0. 承前

如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：
0. 金融资产组合模型进化全图鉴

1. 配对交易基本原理

1.1 什么是配对交易

配对交易(Pairs Trading)是一种市场中性策略，核心思想是找到两个价格走势高度相关的金融资产，当它们之间的价差偏离历史均值时进行交易，等待价差回归获利。主要特点：

1. 市场中性：对冲了系统性风险
2. 均值回归：基于价差回归特性
3. 统计套利：依赖统计规律获利

1.2 基本假设

1. 两个资产存在长期均衡关系
2. 价差的短期偏离最终会回归
3. 回归过程中的交易成本低于预期收益

2. 配对选择方法

2.1 相关性分析

python">import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonrdef find_correlated_pairs(price_data, threshold=0.8):"""寻找相关性高的股票对"""n_stocks = len(price_data.columns)pairs = []# 计算相关系数矩阵corr_matrix = price_data.pct_change().corr()# 筛选高相关对for i in range(n_stocks):for j in range(i+1, n_stocks):corr = corr_matrix.iloc[i,j]if abs(corr) > threshold:pairs.append((price_data.columns[i],price_data.columns[j],corr))return pd.DataFrame(pairs, columns=['stock1', 'stock2', 'correlation'])

2.2 协整性检验

python">from statsmodels.tsa.stattools import cointdef cointegration_test(price1, price2, significance=0.05):"""对股票对进行协整性检验"""score, pvalue, _ = coint(price1, price2)return {'score': score,'pvalue': pvalue,'is_cointegrated': pvalue < significance}def find_cointegrated_pairs(pairs_df, price_data):"""从相关性高的股票对中筛选协整对"""cointegrated_pairs = []for _, row in pairs_df.iterrows():stock1, stock2 = row['stock1'], row['stock2']test_result = cointegration_test(price_data[stock1],price_data[stock2])if test_result['is_cointegrated']:cointegrated_pairs.append({'stock1': stock1,'stock2': stock2,'correlation': row['correlation'],'coint_pvalue': test_result['pvalue']})return pd.DataFrame(cointegrated_pairs)

3. 价差计算方法

3.1 简单价格比率

python">def calculate_price_ratio(price1, price2):"""计算价格比率"""return price1 / price2def calculate_log_ratio(price1, price2):"""计算对数价格比率"""return np.log(price1) - np.log(price2)

3.2 回归系数法

python">from sklearn.linear_model import LinearRegressiondef calculate_hedge_ratio(price1, price2):"""计算对冲比率"""model = LinearRegression()model.fit(price2.values.reshape(-1,1), price1.values)hedge_ratio = model.coef_[0]# 计算价差spread = price1 - hedge_ratio * price2return hedge_ratio, spread

4. 交易信号设计

4.1 标准差方法

python">class PairsTrader:def __init__(self, window=20, entry_threshold=2, exit_threshold=0.5):self.window = windowself.entry_threshold = entry_thresholdself.exit_threshold = exit_thresholddef generate_signals(self, spread):"""生成交易信号"""# 计算移动均值和标准差rolling_mean = spread.rolling(window=self.window).mean()rolling_std = spread.rolling(window=self.window).std()# 计算z-scorez_score = (spread - rolling_mean) / rolling_std# 生成信号signals = pd.Series(index=spread.index, data=0)# 开仓信号signals[z_score > self.entry_threshold] = -1  # 做空spreadsignals[z_score < -self.entry_threshold] = 1  # 做多spread# 平仓信号signals[abs(z_score) < self.exit_threshold] = 0return signals

4.2 动态阈值方法

python">class DynamicThresholdTrader:def __init__(self, window=20, quantile=0.95):self.window = windowself.quantile = quantiledef calculate_dynamic_threshold(self, spread):"""计算动态阈值"""rolling_quantile = spread.rolling(window=self.window).quantile(self.quantile)rolling_min = spread.rolling(window=self.window).min()upper_threshold = rolling_quantilelower_threshold = rolling_minreturn upper_threshold, lower_thresholddef generate_signals(self, spread):upper, lower = self.calculate_dynamic_threshold(spread)signals = pd.Series(index=spread.index, data=0)signals[spread > upper] = -1signals[spread < lower] = 1return signals

5. 风险管理

5.1 止损设计

python">class RiskManager:def __init__(self, max_loss_pct=0.02, max_holding_days=10):self.max_loss_pct = max_loss_pctself.max_holding_days = max_holding_daysdef check_stop_loss(self, position, current_pnl):"""检查止损条件"""if position != 0:  # 有持仓if current_pnl < -self.max_loss_pct:return Truereturn Falsedef check_time_stop(self, position, holding_days):"""检查时间止损"""if position != 0 and holding_days > self.max_holding_days:return Truereturn False

5.2 仓位管理

python">def calculate_position_size(spread_volatility, account_value, risk_per_trade=0.01):"""计算仓位大小"""# 基于波动率的仓位计算position_size = account_value * risk_per_trade / spread_volatilityreturn position_sizedef adjust_for_correlation(position_size, correlation):"""根据相关性调整仓位"""# 相关性越高，仓位越大adjusted_size = position_size * abs(correlation)return adjusted_size

6. 策略评估

6.1 回测框架

python">class PairsStrategy:def backtest(self, price_data, pairs):results = []for pair in pairs:# 计算价差spread = self.calculate_spread(price_data[pair['stock1']],price_data[pair['stock2']])# 生成信号signals = self.generate_signals(spread)# 计算收益returns = self.calculate_returns(signals, spread)# 计算指标metrics = self.calculate_metrics(returns)results.append(metrics)return pd.DataFrame(results)

6.2 性能指标

python">def calculate_performance_metrics(returns):"""计算策略表现指标"""metrics = {'sharpe_ratio': returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(252),'max_drawdown': (returns.cumsum() - returns.cumsum().cummax()).min(),'win_rate': (returns > 0).mean(),'profit_factor': abs(returns[returns > 0].sum() / returns[returns < 0].sum()),'annual_return': returns.mean() * 252}return metrics

通过以上详细的策略框架和代码示例，我们可以看到配对交易是一个系统性的策略，需要在配对选择、信号生成、风险管理等多个环节都进行精心设计。成功的配对交易策略需要持续监控和优化，以适应不断变化的市场环境。

7. 回答话术

配对交易是一种市场中性策略，核心是寻找价格走势高度相关的资产对，在价差偏离时进行交易，等待回归获利。策略实施分为四个关键步骤：

首先，通过相关性分析和协整性检验选择合适的配对；其次，采用价格比率或回归系数法计算价差；然后，基于标准差或动态阈值设计交易信号；最后，配合止损和仓位管理进行风险控制。

策略评估需要通过回测框架，计算夏普比率、最大回撤、胜率等指标来衡量策略表现。成功的配对交易需要持续监控和优化，以适应市场变化。