第01章
统计套利导论
什么是统计套利 · 与无风险套利的区别 · 协整与均值回归 · 适用市场与品种
概念基础
第02章
配对交易基础
核心思想 · 直觉选择方法(行业/市值/流动性) · 风险与收益特征
配对入门
第03章
协整理论入门
协整直观理解 · 平稳性与ADF检验 · Engle-Granger两步法 · Johansen检验
统计核心
第04章
相关系数与距离法
皮尔逊 · Spearman秩相关 · 距离法(最小平方/曼哈顿) · 筛选配对
指标筛选
第05章
价差计算与标准化
对数价差 vs 简单价差 · Z-score · 阈值设定(开仓/平仓/止损)
价差信号
第06章
回测框架搭建
回测重要性 · 向量化 vs 事件驱动 · Python框架 · 夏普/最大回撤/胜率
回测Python
第07章
数据获取与清洗
数据源(Yahoo/聚宽/Tushare) · 对齐交易日历 · 缺失值处理 · 插值
数据预处理
第08章
配对筛选实战
全市场扫描 · 相关系数/协整p值 · 筛选标准 · 候选配对池
实战扫描
第09章
协整检验实战
Python实现ADF · statsmodels EG两步法 · 解读结果 · 伪回归陷阱
检验代码
第10章
Z-score策略设计
Z-score计算与更新 · 开仓/平仓/止损信号 · 上下轨与极端阈值
策略信号
第11章
仓位管理
等权重 · 基于波动率动态仓位 · 凯利公式 · 调整频率
风控仓位
第12章
交易成本建模
佣金/印花税/滑点 · 成本对策略影响 · 优化交易频率
成本优化
第13章
样本内与样本外测试
过拟合 · 时间序列交叉验证 · 滚动窗口 · 稳健性判断
验证稳健
第14章
多品种配对
两两到多品种篮子 · PCA共同因子 · ETF篮子套利
多资产PCA
第15章
均值回归策略进阶
Ornstein-Uhlenbeck过程 · 半衰期计算 · 参数优化
随机过程半衰期
第16章
机器学习辅助配对
K-means/DBSCAN聚类 · 随机森林预测价差 · 深度学习尝试
ML聚类
第17章
高频统计套利
Tick级数据 · 订单簿不平衡 · 延迟与成本挑战
高频微观
第18章
加密货币统计套利
7x24小时/高波动 · 币对协整 · 跨交易所套利
加密数字
第19章
期货市场套利
跨期套利 · 跨品种(豆粕/豆油) · 期现套利
期货跨期
第20章
期权市场套利
期权平价套利 · 波动率套利 · Delta中性+统计套利
期权波动率
第21章
风险管理
VaR计算 · 压力测试 · 相关性崩溃 · 杠杆控制
风控VaR
第22章
策略监控与预警
实时Z-score监控 · 异常交易量 · 自动止损 · 日志复盘
监控运维
第23章
绩效归因
Alpha vs Beta · 因子暴露 · 策略容量估算
归因分析
第24章
常见陷阱与误区
伪协整 · 幸存者偏差 · 前视偏差 · 过度优化 · 流动性陷阱
避坑经验
第25章
实战案例一：A股银行股
招商银行 vs 兴业银行 · 数据获取到实盘模拟全流程
A股银行
第26章
实战案例二：美股科技股
苹果 vs 微软 · 跨市场数据对齐与执行
美股科技
第27章
实战案例三：ETH与LTC
加密货币配对 · 7x24小时数据特殊技巧
加密实战
第28章
策略优化与参数调优
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 遗传算法 · 过拟合控制
优化超参
第29章
从回测到实盘
模拟交易环境 · API对接(IBKR/Binance) · 最小化滑点与延迟
实盘API
第30章
统计套利的未来
ML+计量融合 · 另类数据(新闻/链上) · 监管与市场演变
前沿展望