期货统计套利的概念和发展

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年代提出的。统计套利的建议主要是利用金融资产的时间序列经济数据，利用计量经济学模型发现资产价格的错误定价，基于协整模型的均值回归判断，研究设计当前交易规则下可行的交易方案。

在国外，统计套利建议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价格和期货价格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使用逐步回归方法去除了股票市场趋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成份股之间的股票市场关系，并研究了它们之间的套利机会。他指出，统计套利建议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股票价格的月度经济数据，证明了动量交易建议和价值投资建议在市场上存在统计套利机会，并预测了交易成本、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建议交易中的优势，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预测。2006年，林在协整模型统计套利交易的基础上引入了不同的止损条件，分别预测了不同止损条件下统计套利交易建议的收益。他发现，有止损条件的交易建议的回报并不比没有止损条件的交易建议差多少，但它们具有更强的风险属性。

Thomaidis在2006年选择了印度上市公司Infosys和Wipr。对公司股票的五分钟经济数据进行回归，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指数的当前统计套利提出了建议。他着重预测了高频经济数据和低频经济数据的套利机会和收益的差异。他发现基于高频经济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市场共振，结果表明市场很难对短期市场行为做出快速反应，现货市场存在统计套利的机会。

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