从零理解配对交易与协整

很多人第一次听到配对交易（Pairs Trading），直觉是「找两只相关的股票，一只涨了就买另一只」。这其实说对了一半，也错了一半。

核心思想：赌价差回归

配对交易不预测绝对价格，而是赌两只股票的相对价格（价差）会围绕某个均值上下波动。当价差偏离历史均值太远时，我们下注它会回来。

比如股票 A 和 B 长期保持 A ≈ 2 × B 的关系。某天突然变成 A ≈ 2.4 × B，我们就卖 A 买 B，等比例回归时平仓获利。

相关性 ≠ 可交易

关键陷阱在于：相关系数高，不等于价差稳定。两只有长期上升趋势的股票可以高度相关，但它们的价差可能一路放大，永远不回归。

这时候就需要协整（Cointegration）。

协整是什么

简单说，两个序列各自可能「随机游走」（长期记忆不住），但它们的某种线性组合却是平稳的——均值、方差不随时间漂移。这个线性组合，就是我们想要的价差。

若 A_t - β·B_t 是平稳序列，则称 A 与 B 协整，β 为对冲比例。

检验常用 ADF 检验（Augmented Dickey-Fuller）：对价差序列做单位根检验，p 值足够小则说明平稳，配对成立。

实操中的坑

• 样本内协整 ≠ 样本外有效。市场结构会变，昨天的配对明天可能失效。
• 换手成本会吃掉收益。价差经常小幅抖动，频繁交易等于给券商打工。
• 设置合理的进入/退出阈值。太窄则交易太少，太宽则承担更大暴露。

配对交易是市场中性策略里最经典的一种，但它不是印钞机，而是对「均值回归」这一信念的工程化表达。