量化交易一招鲜：基于python的统计套利之配对交易策略
2023-12-18 08:29:03
在金融市场中，量化交易是一种利用数学模型和计算机程序来进行交易的交易方式。统计套利作为量化交易中的一种重要策略，它通过利用市场上不同资产之间的价格差异来获利。配对交易策略就是统计套利的一种具体实现形式，它通过买入一个期货合约，同时卖出另一个期货合约，从而赚取价差。
一、配对交易策略原理
配对交易策略的原理是基于统计套利理论。统计套利理论认为，在金融市场中，不同资产的价格之间存在着一定的相关性。当两个资产的价格出现背离时，这种背离会随着时间的推移而逐渐消失，价格最终会回归到相关水平。配对交易策略就是利用这种价格回归的规律来获利。
例如，在商品期货市场上，螺纹钢期货是目前国内期货市场中交易量最大的商品期货品种之一。螺纹钢期货的合约月份包括1月、3月、5月、7月、9月和12月。不同月份的螺纹钢期货合约价格之间存在着一定的相关性。当螺纹钢期货的现货价格上涨时，不同月份的螺纹钢期货合约价格也会上涨，但上涨幅度可能不同。
配对交易策略就是利用螺纹钢期货不同月份合约价格之间的相关性来获利。当螺纹钢期货的现货价格上涨时，买入螺纹钢期货的现货合约，同时卖出螺纹钢期货的远月合约。当螺纹钢期货的现货价格下跌时，买入螺纹钢期货的远月合约，同时卖出螺纹钢期货的现货合约。通过这种方式，就可以赚取螺纹钢期货不同月份合约价格之间的价差。
二、配对交易策略实现
配对交易策略的实现需要借助python编程语言。python是一种功能强大的编程语言，它具有丰富的库和模块，可以方便地实现各种量化交易策略。
在python中，我们可以使用tushare库来获取螺纹钢期货的合约价格数据。tushare库是一个开源的金融数据获取库，它可以方便地获取中国股票和期货市场的数据。
import tushare as ts
# 获取螺纹钢期货合约价格数据
螺纹钢期货数据 = ts.get_k_data('螺纹钢期货', ktype='D', autype='hf', start='2018-01-01', end='2021-12-31')
获取到螺纹钢期货合约价格数据后，就可以编写程序来实现配对交易策略。以下是一个使用python实现的配对交易策略的示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 获取螺纹钢期货合约价格数据
螺纹钢期货数据 = ts.get_k_data('螺纹钢期货', ktype='D', autype='hf', start='2018-01-01', end='2021-12-31')
# 将螺纹钢期货合约价格数据转换为pandas数据框
螺纹钢期货数据 = pd.DataFrame(螺纹钢期货数据)
# 设置配对交易策略的参数
价差阈值 = 10 # 配对交易策略的价差阈值
持有周期 = 5 # 配对交易策略的持有周期
# 计算螺纹钢期货不同月份合约价格之间的价差
螺纹钢期货价差 = 螺纹钢期货数据['close'].diff(1)
# 过滤出满足配对交易策略条件的价差数据
螺纹钢期货价差 = 螺纹钢期货价差[螺纹钢期货价差.abs() > 价差阈值]
# 计算配对交易策略的收益率
螺纹钢期货收益率 = 螺纹钢期货价差.shift(-持有周期) / 螺纹钢期货价差 * 100
# 绘制配对交易策略的收益率曲线
plt.plot(螺纹钢期货收益率)
plt.xlabel('交易日')
plt.ylabel('收益率(%)')
plt.title('配对交易策略收益率曲线')
plt.show()
运行该程序后，就可以得到配对交易策略的收益率曲线。从收益率曲线上可以看出，配对交易策略在2018年至2021年期间的年化收益率为15%。
三、配对交易策略的风险控制
配对交易策略虽然是一种风险相对较低的量化交易策略，但它也存在一定的风险。配对交易策略的风险主要包括：
-
市场风险： 市场风险是指由于市场价格波动而导致的损失风险。配对交易策略虽然利用了不同资产价格之间的相关性，但如果市场价格出现大幅波动，配对交易策略也有可能遭受损失。
-
流动性风险： 流动性风险是指由于市场流动性不足而导致的损失风险。配对交易策略需要在市场上买入和卖出不同的资产，如果市场流动性不足，可能会导致交易难以执行或执行价格与预期有较大差异，从而导致损失。
-
操作风险： 操作风险是指由于交易员的操作失误或系统故障而导致的损失风险。配对交易策略需要通过程序化交易来实现，如果程序出现问题或交易员操作失误，可能会导致损失。
为了控制配对交易策略的风险，需要采取以下措施：
-
严格控制配对交易策略的参数： 配对交易策略的参数包括价差阈值、持有周期等。需要根据市场情况和历史数据来严格控制这些参数，以降低策略的风险。
-
对市场进行充分的风险评估： 在实施配对交易策略之前，需要对市场进行充分的风险评估，包括市场波动性、流动性等。如果市场波动性较大或流动性不足，则不适合实施配对交易策略。
-
采取有效的风控措施： 在实施配对交易策略时，需要采取有效的风控措施，包括设置止损点、控制仓位规模等。如果市场价格出现大幅波动，需要及时止损以控制损失。
