基于数学模型和统计方法的量化交易策略，核心在于利用资产价格的统计特性而非基本面信息进行交易。
描述非平稳时间序列之间可能存在的长期均衡关系，是统计套利的核心理论基础。
寻找历史走势相似的股票进行配对，当价格差较大时高卖低买进行套利。
利用期货合约之间的价差变动获利，包括跨期套利和跨品种套利。
利用汇率关系寻找套利机会，包括三角套利和息差套利。
包括跨交易所套利、三角套利和统计套利，CEX与DEX之间价差最高可达3.5%。
| 市场 | 交易制度 | 杠杆特性 | 交易成本 | 监管要求 |
|---|---|---|---|---|
| 股票市场 | T+1交易制度 | 无杠杆 | 佣金万1.2-3 + 印花税千1 | 严格程序化交易监管 |
| 期货市场 | T+0交易制度 | 5-10倍杠杆 | 约交易额的千分之一 | 需程序化交易申报 |
| 外汇市场 | T+0交易制度 | 1:50-1:500杠杆 | 点差1.2-1.5点 + 佣金 | 严格监管，资金隔离 |
| 加密货币 | 7×24小时交易 | 通常1-100倍杠杆 | 交易手续费0.1%-0.2% | 中国境内禁止交易 |
// 计算价差
Spread = Price_A - β × Price_B
// 计算Z-Score
Z = (Spread - Mean(Spread)) / Std(Spread)
适合快速原型开发、数据分析和策略回测，拥有丰富的统计和机器学习库。
适合需要毫秒级响应的高频套利策略，执行速度快，性能敏感。
获取历史价格数据，确保数据质量和完整性
探索性数据分析，识别潜在的协整资产对
建立统计模型，确定交易规则和参数
历史回测评估策略表现，参数优化
策略代码实现，连接交易接口，实盘运行