两条保持在一起的游走
两条各自一阶单整的价格序列 xt 与 yt 仍可能有长期联系:如果某个组合 zt=yt−α−βxt 是平稳的,这两个序列就是协整的。它们各自游走,但一起游走,差距 zt 总会回到均值。这是配对交易的统计基础:当价差异常拉大时,卖出贵的一边、买入便宜的一边,等待价差收窄。协整说的是长期的价格水平,它不同于相关性——相关性衡量日收益是否同向变动,却不说明价格水平是否保持接近。
zt=yt−α−βxt,Zt=szzt−zˉ,t1/2=lnφln(1/2),Δyt=−λzt−1+…(1) Engle-Granger 检验分两步。先用最小二乘把 yt 对 xt 回归,估计 α 和对冲比率 β;再对残差 zt 做 ADF 检验。由于残差来自拟合的回归,普通的 ADF 临界值过于宽松,应使用 Engle-Granger 临界值:含常数项的两个序列在 5% 水平上约为 −3.34。若拒绝单位根,则这对序列协整,价差以半衰期 ln(1/2)/lnφ 回归均值,其中 φ 是价差的 AR(1) 系数。误差修正的视角是:若昨天的价差为正,今天 y 下跌或 x 上涨。交易时把价差标准化为 z 分数,∣Z∣ 超过约 2 时入场,接近 0 时离场,并按 β 确定两腿的大小。风险是真实的:关系可能破裂,β 会漂移,成本会吃掉小价差,而检验成千上万对组合会发现很多仅凭偶然通过的,所以要出于经济理由选择配对,并用样本外数据确认。
价差及其信号假设
y 对
x 回归得到
α=10、
β=1.5。当
x=40、
y=73 时,价差为
z=73−10−1.5⋅40=3。若价差均值为
0、标准差为
1.5,则 z 分数为
Z=2:
y 相对
x 偏贵。交易是卖出 100 单位
y、买入
1.5⋅100=150 单位
x。若价差的 AR(1) 系数为每日
0.95,半衰期为
ln(0.5)/ln(0.95)≈13.5 天,所以要做好等几周而不是几小时的准备。
- 协整:每个序列各自游走,但它们的线性组合是平稳的。
- Engle-Granger:先回归,再用更严格的 Engle-Granger 临界值对残差做 ADF 检验。
- 配对交易:交易价差的 z 分数,按 β 确定两腿,预期价差在约一个半衰期内收窄。
实验:评分内容
- 价差15 分
- z 分数10 分
- 价差的半衰期15 分
- 确定两腿的规模10 分
- 解读检验结果15 分
- 配对术语15 分
- 构建配对交易10 分
- 相关不是协整10 分