Python配对交易策略Pairs Trading统计套利量化交易分析股票市场
我们正在查看一组科技公司，看看它们中是否有任何一家是协整的。我们将首先定义我们想要查看的证券列表。然后我们将获得 2013 - 2018 年每个证券的定价数据..
我们的算法列出了两个协整对：AAPL/EBAY 和 ABDE/MSFT。我们可以分析他们的模式。
如我们所见，p 值小于 0.05，这意味着 ADBE 和 MSFT 确实是协整对。
无论我们是使用价差法还是比率法，我们都可以看到我们的第一个图对 ADBE/SYMC 倾向于围绕均值移动。我们现在需要标准化这个比率，因为绝对比率可能不是分析这种趋势的最理想方式。为此，我们需要使用 z 分数。
z 分数是数据点与平均值的标准差数。更重要的是，高于或低于总体平均值的标准差的数量来自原始分数。z-score 的计算方法如下：
通过将另外两条线放置在 z 分数 1 和 -1 处，我们可以清楚地看到，在大多数情况下，与平均值的任何大背离最终都会收敛。这正是我们想要的配对交易策略。
训练测试拆分
在训练和测试模型时，通常会有 70/30 或 80/20 的分割。我们只使用了 252 个点的时间序列（这是一年中的交易天数）。在训练和拆分数据之前，我们将在每个时间序列中添加更多数据点。
标准正态分布的均值为 0，标准差为 1。从图中可以看出，很明显，如果时间序列超出均值 1 个标准差，则趋向于恢复到均值。使用这些模型，我们可以创建以下交易信号：
使用the交易策略
一、 量化策略是散弹枪，别玩成狙击枪。
量化策略的特点是用计算机、大数据的数量优势战胜主观交易，赔率优先，它是散弹枪，打不太准，但是射击面积大，兔子、狐狸、野狼收获一箩筐，价值投资是概率优先，是狙击枪，打的准，射击面积小，一次只能打一头牛，所以量化策略持股数多（ >8 股）、交易次数多 (>500 次 ) 才能发挥稳定效果，假如把量化交易玩成了狙击枪，只能碰运气、看人品了，我在果仁 几 年，看到太多昙花一现的单股策略了，类似猜大小。
二、 不择时收益最高，但是很难做到，接受策略的不完美。
我不择时，测试过各种策略，择时收益率反而下降，择时信号只有十几次，属于小概率事件，股票市场每一根 K 线都不一样，择时无用，大多数人择时导致更多亏损，让好心态变焦虑， 输给人性 ， 择时的资金只有单利，不能享受复利。看到商城以往择时非常漂亮的策略， 2015 年最大回撤 20% ，也许是它把好运气用完了吧，我选择不择时的真实策略，留出 3 年生活费，让策略奔跑。
择时论证观点见下文评论区
三、 通过承担因子 bad time 风险敞口，获得未来超额收益。
通过承担因子 bad time 风险敞口，获得超额收益，多因子策略在市场大跌、大涨时都跑输指数，只有在盘整期、慢牛期跑赢指数。
行为金融诺贝尔奖获得者塞勒的小盘价值（蓝色）基金年化 16.42% ， 2008 年金融危机跑输罗素 2000 指数（紫色） ，后面超越指数。
四、 遇到策略的 bad time ，正确做法不是抛弃它，而是坚守， 保持交易的一致性。
选定一个靠谱的量化策略，至少使用 1 年，不要追涨杀跌；我测试过小市值策略几千次，总体上收益差不多，从 10 年测试周期看，同样 80% 收益的两个策略，同一年收益率相差 50% 都很正常，所以，不要看哪个策略新高了就去追，哪个策略回撤了就卖，追涨杀跌策略的结果只能是不断损耗，最后 GAME OVER 。
五、 好的中低频量化策略特点是什么？
3. 经过 10 年以上的数据回测，是正期望的系统。
4. 持股数 >8 股，交易次数 >500 次，持股天数 >5 天，平均交易收益 >5%,IC>0.05 IR>0.5 衰减小，排列单调性好。
六、 资产配置、 多策略组合，持股数 >15 股， 定期仓位再平衡。
红利策略+好公司策略+ 小市值策略+机构跟踪策略+卖方超预期策略+AH轮动策略，消费+医药+科技行业配置， A股、美股、港股、可转债、债券、CTA配置等，逻辑不同，持股不同，相关性低，可以定期仓位再平衡。不要为了将来用不到的钱去冒险，人总有信息偏差、认知局限、执行偏差、敬畏市场，降低年收益目标到15%，总体策略组合达到20%就好了，摊大饼活久一点吧。
七、相信量化机器，人越少干预越好。
量化策略的不确定性应该仅仅来自于市场，而非来自于人的干预，如果因为人为原因偏离了策略 ，哪怕是最轻微的偏离，而给策略的表现带来了额外的不确定性，那都是人的责任------詹姆斯·西蒙斯
【關鍵報告】程式交易是什麼？白話文看懂常見使用策略
Source：富果研究部
利用 API 串接相關資料庫或是透過爬蟲得到市場資訊（如價格、成交量、財報數字，甚至蒐集個股的網路聲量等），隨著各類資訊的機器可讀性上升，除了傳統的財務資料外，各類總經數字、104 職缺數量、停車空位狀況、天氣狀況、Facebook 按讚數等非傳統的投資資料也都可匯入做為投資判斷的參考數據和資料。
串接交易 API 後由程式自動執行買進或賣出的委託，並且確認後續的成交與庫存狀況；或是策略本身就是針對下單設計，例如常見的鋪價下單等。
程式交易的優缺點有哪些？
優點：
1. 嚴謹遵守紀律
程式自動化進行交易能夠絕對理性的執行所有策略判斷出的結果，因此能夠 大幅減少投資人非理性交易行為 （例如追高殺低、凹單等），設計出來的策略也能夠最真實的表現其績效。
2. 節省盯盤時間也節省精力
4. 可較快速的透過回測進行策略評估
然而，這邊要特別強調一點： 過去能夠賺錢的策略不代表未來一定賺錢，我們僅能透過回測盡量尋找一個與正報酬相關係數較高的策略，市場並不存在一個在未來必定賺錢的策略（也就是所謂的投資聖杯） 。而透過回測並配合一定的統計方法論，也有機會找到一個過去不會賺錢但難說未來不會賺錢的策略（從統計上無法否定虛無假設）。
缺點：
需要有程式能力，進入門檻較高
但想要進行程式交易就代表要有一定的程式基礎（除非花錢請人協助開發）。即使市面上有一些為程式交易而生的付費軟體（例如 Multicharts、MT4 / MT5 等）可以讓投資人不需要太多程式能力就可以開始使用，但仍需要花費數週的時間上手，更不用說其他通用程式語言（例如 Python、R、C++、Java 等），都需要從最基本語法開始學起。
Source：富果研究部
常見的交易策略有哪些？
1. 回歸或分群分析（Regression / Cluster Analysis）：透過回歸分析模型或概念，嘗試預測未來股價走勢
i. 機器學習預測模型
ii. 趨勢跟隨策略與均值回歸策略
2. 統計套利（Statistical Arbitrage）：利用過去價格變化的統計結果，在價差異常時進行套利
i. 市場中性套利（Market Neutral Arbitrage）
市場中性套利是指透過 組合相關性較高的標的 （例如可口可樂與百事可樂、台積電與聯電等），在兩者的價差出現異常時，同時做多較弱勢的標的和放空較強勢的標的，等到兩者價差回歸正常關係時平倉，來 獲得價差在發散和收斂之間所產生的報酬 。
假設我們認為 台積電（市：2330） 與 聯電（市：2303） 的股價走勢相似，長期來看的變動趨勢應該雷同（同漲同跌）。
ii. 跨市場套利（Cross Market Arbitrage）
一般而言，這個價差會在一個穩定的區間中波動，但有時也會出現短暫價差的異常，而 跨市場套利就是透過捕捉相同商品在不同市場的價差異常來獲利。
例如倫敦金屬交易所（LME）與上海期貨交易所（SHFE）都會進行銅的商品期貨交易，當 LME 的銅價明顯低於 SHFE 的銅價時，我們可以在買入 LME 銅期貨的同時，賣出 SHFE 的銅期貨，之後等到兩個市場的期貨價差恢復正常時再平倉來從中獲利。
高頻交易者也時常透過跨市場套利來創造獲利，這群交易者的交易頻率非常高，甚至達數毫秒就交易一次的程度，但也因為高頻交易存在，美股不同交易所（例如 NYSE 和 Nasdaq）之間的價差才能被快速消除，市場效率也能大為提升。
iii. 衍生性金融商品套利
以上三種套利模式我們也都可以透過手動交易來達成，但在電腦能力發達的今日，套利機會往往都會被速度更快的程式捕捉到， 套利的空間可能在我們下單前就已被程式交易滿足，因此目前市場中的套利交易大多是由程式交易來完成 。
除此之外，這樣的套利策略通常對資金的要求較高， 對於一般投資人而言較難以進入 ，大部分都是專門進行套利策略的公司或是機構法人在操作。
3. 資產配置：運用資產配置理論，透過程式計算較佳資產配置組合並自動調整
現代投資組合理論（Modern Portfolio Theory）被譽為投資學的聖經之一，我們可以應用這個理論計算投資組合的預期風險與預期報酬率之間的關係，協助找出投資組合中各標的占有不同比例時相對應的預期報酬和風險。
如同前面的台積電和聯電的例子，市場中兩兩標的之間的波動可能呈現高度正相關，但同時也有可能呈現無相關甚至負相關（即其中一檔漲時另一檔通常會跌），因此我們可以透過 在投資組合中加入一些相關係數較低的標的來降低整體投資組合波動度，達到分散投資風險的效果 。
結論
▼ 理財果汁機的讀者有福啦！
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本人/本撰寫相關團體（以下簡稱我）目前無持有本文提到之股票的多方部位，且預計不會在未來 72 小時內增加持股。我與本文所提到的公司沒有商業關係，撰寫本文僅為分享，並無收取任何報酬。本文之資訊僅供分析參考，不保證內容之完整性與正確性，也不構成任何買賣有價證券之要約或宣傳。
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中短线交易的基本因素：
识别市场潜力 使用the交易策略 – 市场机会与一个需要避开的市场之间的差别。有时候，比冒险进入过度活跃的市场而遭受亏损，更加明智的是持币观望
紧跟移动平均线 – 这是某支股票在明确的时间周期内（具体而言是15天、20天、30天、50天、100天和200 天）的平均价格。透过均线，您可以知道，这支股票的趋势是上涨还是螺旋下跌。
识别整体周期形态 – 市场通常周期波动，关注这些周期将指导交易员入场的最佳时机
市场趋势与形态 - 可以在几天的时间内形成。如果您仔细研究市场趋势与形态，将注意到上涨和下跌趋势的某些形态。找到所交易资产的趋势，“乘风破浪”顺势而行。
管理风险 – 极其重要，每个交易员都要掌握：“最小化风险并最大化回报”。您可以在平台上运用入场单与止损单，从而防止超额使用交易账户中的可用资金。
利用技术分析 – 这是评估与研究股票走势的方法：利用某支股票之前的价格和形态，预测其近期的走势。
长期
用小杠杆 – 坚持只用净值中小部分的资金，这样，您将得以承受住日内或周内波动。
一直记得您的SWAPS – Swaps是所有经纪商对持有隔夜头寸收取的费用，即掉期费用。掉期费用也有正值的时候，但大部分时候为负值，所以，请为这部分开支做好充分的准备。
时间与盈利潜力 – 考虑您花在交易上的时间，并与收到的潜在回报相比较。要使时间投资比达到值得的状态，长期交易员必须用到相对相多的资金。他们常犯的错误是，即使拥有最好的策略，或许也不能达到盈利目标。杠杆过小的时候，可能发生这样的结果。
剥头皮
当日交易
识别可能的入场机会 – 日内K线图、ECN报价和实时消息都是很好的入场指标
寻找价格目标 – 识别最优价格目标。入场时，您需要确信入场价是个好价格，出场时一定能获利
止损 – 使用the交易策略 保证金交易确实增加您的风险。您将暴露在快速波动的价格风险中，运用止损单限制头寸亏损
战胜几率 – 以密切跟踪策略来评估自己的表现，而不是以逐利评估表现