统计套利是一种利用统计学方法，在多个相关资产间寻找并利用价格差异的投资策略。
统计套利是一种基于模型的套利策略，旨在通过数学手段构建资产组合，并利用市场价格与理论价值的偏差获取稳定的无风险超额收益率，以下是对统计套利的详细解释：
一、定义与原理
统计套利是一种市场中性策略，其核心在于寻找并利用两种或更多证券之间的相对错误定价机会，这种策略不依赖于市场环境的变化，而是通过历史数据和数学模型来预测价格走势，并在价格偏离理论价值时进行交易，当两只股票的价格出现背离时，统计套利者会买入被低估的股票并卖出被高估的股票，期待两者的价格在未来回归到均衡状态，从而获利。
二、方法与类型
统计套利的方法多种多样，常见的包括距离法、协整交易方法、多因素模型方法和均值回复方法等，这些方法各有优缺点，但在实际应用中都需要根据具体情况进行调整和优化。
根据交易对象之间的关系，统计套利可以分为跨期统计套利、跨市场统计套利和跨品种统计套利，跨期套利主要针对同一标的资产的不同到期月份的期货合约；跨市场套利则是在不同市场之间对相同标的资产进行套利；跨品种套利则利用不同但具有相关性的商品之间的合约价格差异进行套利。
三、风险与注意事项
尽管统计套利被视为一种低风险策略，但它仍然面临一些潜在的风险，当某标的资产的价格持续偏离与其高度相关的另一只标的资产价格时，价差可能无法短期回复到均衡位置，导致被强行平仓止损的风险，交割风险和极端行情风险也是统计套利者需要关注的问题。
为了降低风险，统计套利者需要严格控制每一次套利的风险，确保单次可能的最大损失不会对本金产生明显的影响，他们还需要密切关注市场动态和政策变化，以便及时调整策略。
四、示例与应用
以配对交易为例，假设交通银行和建设银行的股票价格具有很高的相关性且两者之间的价差大于1元的情况很少，那么当市场的价格波动导致交通银行的股票价格比建设银行高出1元时，套利者可以通过卖出交通银行股票、买进建设银行股票构建投资组合；当两家公司的股票价差回归到1元以内时，做相反的交易以获利了结。
统计套利在金融市场中有着广泛的应用，它不仅可以用于股票市场，还可以应用于期货市场、外汇市场等多个领域，随着量化交易技术的发展和普及，统计套利策略也在不断演变和完善。
统计套利是一种基于模型的市场中性策略，旨在通过寻找并利用证券之间的相对错误定价机会来获取稳定的无风险超额收益率，虽然这种策略具有一定的风险性，但通过严格的风险管理和控制措施，可以有效地降低潜在损失并提高收益稳定性，对于投资者而言，了解统计套利的原理和方法有助于更好地把握市场机会并实现资产的保值增值。
六、FAQs
Q1: 统计套利与高频交易有何区别？
A1: 统计套利并不等同于高频交易，高频交易通常指的是在极短的时间内（如微秒级别）进行大量交易以捕捉微小的价格变动利润的策略，而统计套利则更侧重于利用历史数据和数学模型来预测价格走势并进行交易，其交易频率可能较低但持续时间较长。
Q2: 统计套利是否适合所有投资者？
A2: 统计套利并不适合所有投资者，由于其涉及复杂的数学模型和数据分析技术，因此需要投资者具备一定的专业知识和技能，统计套利也存在一定的风险性，需要投资者具备较强的风险承受能力和风险管理能力，对于普通投资者而言，建议谨慎选择并咨询专业人士的意见。
