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雷达卡
-------------- AlgorithmicTradingInsights andTechniques
统计套利领域著名的书，257页。
CHAPTER1
MonteCarloorBust1
Beginning 1
Whither?AndAllusions 4
CHAPTER2
StatisticalArbitrage9
Introduction 9
NoiseModels 10
ReverseBets 11
MultipleBets 11
RuleCalibration 12
SpreadMarginsforTradeRules 16
PopcornProcess 18
IdentifyingPairs 20
RefiningPairSelection 21
EventAnalysis 22
CorrelationSearchintheTwenty-FirstCentury 26
PortfolioConfigurationandRiskControl 26
ExposuretoMarketFactors 29
MarketImpact 30
RiskControlUsingEventCorrelations 31
DynamicsandCalibration 32
EvolutionaryOperation:SingleParameterIllustration34
CHAPTER3
StructuralModels37
Introduction 37
FormalForecastFunctions 39
ExponentiallyWeightedMovingAverage 40
ClassicalTimeSeriesModels 47
AutoregressionandCointegration 47
DynamicLinearModel 49
VolatilityModeling 50
PatternFindingTechniques 51
FractalAnalysis 52
WhichReturn? 52
AFactorModel 53
FactorAnalysis 54
DefactoredReturns 55
PredictionModel 57
StochasticResonance 58
PracticalMatters 59
Doubling:ADeeperPerspective 61
FactorAnalysisPrimer 63
PredictionModelforDefactoredReturns 65
CHAPTER4
LawofReversion67
Introduction 67
ModelandResult 68
The75percentRule 68
Proofofthe75percentRule 69
AnalyticProofofthe75percentRule 71
DiscreteCounter 73
Generalizations 73
InhomogeneousVariances 74
VolatilityBursts 75
NumericalIllustration 76
First-OrderSerialCorrelation 77
AnalyticProof 79
Examples 82
NonconstantDistributions 82
ApplicabilityoftheResult 84
ApplicationtoU.S.BondFutures 85
Summary 87
Appendix4.1:LookingSeveralDaysAhead 87
CHAPTER5
GaussIsNottheGodofReversion91
Introduction 91
CamelsandDromedaries 92
DryRiverFlow 95
SomeBellsClang 98
CHAPTER6
InterstockVolatility99
Introduction 99
TheoreticalExplanation 103
TheoryversusPractice 105
FinishtheTheory 105
FinishtheExamples 106
PrimeronMeasuringSpreadVolatility 108
CHAPTER7
QuantifyingReversionOpportunities113
Introduction 113
ReversioninaStationaryRandomProcess 114
FrequencyofReversionaryMoves 117
AmountofReversion 118
MovementsfromQuantilesOtherThan
theMedian 135
NonstationaryProcesses:InhomogeneousVariance 136
SequentiallyStructuredVariances 136
SequentiallyUnstructuredVariances 137
SerialCorrelation 138
Appendix7.1:DetailsoftheLognormalCaseinExample6139
CHAPTER8
NobelDifficulties141
Introduction 141
EventRisk 142
WillNarrowingSpreadsGuaranteeProfits? 144
RiseofaNewRiskFactor 145
RedemptionTension 148
SuperchargedDestruction 150
TheStoryofRegulationFairDisclosure(FD) 150
CorrelationDuringLossEpisodes 151
CHAPTER9
TrinityTroubles155
Introduction 155
Decimalization 156
EuropeanExperience 157
AdvocatingtheDevil 158
Stat.Arb.ArbedAway 159
Competition 160
InstitutionalInvestors 163
VolatilityIstheKey 163
InterestRatesandVolatility 165
TemporalConsiderations 166
TruthinFiction 174
ALitanyofBadBehavior 174
APerspectiveon2003 178
RealitiesofStructuralChange 179
Recap 180
CHAPTER10
AriseBlackBoxes183
Introduction 183
ModelingExpectedTransactionVolumeandMarketImpact185
DynamicUpdating 188
MoreBlackBoxes 189
MarketDeflation 189
CHAPTER11
StatisticalArbitrageRising191
CatastropheProcess 194
CatastrophicForecasts 198
TrendChangeIdentification 200
UsingtheCuscoretoIdentifyaCatastrophe 202
IsItOver? 204
CatastropheTheoreticInterpretation 205
ImplicationsforRiskManagement 209
SignOff 211
Appendix11.1:UnderstandingtheCuscore 211
Bibliography 223
Index 225
机械工业出版社;
第1版 (2010年12月11日)
平装: 232页
正文语种: 中文
开本: 16
ISBN: 9787111325444
条形码: 9787111325444
ASIN: B004EHZBB8
内容简介 《统计套利》什么是统计套利？假设，工商银行和建设银行股票价差大于1元的情况很少，那么当市场的价格波动导致建设银行的股票价格比工商银行高出1元时，你可以通过卖出建设银行股票、买进工商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，从而获得交易收益。如何通过股指期货和股票联动，利用市场暂时的失灵，获得无风险收益，是很多人的想法。如果想长期获得收益，需要通读本书，理解统计套利的精髓。《统计套利》作者具有多年运作统计套利对冲基金的管理经验，通过阅读本书，你可以探究统计套利的真正含义，了解统计套利的发展历程。更重要的是，在明了统计套利的运作方式和获利机理后，敏锐的投资者可以借此在金融市场中捕捉获利的机会。
作者简介 作者： (中国) 安德鲁·波尔 (Andrew Pole) 译者 陈雄兵 张海珊
安德鲁·波尔,TIG顾问公司执行董事，主要研究方向为数量交易策略与风险管理。本书既是他的研究成果，也包括他八年运作统计套利对冲基金积累的丰富经验。波尔还与人合著有《应用贝叶斯预测与时间序列分析》(Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis)。
在这本思路清晰、充满智慧、读起来又津津有味的著作中，作者以一种不凡而又有天分，却又不会难以亲近的方式，在兼顾学术的情况下，展现了一位经验丰富而成功的统计套利提倡者的见解。——泽西岛尔米塔什资产管理有限公司数理研究与风险管理部主管 尼克·麦高乐
多么惊人的发现啊！作者带给我们的是一个非同寻常的视角，让我们看到了通常被认为是无数对冲基金策略让人最难理解之处的历史和演化。他对统计套利基本驱动力的详细论述和睿智举例，对任何初次研究这一策略的人来说都是非常珍贵的资源。甚至我们这些旧时代的人都从中受益匪浅。——太平洋非主流资产管理公司执行董事 朱迪思·波斯尼科夫博士
作者以十分具有可读性和广泛性的方式展示了统计套利的历史。他根据自己十多年的从业经验，运用真实的案例，以编年史的方式记载了统计套利大行其道的年代，解释了统计套利最近为获利能力复兴所作的努力，并从艺术与科学的角度，为构建模型的新手提供了深入的视角。 ——富兰克林街合伙公司投资组合经理 苏珊·卡德瑞贝克
《统计套利》一书以独特的视角带我们浏览了短期交易策略令人十分难以理解的世界。该书提供了一个完美的平衡，一边对短期技术交易策略的数学机理予以概念化，另一边则对这种策略近期的绩效从实践角度进行了较多的讨论。对于许多门外汉，甚至一些对冲基金专业人士来说，统计套利都是一个“黑盒子”策略。如果没有变“白”的话，作者也已经设法将“黑”变成了更亮的灰色光影。——国际投资公司执行董事 克里斯汀·赛金森
作者具有广泛的统计套利交易的实践经验，同时也有能力非常清楚地解释统计套利的基础理论。因此，我将这本书隆重推荐给那些渴望掌握这一内容的读者。——金融风险管理师 布鲁斯·洛克伍德
目录
推荐序一
推荐序二
前言
第1章蒙特卡罗的谬误
1.1起源
1.2未来的方向
第2章统计套利
2.1导论
2.2噪声模型
2.3爆米花过程
2.4识别匹配交易
2.5投资组合结构和风险控制
2.6动态变化和校验
第3章结构模型
3.1导论
3.2正式的预测函数
3.3指数加权移动平均模型
3.4古典的时间序列模型
3.5哪一类回报？
3.6因子模型
3.7随机共振
3.8实践中的事情
3.9加倍交易：更深入的探讨
3.10因子分析入门
第4章反转定律
4.1导论
4.2模型和结论
4.3非齐次方差
4.4一阶序列相关性
4.5非常数分布
4.6结论的应用
4.7应用于美国债券期货
4.8总结
附录4A向前预测几天
第5章高斯不是反转之神
5.1导论
5.2双峰骆驼与单峰骆驼
5.3依然在敲响钟声
第6章价差波动率
6.1导论
6.2理论上的解释
第7章将反转机会量化
7.1导论
7.2平稳随机过程中的反转现象
7.3非平稳过程：不均匀的方差
7.4序列的相关性
附录7A在示例6中对数分布的一些细节
第8章诺贝尔的困惑
8.1导论
8.2事件风险
8.3一个新的风险因素的出现
8.4赎回压力
8.5《公平披露条例》
8.6在亏损期间的相关性
第9章多重困难
9.1导论
9.2十进制
9.3统计套利结束了
9.4竞争
9.5机构投资人
9.6波动率是关键因素
9.7关于时间维度的思考
9.8虚构情节中的真实示例
9.9恶劣的行为
9.10对2003年的剖析
9.11结构变化的真实情况
9.12总结
第10章黑匣子出现
10.1导论
10.2对交易成交量期望值和市场冲击力进行的模型化
10.3动态更新
10.4更多的黑匣子
10.5市场紧缩
第11章统计套利的复兴
11.1突变过程
11.2突变预测
11.3趋势变化的识别
11.4突变过程在理论上的解释
11.5风险管理的含义
11.6结束
附录11A理解Cuscore统计量
致谢
译者后记
参考文献
统计套利系统模型介绍
一、引言
无风险套利机会可以说是很多投资者梦寐以求的，但只要这个市场是个自由的市场， 那么可行的无风险套利机会难以长期存在。而且即使存在着无风险套利机会，其套利收益 率也会非常微薄，并不足以能使从事无风险套利成为一个值得长期持续的工作，当然，并 不能否认市场有时候的确会出现一些长期存在、并且利润丰厚的套利机会，市场出现错误 的时候。 既然严格的无风险套利机会少、收益率微薄，实际的执行过程中也不能完全消除风险。 那么如果有一种选择能够稍微放松 100%无风险的要求，比如允许有 5%的风险，但同时却 能够让套利机会增加 100%以上，那岂不是一个更好的选择？
二、统计套利模型
1、定义：统计套利是将套利建立对历史数据进行统计分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据进行分析以用以指导套利交易。相比于无风险套利，统计套利 少量增加了一些风险，但是由此可获得的套利机会将数倍于无风险套利。
2、统计套利的基本思路。统计套利的基本思路是运用统计分析工具对一组相关联的价格之间的关系的历史数据 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，确定该分布中的极端 区域，即否定域，当真实市场上的价格关系进入否定域时，则认为该种价格关系不可长久 维持，套利者有较高成功概率进场套利。
注意：统计套利是只针对有稳定性的价格关系进行的，那些没有稳定性的价格关系的 套利风险是很大的。价格关系是否稳定直接决定着统计套利能否成立，因此在对价格关系 的历史数据进行统计分析的时候，首先要检验价格关系在历史数据中是否稳定。一组价格 关系如果是稳定的，那么必定是存在着某一种均衡关系维持机制，一旦价格关系偏离均衡 水平，维持机制就会起作用，将价格关系或快或慢地拉回到均衡水平。所以，要分析一组 价格关系是否稳定，需要先定性分析是否存在着这样的均衡关系维持机制，然后再对历史 数据进行统计分析进行验证，以证实该通过定性分析得到的关系维持机制在历史上确实是 在发挥作用。 例如：大豆、豆粕、豆油之间的跨品种套利，豆粕与豆油同属于大豆的下游产品，通 过之一关系决定了三者之间的均衡关系，通过分析 CBOT 大豆、豆油和豆粕在过去二十年 的历史比价数据，则会发现它们之间的价格关系有很强的稳定性。 国内三大植物油，同属于食用油系列，三者互为替代品，从用途上相互作用，存在均 衡的价差关系。通过长期统计分析比价关系比较均衡。 大豆与玉米在种植上属于同一季节作物，属于挣地性产品，在下游又都可以作为饲料 的原料，又相互替代，由这两种均衡关系维持着相对稳定的比价关系。 再例如在铜和铝，调用它们过去二十年的历史价格数据进行统计分析，容易发现它们 之间的价差（比价）是不稳定的，所以针对铜和铝的价差进行的套利是是存在很大风险的。 概言之，进行统计套利，首先是要结合定性和定量两个方面的分析来寻找到一种有着 均衡维持机制的稳定的价格关系，然后估计相对价格关系的概率分布，对概率分布进行统 计检验。这是统计套利的基础。整个系统模型分析流程如下：
3、统计套利的优势、局限与风险控制
优点 1：统计套利是对无风险套利条件的放松，以增加少量的风险来换取更多的套利机 会，最大损失远小于预期收益。毕竟对于财富的增长，风险只是起着阻碍作用，但是没有 风险，财富绝不会自动增长。如果稍微多承担一点风险能换来更多的盈利机会，那么这种交换将是值得的。（主要看风险收益比）
优点 2： 对于相关联品种各自的价格走势受共同外因的影响， 而往往品种本身的因素决 定了相对价格（价差或比价）的走势，对于来自外界的突发性因素对价差影响不大，因此 相对价格的走势的分析往往可以忽略外围的不确定性因随，则只需要把我品种本身的供求 因素即可，其价差走势相对但品种走势较容易把握。这也是套利风险相对较小的原因。
局限 1：统计套利完全依据对历史数据的统计分析来判断套利机会，会存在着一个根本 性的局限，即历史数据只能反映过去，过去所发生的，在未来并不一定会发生。历史是不 能代表未来，但是如果不去依靠历史，我们对未来将一无所知。只有漫长的历史，是套利 者可以用来分析未来的唯一依靠。所以，对待历史数据的正确态度，不是因为看到历史数 据的局限性而弃之不用，而是在运用历史数据的同时能采取措施应对它的局限性。在分析 历史的基础，充分结合品种的基本面数据进行估计未来相对价格的走势，从而评估套利的 可行性。
局限 2：回归均衡关系所需要的时间跨度难以准确预知。这个跨度只能根据历史统计或 季节规律性做以大致估计。如果预期的目标价差提前到来，则可以提前了结套利离场，或 反向进行新的套利。但如果超过估计时间段一周、两周或者更长，这将会提高套利者的资 金使用成本，如果时间太长才回归，那么有可能套利者等不到预期利润的实现就平仓了。 这样将可能导致套利失败。 因为在未来的相当长的一段时间里它们之间还会继续延续这种偏离又回归的关系也可 能出现，可以利用历史数据来进行统计分析，估计出价差的均衡范围，以及偏离均衡范围 的时间长度的概率分布与偏离幅度的概率分布，然后再根据品种基本面信息与投资者的财 务状况，做出是否执行套利。事实上，只要十次套利中有八到九次成功，则所积累的套利 收益将足以抵补剩余的一两次套利失败所遭受的亏损，况且每次止损带来的最大损失还远 小于单次预期收益的。所以该种套利相对于单向投机来讲，风险很小，而且收益相对稳定， 适应于资金量大，而且追求稳健性投资的机构投资者。
风控体系：风险控制体系是统计套利必需的配套体系，主要作用是将风险控制在统计 套利者可以承受的范围，并且在风险演变成真实的亏损的时候令亏损不至于对套利资金的 增长造成严重破坏。具体规则如下： 1. 一般情况下，单次损失不能超过总投资资金的 5%，预期盈利要超过总资金的 15%，盈亏比达到 1：3，方可入市交易。 2. 3. 总交易资金不要超过总资金的 75%，以避免单向强平风险。 个人户在资金不宽裕的情况下，其持仓一定要在交割月前 2 个月同时了结头寸， 以防止未能及时追加保证而被强平的风险。 4. 根据财务与投资者风险承受能力， 建立跟踪交易盈亏系统， 根据盈亏及时发出止 损、止赢预警信号。 注：1、对于套利者不愿意承担的风险，必须彻底规避掉，因为套利者不会让套利头寸暴露 在多种风险之下，所愿意承担的只是少量的风险。因此必须谨慎选择套利品种及套 利时机。 2. 针对套利者愿意主动承担的风险，必须加以评估，以确保套利资金的盈利能力不受 到大的亏损的破坏。这需要我们根据风险评估选择恰当的套利头寸。 所以，相对于无风险套利空间而言，统计套利是适当承受少量风险则可以获取大的利 润的一种投资工具。相对于单向投机来讲，统计套利是一种相对风险小收益稳健的一种投 资方式，适用于资金量大，而且追求稳健性投资的机构投资者。
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