统计套利有哪些策略(统计套利有什么影响)？

统计套利的策略是什么？期货套利有多种模式，其中最重要的是统计套利策略。统计套利的概念是由摩根斯坦利的塔尔塔利亚团队在20世纪80年代首先提出的。团队以统计理论为基础开发和制定量化交易策略，并进行统计套利的实际操作。统计套利策略主要是利用金融资产的时间序列数据和计量经济模型来寻找资产价格的错误定价，并基于协整模型的均值恢复判断，在当前交易规则下研究设计可行的交易方案。

在国外，统计套利策略的研究及其在实践中的应用一直是学术界的热点问题。1988年，MacKinlay对标准普尔指数的现货和期货价差之间的错误定价进行了套利研究。他发现期货市场和现货市场之间的错误定价随着到期日的临近而降低，两者之间存在路径依赖。1999年，Burgess用逐步回归法去除了股价走势中的随机影响因素。在协整模型的基础上，他应用神经网络技术研究了富时指数股票之间的价格关系，并研究了套利机会。他指出，统计套利策略的核心在于协整模型和误差修正理论。霍加.研究了2004年纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克上市公司的月度股价数据，证明了动量交易策略和价值投资策略在市场上存在统计套利机会，并分析了交易成本、担保和比例对套利利润的影响。

Alexande和Dimitriu在2005年论证了协整方法在统计套利策略交易中的优势，并对传统的协整盈利模型提出了两种优化方法，一种是ECM方法，另一种是协整优化方法，并对两种方法在实战中的表现进行了实证分析。2006年，林在协整模型中统计套利交易的基础上引入了不同的止损条件，分析了不同止损条件下统计套利交易策略的收益。他发现，有止损条件的交易策略的收益并不比没有止损条件的交易策略差多少，但它们有更好的风险属性。

Thomaidis在2006年选择了印度上市公司Infosys和Wipr。对该公司股票的五分钟数据进行回归，利用GARCH模型寻找两者之间的错误定价关系和套利机会，并进行实证研究，获得了较好的收益率。Hunck在2009年配对S&P 100样本股票，用Elman神经网络方法研究套利机会。

2013年，Dunis等人基于协整模型对欧洲Stoxx 50指数进行了当期统计套利策略。他重点研究了高频数据和低频数据的套利机会和回报的差异。他发现基于高频数据的统计套利机会更多，但套利止损率更高。2015年，Mardi和Lyudmyla研究了国债期货市场和现货市场之间的价格共振，结果表明市场很难对短期价格行为做出快速反应，现货市场存在统计套利的机会。

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