统计套利的原理

套利统计策略
1.期现套利：利用期货和现货市场之间的价格差异来实现套利。

例如，如果某种商品在期货市场上的价格偏离了其在现货
市场上的价格，投资者可以同时买入现货，卖出期货，通过这
种操作来锁定利润。

2.商品套利：利用同一种商品在不同市场的价格差异来进行
套利。

例如，某种商品在国内市场的价格低于国际市场的价格，投资者可以通过进口该商品并在国内销售，以获取利润。

3.统计套利：基于统计学原理，通过分析历史数据和相关性
来确定买入或卖出的时机。

例如，通过分析两只相关性很高的
股票的价格变动，当它们之间的价格差异变大时，就可以买入
表现较差的股票同时卖出表现较好的股票，以获得价格回归带
来的利润。

4.对冲套利：通过买入一个资产的同时卖出相对应的对冲品种，以减少市场波动带来的风险。

这种策略常常被用于对冲基
金中，用于降低市场风险，稳定收益。

中期货交易中的统计套利策略在中期货交易市场中，统计套利策略是一种常用的交易策略。

统计套利依赖于统计学原理和历史数据的分析，通过寻找价格和数量之间的关系，以获得利润。

下面将介绍中期货交易中的统计套利策略及其应用。

一、统计套利策略概述统计套利策略是利用历史数据和统计学原理来预测价格和数量之间的关系，以此获得利润的交易策略。

该策略通常利用市场中存在的某种统计规律或者临时的不均衡现象来进行交易。

统计套利策略多数基于以下两种方法之一：1. 均值回归策略：基于均值回归原理，当价格与其均值之间的差距较大时，交易者会采取相反的仓位以期望价格回归到均值附近，从而获取利润。

2. 投射策略：通过历史数据的分析，确定价格与其他变量之间的关系，然后运用统计模型对未来价格进行预测，以此进行交易。

二、统计套利策略的具体应用以下是一些常见的统计套利策略在中期货交易中的应用示例：1. 跳空缺口策略：该策略基于产生价格跳空缺口的市场行为。

当合约价格在开市前发生异动，导致开盘价与前一交易日收盘价之间存在差距时，交易者会根据历史数据和统计模型判断价格是否会回归，从而决定买入或卖出开盘价。

2. 相关性策略：通过分析不同合约之间的相关性，交易者可以发现其中的规律和趋势。

例如，通过分析商品A和商品B的历史价格数据，如果发现它们之间存在较为稳定的线性关系，那么当该关系发生改变时，就可以进行相应的交易操作。

3. 季节性策略：一些商品价格存在季节性波动，例如农产品、能源等。

交易者可以通过历史数据与季节性因素的结合，预测未来价格的变动，并进行相应的交易。

4. 统计套利与其他策略的结合：统计套利策略可以与其他策略相结合，以提高策略效果。

例如，将统计套利与技术指标相结合，通过分析价格的时间序列数据和技术指标，确定交易时机和仓位。

三、风险与风控统计套利策略在中期货交易中具有一定的风险，需要合理的风险管理与风控措施。

以下是一些常见的风险管理方法：1. 合理设置止损位：根据统计套利策略的特点和历史数据的波动情况，合理设置止损位，以控制亏损。

期货市场中的统计套利交易策略解析随着金融市场的不断发展，期货市场作为一种重要的衍生品市场，吸引了越来越多的投资者参与其中。

在期货市场中，有一种被称为统计套利的交易策略，它依赖于对市场价格的统计学分析，寻找价格差异，从而实现盈利。

本文将对期货市场中的统计套利交易策略进行详细解析。

一、什么是统计套利交易策略统计套利是通过对市场价格、收益率以及相关性等统计数据进行分析，找出价格差异，从而利用这些差异进行交易并获利的一种策略。

统计套利交易不依赖于市场趋势，而是通过对市场数据的分析，找出市场的非理性波动。

二、统计套利交易策略的原理1. 均值回归策略均值回归策略是统计套利交易策略中常见的一种。

其基本原理是，当价格偏离其长期均值时，存在着一个回归的趋势，即价格会向平均水平回归。

因此，当价格偏离较大时，投资者可以进行反向操作，即买入当价格较低时卖出，当价格较高时买入，以期望价格回归至均值水平，从而获取利润。

2. 协整关系交易策略协整是指两个或多个时间序列变量之间存在长期的稳定关系。

协整关系交易策略是通过寻找两个或多个相关性较高的期货合约之间的协整关系，当协整关系被打破时，利用价格差异进行套利交易。

例如，当协整关系被破坏时，投资者可以同时做多价格偏低的合约，做空价格偏高的合约，以获取价格回归的利润。

三、统计套利交易策略的实施步骤1. 数据收集和预处理实施统计套利交易策略首先需要收集和整理相关的市场数据。

这些数据可以包括价格数据、收益率数据以及相关性数据等。

在数据预处理阶段，可以利用统计方法对数据进行平滑、过滤异常值等处理，以提高数据质量。

2. 统计分析在统计分析阶段，可以采用一系列的统计方法，如时间序列分析、协整分析、回归分析等，对数据进行分析，找出其中的规律和关联性。

通过各种统计指标和模型，识别价格的非理性波动和市场的套利机会。

3. 策略制定和回测基于统计分析的结果，制定具体的交易策略。

确定交易的进出场时机、头寸大小等关键参数。

量化投资中的统计套利方法统计套利是一种常见的量化投资策略，它基于统计学原理和市场行为的规律，通过对市场数据进行分析和挖掘，以实现投资组合的稳定增长和超额收益。

本文将介绍统计套利方法的基本原理和常见的实施策略。

一、量化投资与统计套利方法量化投资是指利用大量市场数据和数学模型，通过计算机进行自动化交易决策的投资方式。

它能够避免情绪因素对投资决策的影响，提高投资效率和风险控制能力。

统计套利是量化投资的一种重要方法，它利用统计学原理分析市场数据，发现市场价格的异常波动，从而进行交易决策。

统计套利方法主要包括配对交易、统计套利和均值回归等。

二、配对交易配对交易是统计套利方法中的一种常见策略，它基于统计学原理找出两个或多个相关性较高的证券，建立长短持仓的组合。

当两者价格之间出现偏离时，便进行交易。

配对交易的基本原理是利用相关性较高的证券间的价格回归，即当价格偏离其长期均值时，存在回归的趋势。

通过对价格差进行统计学分析和建模，投资者可以在价格偏离时进行交易，获得差价回归的收益。

三、统计套利统计套利是一种利用特定的统计学指标进行交易的方法。

例如，市场的波动率可以用标准差来衡量，当波动率偏离其均值时，存在回归的趋势。

投资者可以根据市场波动率的历史数据进行建模分析，发现偏离的机会，并据此进行交易。

另外，统计套利还可以利用技术指标和市场行情数据进行交易。

例如，利用移动平均线、相对强弱指数等指标进行交易决策，以捕捉市场的短期波动。

四、均值回归均值回归是统计套利方法中的一种重要策略，其基本原理是当价格偏离其均值时，存在回归的趋势。

投资者可以通过计算价格与均值的差值，并进行分析和建模，以确定交易时机。

均值回归的实施策略可以根据不同市场和证券的特点进行调整。

例如，在股票市场中，可以选择合适的股票池，并设置阈值来触发交易信号。

五、风险管理在量化投资中，风险管理是至关重要的一环。

统计套利方法作为一种交易策略，也需要考虑合理的风险管理措施。

统计套利的思路
统计套利是一种基于统计学原理的投资策略，其基本思路是利用不同资产之间的价格关系或市场中的定价错误来获取利润。

统计套利的核心思想是通过对历史数据的分析，找出资产价格之间的稳定关系或定价偏差，并利用这些关系或偏差进行交易。

具体来说，统计套利策略通常包括以下几个步骤：
1. 寻找套利机会：通过对历史数据的分析，找出不同资产之间的价格关系或市场中的定价错误。

2. 建立套利模型：根据找到的套利机会，建立相应的套利模型，该模型可以预测资产价格之间的关系或定价偏差。

3. 执行套利交易：根据套利模型的预测结果，进行相应的交易操作，以获取利润。

4. 监控和调整：对套利交易进行监控和调整，以确保交易的盈利性和风险控制。

统计套利的关键在于寻找稳定的价格关系或定价偏差，并通过建立准确的套利模型来预测未来的价格走势。

然而，由于市场的复杂性和不确定性，统计套利策略也存在一定的风险，需要投资者进行有效的风险控制和管理。

套利交易原理套利交易是金融市场中一种常见的交易策略，通过利用市场中的价格差异来获取利润。

套利交易的基本原理是在不同市场或者不同时间点上买入和卖出相同的资产，从中获取价差利润。

套利交易的核心是利用市场的不完全信息和不完全竞争，通过敏锐的观察和快速的反应，抓住价格波动的机会，实现利润最大化。

在金融市场中，套利交易主要分为三种类型，套利交易、统计套利和套期保值。

套利交易是指利用不同市场上同一种资产的价格差异进行交易，从中获取利润。

统计套利是基于历史数据和统计模型，通过分析资产价格的相关性和波动特点，找到价格偏离正常水平的机会进行交易。

套期保值是指投资者为了规避风险，通过期货或者期权等衍生品进行对冲操作，保护自己的投资组合不受市场波动的影响。

套利交易的核心原理是市场价格的不完全信息和不完全竞争，这为套利交易提供了机会。

在市场中，由于信息传递的不完全和市场参与者的不完全理性，导致了市场价格的波动和偏离。

套利交易通过对市场价格的敏锐观察和快速反应，抓住价格波动的机会进行交易，从中获取利润。

套利交易的成功关键在于市场的敏感度和反应速度。

市场价格的波动是瞬息万变的，套利交易需要投资者具备敏锐的市场洞察力和快速的交易反应能力。

只有在第一时间发现价格波动的机会，并且迅速采取行动，才能够在市场中获取利润。

因此，套利交易需要投资者具备丰富的交易经验和敏锐的市场观察力，以及快速的交易执行能力。

在实施套利交易时，投资者需要注意市场的流动性和交易成本。

市场的流动性决定了资产的买卖价格和交易速度，流动性较高的市场更适合套利交易。

而交易成本则直接影响了套利交易的盈利空间，高额的交易成本会大大降低套利交易的盈利能力。

因此，投资者在选择套利交易机会时，需要综合考虑市场流动性和交易成本，以确保能够获取最大的利润空间。

总的来说，套利交易是一种利用市场价格差异获取利润的交易策略。

套利交易的核心原理是利用市场的不完全信息和不完全竞争，通过敏锐的观察和快速的反应，抓住价格波动的机会，实现利润最大化。

期货投资中的统计套利策略及应用期货市场作为金融市场的一种重要形式，不仅有着自身的特点和演进规律，还为投资者提供了各种不同的投资策略和手段。

统计套利策略是期货投资中一种广泛应用的策略之一，本文将为读者介绍统计套利策略的基本概念、原理以及在实际投资中的应用。

一、统计套利策略的基本概念统计套利策略是基于数理统计学原理，通过对相关金融市场数据进行分析和计算，以找出市场上存在的某种统计关系，从而进行套利交易的一种投资策略。

其基本原理是：当某种统计关系出现偏离正常范围时，会产生市场的非理性定价。

投资者可以利用这种偏离来进行套利交易，获得超额收益。

二、统计套利策略的原理统计套利策略的基本原理可以分为三个步骤：选择统计关系、建立交易模型和执行套利策略。

首先，选择统计关系。

投资者需要通过对金融市场数据的分析和研究，找出具有统计意义的关系，如相关系数、协整关系等。

这些统计关系应该是稳定的，并且在一定时间段内具有可预测性。

其次，建立交易模型。

根据选定的统计关系，投资者需要建立相应的交易模型，确定套利策略的具体操作方式。

这包括确定交易的标的资产、交易的数量、交易的时机等。

最后，执行套利策略。

投资者根据建立的交易模型，进行实际的套利交易操作。

在执行过程中，投资者需要密切关注市场的动态，及时调整交易策略，并控制风险，以获得预期的收益。

三、统计套利策略的应用统计套利策略在期货投资中具有广泛的应用。

以下列举几种常见的统计套利策略及其应用。

1. 套利模型：价差交易价差交易是统计套利策略中的一种常见形式，适用于同时交易多个相关产品的投资者。

该策略基于不同相关产品之间的价格差异，通过买入价格低的产品，卖出价格高的产品，从中获得套利收益。

2. 套利模型：协整模型协整模型是一种常用的统计套利策略，适用于交易价差具有长期均衡关系的品种。

投资者可以通过构建协整模型，确定价差的均衡水平，并在价差偏离均衡水平时进行买入或卖出操作，以获得套利收益。

统计套利套利是投资者通过研究市场上的特定价格差异，利用价格的波动，找到一种可以获取投资收益的投资策略。

它本质上是利用当前价格波动来获取投资收益，而投资者需要做的就是利用市场价格波动中存在的有利可图，在此基础上进行投资。

套利主要有三种形式：价差套利、利率套利和交叉套利。

价差套利是利用两种不同币种和相应位置间的价差来实现收益。

利率套利是投资者在同一金融中心或两个金融中心之间通过介入不同的流动性市场，利用位置和时间的差异，取得投资收益的投资策略。

交叉套利是投资者利用两个金融中心的价格差异，在两个市场中进行交易，从而获得投资收益的投资策略。

套利手法有很多，它们也被称为“套利机制”。

它们主要包括衍生工具套利、交叉市场套利、波动率套利、多头/空头套利以及回购套利等。

衍生工具套利是投资者利用衍生工具的价格差异来获取投资收益的投资策略。

交叉市场套利是投资者从两个市场中获取价格差异来获得投资收益的投资策略。

波动率套利是投资者利用未来的波动率曲线与现有的价格差异来获取投资收益的投资策略。

多头/空头套利是投资者利用多头和空头之间价格差异来获取投资收益的投资策略。

回购套利是投资者利用回购合约与期货合约之间价格差异来获取投资收益的投资策略。

套利也广泛应用于基于机器学习的交易中。

机器学习可以帮助投资者在套利市场中进行数据驱动的决策，从而以最小的风险获得最大的收益。

有了机器学习的帮助，投资者可以从大笔数据中发现有利可图的机会，并且可以实时帮助投资者进行套利交易，使他们能够以最优的收益水平进行投资。

总的来说，套利是一种高风险、高收益的投资策略，其原理是利用市场价格波动中存在的有利可图，来获取投资收益。

它可以装用各种形式，如价差套利、利率套利和交叉套利等，这就为投资者提供了许多高收益的机会。

机器学习的技术也使投资者更容易监测和发现市场的价格波动，从而获得投资收益。

基于高频数据的统计套利实证研究一、高频数据的应用场景高频数据指的是以秒甚至毫秒为单位的金融市场数据。

与传统的日线或分钟线数据相比，高频数据更加细致、全面，能够捕捉更多市场细节。

这为投资者提供开展高频交易、实现统计套利带来了可能。

高频交易是指基于高频数据进行的交易策略。

利用高频数据的优势，高频交易者可以在市场波动的瞬间获得交易机会，实现利润最大化。

例如，基于高频数据的套利策略可以通过在同一资产在两个市场间的交易来赚取差价。

二、统计套利的基本原理统计套利是指利用统计分析和数学模型来实现投资收益的策略。

它基于市场中的非理性行为和波动性，通过研究市场数据的统计规律和相关性，制定出能够捕捉市场机会的交易策略。

在统计套利中，最常用的策略是配对交易。

该方法通常选择两只股票或者是一支股票和其所属行业的指数进行组合，通过分析它们的历史价格走势，建立数学模型来确定它们之间的关系，并进行交易。

一般来说，当误差达到一定水平时会进行交易，即使价格关系不会持续很长时间。

三、实证研究本文选取上海证券交易所在2015-2017年间最常交易的7支股票进行研究：浦发银行、中证500指数ETF、中国石化、上海银行、保利地产、中国联通、沪深300指数。

我们运用协整模型和误差修正模型对这7支股票进行了配对交易实证研究。

结果显示，在平稳性检验和协整检验中，这7支股票中任意两支均存在协整关系，即它们的价格走势之间存在长期稳定的线性关系。

同时，误差修正模型的残差具有较好的总体可预测性，表明这7支股票的历史数据具有良好的统计特征，是进行配对交易的良好样本。

为了验证高频数据在统计套利中的应用，本研究还采用了高频数据和日线数据相结合的交易策略。

我们每天收集和整理这7只股票在前一天的分钟线数据，运用协整关系和误差修正模型来计算交易建议，然后将其应用于当日的高频交易中进行回测。

我们研究的数据时段为2015年5月至2017年4月，共503个交易日。

实证结果表明，使用高频数据进行交易的统计套利策略在这个时间范围内表现优异。

套利的原理
套利是一种利用市场价格差异或不匹配的交易策略，通过买入低价资产并同时卖出高价资产来获得风险无风险收益。

套利通常分为以下几种类型：
•空间套利：利用地理位置、市场供求关系等因素造成的价格差异进行交易。

•时间套利：通过不同时间点的交易价格差异进行买卖。

•跨市场套利：在不同市场之间利用价格差异进行交易。

•统计套利：利用统计学模型来寻找市场间的价格关系，进行交易。

套利的原理基于市场的效率理论，即市场价格会趋向于所有信息被充分反映，不存在明显的价格差异。

然而，由于市场的非理性行为或者信息传递滞后等原因，价格差异产生。

套利者通过快速判断市场中的价格差异，并及时进行相应的买卖操作，从中获取风险无风险收益。

他们通常使用高频交易、算法交易等工具进行交易操作，以追求最大的利润。

尽管套利是一种有效的交易策略，但也存在一定的风险和挑战。

例如：•市场波动风险：市场价格随时可能发生剧烈波动，套利者需要做好风险管理。

•执行风险：套利策略的执行需要高效的交易系统和快速的执行能力。

•监管风险：不同市场对于套利行为可能有不同的监管限制。

统计套利策略的五大主流策略分析与优缺点套利策略是指通过利用市场中的价格差异，进行买入和卖出以获取利润的一种投资策略。

以下是五种主流的套利策略的分析与优缺点：1.时空套利策略：时空套利是利用不同期货合约之间的价格差异进行交易，以获得利润。

该策略涉及到同一资产的不同交割期，不同合约的价格差异主要由供需和市场情绪等因素造成。

优点：-可以在大宗商品、金融市场等领域获得丰厚利润。

-套利周期较短，资金周转较快。

-提供了对冲风险的可能性。

缺点：-需要有高度的技术分析能力来捕捉和预测价格差异。

-对市场的变动非常敏感，风险较高。

-需要具备相当的资金实力来支撑交易的规模。

2.套利基金策略：套利基金是利用不同资产类别的价格差异进行交易的一种策略。

该策略通常涉及到多个市场，不同资产类别之间的关联性是利润的关键。

优点：-可以通过在不同资产类别之间分散投资来降低风险。

-通过利用市场的不有效性，可以获得较高的回报。

-可以根据市场条件灵活调整投资组合。

缺点：-需要有高度的专业知识和技术分析能力来实施套利策略。

-需要大量的研究和分析工作来确定潜在机会。

-受制于市场流动性和交易成本的限制。

3.期限套利策略：期限套利是利用同一资产在不同到期期限的交易来获取利润。

该策略利用的是市场情绪和需求供应关系等因素，不同到期期限的合约价格差异反映了市场对资产未来价值的不同预期。

优点：-可以通过收益曲线的分析来确定交易机会。

-提供了对冲和多样化投资的机会。

-可以在不同市场中获取较高的回报。

缺点：-期限套利需要高度的技术和市场分析能力。

-需要快速反应市场的变动，及时调整交易头寸。

-存在市场流动性和交易成本的限制。

4.统计套利策略：统计套利是利用统计学原理和模型来寻找价格差异的策略。

该策略基于统计学的原理，通过分析历史数据和市场走势来预测价格差异。

优点：-提供了一种系统化的方法来分析市场并寻找交易机会。

-可以通过建立和测试模型来提高投资回报率。

-可以减少个人主观判断的影响，降低投资风险。

统计套利在我国证券市场上的应用与研究的开题报告一、研究背景随着我国证券市场的不断发展，证券市场的交易活动也日益增加，投资者们需要获得更多的收益。

在这个过程中，统计套利作为一种较为流行的交易策略，逐渐被投资者所了解和掌握。

统计套利是指通过对一系列相关股票的表现进行分析，及时把握市场变化，进行买入、卖出股票的操作。

根据统计套利的原理，当证券市场上某些股票的价格出现偏差时，就会出现一些被低估或被高估的股票。

这时，投资者可以利用这种偏差，通过股票的买入和卖出获得收益。

二、研究意义统计套利是一种较为流行的交易策略，在我国证券市场上的应用已有一定的基础。

通过对统计套利的研究和应用，可以为投资者提供合理的投资策略，帮助他们更好地把握证券市场的波动，获取稳定的投资收益。

此外，通过对统计套利的研究，还可以加深对我国证券市场的认识，了解市场的基本情况，为证券市场的发展提供参考。

三、研究内容本研究将围绕以下几个方面进行深入研究：1. 统计套利的基本原理：介绍统计套利的基本概念和原理，包括如何识别股票价格偏差的方法等。

2. 统计套利在我国证券市场的应用：从数据收集、预处理、模型建立等方面对统计套利在我国证券市场的应用进行详细分析，并对其效果进行评价。

3. 统计套利的优化策略：根据对统计套利的研究和分析结果，提出一些优化策略，包括如何选择股票组合、如何控制风险等。

4. 统计套利的局限性：探讨统计套利在实际操作中存在的局限性，包括数据采集难度大、模型存在误差等问题，从而为投资者提供更加全面的理解。

四、研究方法本研究将采用文献研究、归纳分析、实证研究等方法，结合对统计学、金融学等相关学科的理论研究，对统计套利在我国证券市场上的应用进行分析和探讨。

五、研究进度安排本研究计划如下：第一阶段：文献查阅和分析，对统计套利的基本概念和原理进行系统梳理，准备撰写综述。

第二阶段：数据收集和预处理，采用Python语言编程，运用数据挖掘方法分析金融市场数据，准备建立模型。

上市公司统计套利研究统计套利与传统投资不同，是一种基于模型的投资过程。

统计套利是在不依赖其具体的经济含义情况下，仅仅是通过运用数量手段进行构造投资组合，这种投资是根据成对的证券或股票期货的价格与其数量模型所预测理论价值进行对比分析，寻找价值偏离并构建有关组合的多头和空头，进而规避市场的固有风险并获取一个相对稳定的套利收益[1]。

构造统计套利组合是统计套利的第一步，通过寻找相关性强的股票对并对分析股票对之间是否存在长期的均衡关系即协整关系，对于存在这种协整关系的股票对可以结合成一种投资组合，由于股票对长期均衡因此当这两种股票之间在某一个短期内价差偏离较大并超过一定值时，即可实施对冲交易，即进行相应的建仓和平仓操作，经过一段时间当价差回复到正常的水平时，对交易的股票对开始反向平仓和建仓的操作，通过这种平仓与建仓赚取相对低风险的收益。

基于这种协整理论的统计套利研究在国内其他地区已经研究的十分多，然而对于西藏地区的上市的股票来说却还没有任何研究。

截至到现阶段西藏总共有18家A股的上市公司，其主要分布在食饮品制造、旅游、制药和藏医药等各行业。

在研究统计套利时一般会选取同一板块的或同一行业的股票进行配对看是否存在协整关系，但是对于西藏地区来说，由于地理位置特殊与国内其他地区的产业之间的联系相对不是特别紧密，而整个区内的少数行业之间的联系更加密切，导致这上市不多的公司之间可能会存在的一定的协整关系。

1协整模型在进行统计套利分析时其前提是相应的股票对之间存在协整关系。

具有协整关系的序列一般来说相关性也比较强。

因此分析时先找出相关性比较强的股票对，然后再对股票对进行检验看其是否存在长期的协整关系。

对于存在协整关系的股票对来说，差价偏离到一定预设程度时开始投资建仓：此时买进相对来说被低估的股票，同时卖出相对高估的股票，等到价差回归均衡时进行相反操作卖出即可。

首先是检验相关性比较高的股票对即变量之间是否存在协整关系，Engle和Granger于____年提出两步检验法，也称为EG检验。

统计模型论文统计套利模型的理论综述与应用分析【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。

统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。

在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利成对交易应用分析一、统计套利模型的原理简介统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。

在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。

统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。

如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会在某种意义上存在着共同点的两个证券比如同行业的股票，其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理统计套利具体操作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。

成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。