核心概念：价差、比值、协整关系、均值回归
好，咱们直接进入正题。
很多新手一上来就被这些术语吓住了。什么价差、比值、协整……听着像天书。其实说白了，它们就是一套用来描述「两个资产之间到底啥关系」的工具。我做了这么多年量化，发现很多人策略亏钱，不是代码写得不好，而是根本没搞懂这几个概念到底在说什么。
1. 价差（Spread）——最直观的「剪刀差」
价差，就是两个资产价格的差值。
比如茅台和五粮液。茅台今天200块，五粮液100块，价差就是100块。就这么简单。
但这里有个坑——价差会随着价格水平变化。茅台涨到400，五粮液200，价差变成200块。你看着价差翻倍了，其实两者比例没变。所以价差更适合用在价格水平相近的品种上。
我个人习惯：做股指期货跨期套利时，我常用价差。比如IF当月和IF下月，价格差个10个点，这就是价差。因为两者价格本身就在一个量级上，价差信号很干净。
避坑指南：我曾经用价差做股票配对，结果亏了一笔。为什么？因为股票价格会除权除息，价差突然跳变，策略直接失效。后来我改用比值了。
3. 比值（Ratio）——消除量纲的「相对强弱」
比值，就是两个资产价格相除。
茅台200，五粮液100，比值就是2。茅台涨到400，五粮液200，比值还是2。你看，比值不受价格水平影响，它反映的是「相对强弱」。
我一般这么用：
- 同行业股票：比如招行和兴业银行，比值在某个区间震荡
- 跨市场品种：比如A股和H股，用比值看溢价率
- 商品期货：比如螺纹钢和热卷，比值反映供需差异
一个小技巧：比值序列通常取对数，这样处理后的数据更接近正态分布，统计检验更好做。我习惯用log(price_A / price_B)。
3. 协整关系（Cointegration）——这才是核心
协整，听起来高大上，其实就一句话：两个不平稳的序列，它们的线性组合是平稳的。
什么意思？
你想想看，茅台价格是随机游走的，五粮液价格也是随机游走的。单独看，你没法预测它们明天会涨会跌。但如果你发现，茅台和五粮液的价差（或比值）总是在一个范围内波动，不会越跑越远——这就是协整。
用大白话说：两个醉汉走路，各自东倒西歪，但中间有根绳子拴着他们。一个人走远了，另一个会把他拉回来。这根绳子，就是协整关系。
检验协整的方法，我常用两种：
- Engle-Granger两步法：先做回归，再检验残差是否平稳
- Johansen检验：可以同时检验多个资产之间的协整关系
# 一个简单的协整检验示例（Python伪代码）
import statsmodels.api as sm
# 假设price_A和price_B是两个价格序列
# 第一步：回归
model = sm.OLS(price_A, sm.add_constant(price_B))
result = model.fit()
residuals = result.resid
# 第二步：检验残差平稳性（ADF检验）
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
adf_stat, p_value = adfuller(residuals)
if p_value < 0.05:
print("存在协整关系")
else:
print("没有协整关系")
我曾经踩过的坑：协整关系不是一成不变的。2015年股灾时，很多原本协整的股票对突然脱钩了。所以实盘中，我建议用滚动窗口（比如60天）重新检验协整，别用历史数据一劳永逸。
4. 均值回归（Mean Reversion）——赚钱的底层逻辑
均值回归，说白了就是「涨多了会跌，跌多了会涨」。
但注意，这不是说价格本身会回归均值，而是价差或比值会回归均值。如果两个资产有协整关系，那么它们的价差偏离均值后，大概率会回来。这就是我们赚钱的基础。
具体操作逻辑：
- 当价差偏离均值超过2个标准差时，开仓
- 当价差回归均值时，平仓
- 如果价差继续偏离，止损
我的经验：均值回归策略最怕「趋势行情」。比如2017年，很多白马股一直涨，做配对套利的全被打爆。所以我会加一个过滤器——当市场整体处于单边趋势时，暂停均值回归策略。
5. 一张图看懂整个逻辑
下面这张图，是我自己总结的跨资产比价择时的核心框架。你看一遍，基本就明白这几个概念怎么串起来了。
6. 实战中怎么用？
好了，概念讲完了。咱们说说实战中怎么落地。
| 概念 | 实战用途 | 注意事项 |
|---|---|---|
| 价差 | 同品种不同期限的套利（如股指期货跨期） | 注意除权除息、合约换月 |
| 比值 | 不同品种的相对强弱分析（如股票配对） | 取对数后更稳定 |
| 协整 | 确认两个资产是否「绑在一起」 | 需要滚动检验，防止结构突变 |
| 均值回归 | 制定开仓和平仓信号 | 加趋势过滤器，避免逆势交易 |
总结一下：
价差和比值是「工具」，用来量化两个资产的关系。
协整是「前提」，确保这个关系是稳定的。
均值回归是「策略」，利用这个关系赚钱。
四个概念，一层套一层。搞懂了，跨资产比价择时你就入门了。
最后说一句：别被这些术语吓到。我刚开始做量化时，也觉得协整检验好难。后来发现，其实就是跑个ADF检验，看p值够不够小。多跑几次，自然就熟了。
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