統計的裁定／ペア取引

やさしい理解

連動する2銘柄の価格差が拡大した際、割高を売り割安を買う戦略。

✅ 長所

市场风险近似中性
逻辑严谨、回撤可控
可多pair组合分散
适合震荡相关性环境

⚠️ 短所 / リスク

协整关系可能结构性断裂
需频繁再平衡
建模与参数较复杂
流动性/做空限制

参考コード python

import numpy as np, pandas as pd from statsmodels.tsa.stattools import coint def pairs_spread(pa, pb, window=60, k=2.0): beta, _, p = coint(pa, pb) # 协整检验 spread = pa - beta * pb z = (spread - spread.rolling(window).mean()) / spread.rolling(window).std() signal = (z < -k).astype(int) - (z > k).astype(int) return signal, p # p 越小越显著协整

理解用の最小コードです。実運用にはデータ・手数料・リスク管理・バックテスト基盤が必要です。

参考文献

Engle, R., & Granger, C. (1987). Co-integration and Error Correction.
Gatev, E., Goetzmann, W., & Rouwenhorst, K. (2006). Pairs Trading.

🌦️ 得意な市場環境

两标的协整关系稳定、相关性高、价差均值回复的市场（指数ETF配对、同行业龙头、跨期价差）。

⚔️ 戦略の相性

得意な相手

トレンドフォロー（移動平均／タートル）

苦手な相手

协整断裂、相关性崩溃（危机中齐涨齐跌）时被趋势跟踪与期权波动率策略克制；流动性/做空限制会放大风险。

🌍 世界マクロ・政治ショック分析

配对交易依赖「两只标的长期协整」。宏观危机中一切相关性趋于 1，而政治事件（制裁、退市、并购否决）能直接斩断配对的其中一条腿，造成无法对冲的单边亏损。

📈 マクロ要因

追い風 低波动 / 宏观稳定
协整关系稳定，价差按历史规律回归，胜率高。
逆風 利率上行 / 融券成本上升
做空腿成本上升，配对收益被融资与融券费用侵蚀。
逆風 流动性收缩
价差扩大且难以融资，无法持仓等待收敛。
逆風 危机 / 波动率骤升
相关性崩溃、齐涨齐跌，价差单边发散不回归。
両面 央行干预 / 板块整体重定价
可能撕裂行业内部的相对关系，需重新检验协整。

🏛️ 政治・地政学イベント

逆風 制裁 / 实体清单 / 退市风险（如中概 ADR）
配对中一腿单边暴跌或退市，另一腿无法对冲，直接巨亏。
逆風 并购被监管否决
并购套利配对逻辑失效，价差反向扩大。
逆風 禁止卖空
无法建立配对腿，策略完全失效。
逆風 地缘冲突 / 供应链断裂
同行业两家公司基本面分化，历史相关性断裂。
両面 行业统一监管（影响对称）
若对配对双方影响对称，价差关系仍可维持。

機能する環境 / 崩壊する環境：适应：相关性稳定、流动性充裕、可做空、无个股特殊风险。崩坏：危机相关性崩溃、制裁 / 退市、卖空受限、流动性枯竭。

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