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统计套利的概念

什么是统计套利？统计套利的基本思想是利用统计分析工具，对一组相关价格之间关系的历史数据进行研究分析，研究该关系在历史上的稳定性，并估计其概率分布。分布中的极值区域，即负域，当真实市场中的价格关系进入负域时，认为这种价格关系无法长期维持，套利者成功的概率较高在套利。

注：统计套利只针对稳定的价格关系进行，没有稳定价格关系的套利风险很高。价格关系是否稳定直接决定了统计套利能否成立。因此，在对价格关系的历史数据进行统计分析时什么是统计套利，首先需要检验历史数据中的价格关系是否稳定。如果一组价格关系是稳定的，那么必然存在某种均衡关系维持机制。一旦价格关系偏离均衡水平，维持机制将或多或少地使价格关系回到均衡水平。因此，要分析一组价格关系是否稳定，需要定性分析是否存在这种均衡关系维持机制，然后对历史数据进行统计分析，验证定性分析得到的关系维持机制是否具有历史意义稳定的。它确实有效。

例如：大豆、豆粕、豆油之间的跨品种套利。豆粕和豆油都是大豆的下游产品。它们之间的关系决定了三者之间的均衡关系。通过对近20年CBOT大豆、豆油、豆粕的分析，再看2009年的历史价格对比数据，会发现它们之间的价格关系具有很强的稳定性。

国产三大植物油同属食用油系列，三者互为替代品，在用途上相互影响，存在均衡的价差关系。通过长期统计分析，价格对比关系较为均衡。

大豆和玉米同季种植什么是统计套利，属于农耕产品。它们可以作为下游饲料的原料，相互替代。这两种均衡关系保持着相对稳定的价格比较关系。

例如铜和铝，利用它们近20年的历史价格数据进行统计分析，很容易发现它们之间的价差（对比）是不稳定的，因此存在大量的价差套利。介于铜和铝之间。大风险。概括地说，要进行统计套利，首先需要定性和定量相结合，找到具有均衡维持机制的稳定价格关系，然后估计相对价格关系的概率分布，并进行统计检验概率分布。这是统计套利的基础。

统计套利的优势

优势一：统计套利是对无风险套利条件的放宽，增加少量的风险换取更多的套利机会，最大损失远小于预期收益。毕竟，风险只会阻碍财富的增长，但没有风险，财富永远不会自动增加。如果承担更多的风险会产生更多的获利机会，那么这种权衡是值得的。（主要看风险收益比）

优势二：相关品种的价格走势受共同的外部因素影响，品种本身的因素往往决定相对价格（价差或比价）的走势，外界突发性因素对价格影响不大差异，所以相对价格走势的分析往往可以忽略外部的不确定性，只需要考虑品种本身的供求因素。价差走势相对，但品种走势更容易掌握。这就是套利风险相对较小的原因。

统计套利的局限性

局限一：统计套利完全根据历史数据的统计分析来判断套利机会。会有一个根本性的局限性，就是历史数据只能反映过去，过去发生的事情未来不一定会发生。历史不能代表未来，但如果我们不依靠历史，我们将对未来一无所知。只有悠久的历史才是套利者唯一可以用来分析未来的东西。因此，对待史料的正确态度不是因为史料的局限性就将其抛弃，而是在利用史料的同时采取措施应对其局限性。在分析历史的基础上，充分结合品种的基本面数据，预估未来相对价格走势，从而评估套利的可行性。

局限二：恢复均衡关系所需的时间跨度难以准确预测。这个跨度只能根据历史统计数据或季节性规律来粗略估计。如果预期目标价差提前到达，可以提前平仓离场，或者反向开始新的套利。但是，如果超过预计的时间周期一周、两周或更长时间，这将增加套利者的资金成本。如果返回时间过长，套利者可能会在预期利润实现之前平仓。这可能导致套利失败。

因为在未来很长一段时间内，它们之间的关系会不断地背离和回归，可以利用历史数据进行统计分析，估计价差的均衡范围和偏离均衡范围的时间. 长度的概率分布和偏离区间的概率分布，再根据产品的基本面信息和投资者的财务状况决定是否实施套利。事实上，只要十次套利成功八到九次，累积的套利收益就足以抵消剩下的一两次套利失败所遭受的损失，而每次止损造成的最大损失远小于一个单一的止损。预期收益。因此，与单向投机相比，这种套利风险很小，收益也比较稳定。适合资金量大、追求稳健投资的机构投资者。

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