得一塌糊涂，最后亏得莫名其妙。嗯，今天我们就来把这双眼睛装好。
4.1 交易信号的生成：布林带与Z-score
信号生成的核心逻辑其实很简单：价差偏离均值太多，我们就赌它会回归。但「太多」是多少？这就需要量化工具了。
4.1.1 布林带法
布林带大家应该不陌生。它由三条线组成：中轨（均值）、上轨（均值+ k倍标准差）、下轨（均值- k倍标准差）。
在配对交易里，我们直接把布林带套在价差序列上：
- 上轨：价差均值 + 2倍标准差
- 下轨：价差均值 - 2倍标准差
- 中轨：价差均值（通常用滚动窗口计算）
我个人习惯用20日滚动窗口。为什么是20？因为一个月大概20个交易日，刚好能捕捉到中短期的均值回归特征。当然，你也可以用30、60，看你的交易频率。
- 价差突破上轨 → 做空价差（卖强买弱）
- 价差跌破下轨 → 做多价差（买强卖弱）
- 价差回归中轨 → 平仓
这里有个坑，我踩过。布林带的参数k（标准差倍数）很敏感。k=2是教科书推荐值，但实际中我建议你先回测一下。有些品种波动大，k=2会频繁触发假信号；波动小的品种，k=2又可能错过机会。我曾经在股指期货配对上一开始用k=2，结果一个月被来回打脸8次……后来改成k=2.5，效果好了不少。
4.1.2 Z-score阈值法
Z-score其实就是标准化的价差。公式很简单：
Z = (当前价差 - 价差均值) / 价差标准差Z-score的好处是——它把不同品种的价差都映射到同一个尺度上。你想想看，股票A和股票B的价差可能是0.5元，股票C和D的价差可能是50元，直接比没法比。但Z-score一标准化，大家就都在同一个坐标系里了。
我的经验是，Z-score阈值一般设在±1.5到±2.5之间。具体怎么选？
| 阈值 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ±1.5 | 信号多，但假信号也多 | 高波动品种，短线交易 |
| ±2.0 | 平衡型，经典配置 | 大多数配对，中线交易 |
| ±2.5 | 信号少，但胜率高 | 低波动品种，长线交易 |
4.2 开仓与平仓规则
信号有了，接下来就是怎么执行。开仓平仓的规则设计，直接决定了你的策略是赚钱还是交学费。
4.2.1 开仓规则
开仓的核心原则就一条：在价差偏离最极端的时候进场。但「最极端」怎么定义？
我常用的开仓规则：
- 阈值触发开仓：Z-score超过±2.0时开仓。这是最直接的方式。
- 连续突破开仓：价差连续N天（比如2天）突破阈值才开仓。这样可以过滤掉一些单日脉冲。
- 动量确认开仓：价差突破阈值后，再等一个反向的K线确认。比如价差突破上轨，但第二天收了一根阴线，说明回归力量开始出现。
我个人比较喜欢第二种。为什么？因为第一种太容易被打止损了。你想想看，价差突然拉一下又回来，你冲进去，结果它又拉一下……嗯，这种滋味不好受。
4.2.2 平仓规则
平仓比开仓更重要。会买的是徒弟，会卖的是师傅。
平仓规则通常有三种：
- 回归平仓：价差回到中轨（Z-score=0）时平仓。这是最基础的。
- 反向阈值平仓：价差从极端回归到某个中间位置（比如Z-score从2.0回到0.5）就平仓。这样可以锁定部分利润，避免坐过山车。
- 时间平仓：持仓超过N天（比如10天）强制平仓。防止价差长期不回归，占用资金。
4.3 止损与资金管理
止损和资金管理，是量化交易的保命符。没有这两样，再好的策略也是空中楼阁。
4.3.1 止损设置
配对交易的止损，和普通单边交易不太一样。我们赌的是价差回归，所以止损应该基于价差的「异常扩大」来设置。
常用的止损方法：
- 固定倍数止损：比如Z-score超过±3.0时止损。这意味着价差已经偏离均值3个标准差，回归的概率大大降低。
- ATR止损：用价差的平均真实波幅（ATR）来设置止损。比如止损位 = 开仓价差 ± 2倍ATR。
- 硬止损：固定亏损比例，比如每笔交易亏损不超过总资金的1%。
我曾经犯过一个错误：在螺纹钢和热卷的配对交易中，我用了固定倍数止损（Z-score=3.0），结果有一次价差直接冲到3.5，我止损了，但第二天它就回来了……你说气不气人？后来我改成ATR止损，效果好了很多。因为ATR能动态适应市场波动，不会因为一个极端值就被打掉。
4.3.2 资金管理
资金管理说白了就是：每次下多少注。
我推荐一个简单实用的方法——凯利公式的简化版：
仓位比例 = 胜率 - (1 - 胜率) / (盈亏比)举个例子：如果你的策略胜率是60%，盈亏比是1.5，那么：
仓位比例 = 0.6 - (1 - 0.6) / 1.5 = 0.6 - 0.267 = 0.333也就是说，每次用总资金的33%来开仓。当然，实际中我会保守一点，取一半，也就是16.5%。
4.4 核心逻辑流程图
说了这么多，我画了一张图，把整个信号生成和执行的逻辑串起来。你看一眼就明白了：
这张图把整个流程串起来了。从输入价差序列开始，到计算统计量，再到判断是否开仓，最后到持仓监控和平仓。每一步都有明确的逻辑判断，这就是量化交易的好处——不靠感觉，靠规则。
4.5 避坑指南
最后，分享几个我踩过的坑，希望能帮你省点学费：
- 不要过度优化参数：我曾经为了追求回测曲线好看，把布林带参数调了又调，结果实盘一跑就崩。记住，参数越少越稳健。
- 注意滑点：配对交易通常需要同时买卖两只股票，滑点成本比单边交易高。我一般会在回测中加0.1%的滑点，这样更接近实盘。
- 警惕价差突变：有些配对平时很乖，但遇到分红、拆股、并购等事件，价差会突然跳变。这时候你的模型就失效了。我建议定期检查配对的相关性，一旦发现异常，立即暂停交易。
好了，这一章的内容就到这里。信号生成和执行是配对交易的核心环节，把这块做扎实了，后面的路就好走了。
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