配对交易策略简介及操作流程 [page::1]

• 配对交易通过统计学方法寻找长期协整行业指数对，实现价差均值回复时交易做多做空，达到市场中性。

- 关键步骤：行业组选取→价差分析交易择时→收益分析与参数修正。

行业数据来源与相关性分析 [page::2][page::3]

| 行业 | 综合 | 造纸 | 石化 | 批零 | 机械 |
|------------|-------|-------|-------|-------|-------|
| 造纸 | 0.877 | 1 | 0.975 | 0.929 | 0.943 |
| 石化 | 0.816 | 0.975 | 1 | 0.925 | 0.955 |
| 批零 | 0.918 | 0.929 | 0.925 | 1 | 0.978 |
| 机械 | 0.874 | 0.943 | 0.955 | 0.978 | 1 |

• 选取相关系数>0.95及协整关系的行业组作为研究对象，重点包括造纸-石化与批零-机械两对。[page::2][page::3]

协整检验结果 [page::4]

• 造纸-石化行业指数存在一个长期稳定协整关系，批零-机械亦具备协整特征。

- 其他11对行业组不具备长期稳定协整关系。

• 依据协整结果制定配对交易策略标的。[page::4]

造纸-石化行业配对交易价差分析及机会确认 [page::5]

• 价差在250点范围内波动，形成明显可交易的价差信号。

• 标准化价差绝对值超过阈值d=0.25时，出现61个交易日的交易机会。[page::5]

配对交易策略设计及造纸-石化收益表现 [page::6][page::7]

• 交易量100,000元，交易成本万分之0.5，持有期最多10个交易日。

- 造纸-石化配对组平均每笔交易收益0.46%，累计收益显著优于单边多头或空头，策略波动率更低，体现稳健的统计套利特征。

| d值 | 多头均收益 | 多头标准差 | 空头均收益 | 空头标准差 | 总均收益 | 总标准差 |
|------|-----------|------------|-----------|------------|----------|----------|
| 0.25 | 0.12% | 3.69% | 0.34% | 3.36% | 0.46% | 1.14% |
| 0.35 | 0.39% | 3.27% | 0.11% | 3.12% | 0.50% | 1.08% |[page::7]

批零-机械行业配对交易收益表现及总结 [page::8]

• 虽然收益略逊于造纸-石化，仍实现正收益且标准差更低。

- 阈值d取0.30时，每笔收益达0.28%，且相较单边头寸有明显优势。[page::8]

结论及应用前景 [page::0][page::9]

• 行业配对交易策略开创国内研究先河，适合用于指数增强基金及行业短期轮动换股决策。

- 造纸-石化、批零-机械的配对组与阈值参数可为基金经理提供操作参考。

• 未来将细分行业，发掘更细粒度α来源。[page::0][page::9]

A股另类量化α：行业配对交易（Pairs Trading）策略详细分析报告

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一、元数据与报告概览

报告标题： A股另类量化α：行业配对交易（Pairs Trading）策略
发表机构： 国海证券研究所金融工程部
分析师： 程志田（负责人），张孝岩（实习生）
时间区间： 2009年7月1日 - 2010年7月1日，245个交易日数据
研究对象： 以中国A股市场为基础，针对21类SAC二级行业指数，重点研究造纸-石化与批零-机械两对行业组成的配对交易策略
主题： 探讨行业配对交易策略在A股的适用性及收益风险特征，归属市场中性策略范畴，通过统计套利实现α收益

核心观点：
报告论证行业配对交易为一种市场中性量化策略，通过统计学方法发现行业间存在长期均衡与协整关系资产对，并借此构造配对进行套利。经过实证测试，配对交易能够在A股实现稳定正收益且风险较低，相比单独做多/做空具备明显优势。特别是造纸-石化和批零-机械两对配对组表现突出。作者认为行业配对交易有助于指导短期行业轮动及增强型指数基金配置。报告展望未来将通过更细分行业的探索挖掘更多潜在α。

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二、逐节深度解读

2.1 策略简介与意义（第1页）

• 关键论点：

配对交易属于统计套利，运用价格差的均值回复属性做多与做空资产组合，规避整体市场波动带来的风险，实现市场中性。
行业指数反映了行业内部股票整体走势，构建行业层面的配对交易不仅能操作个股层面套利，更能指导行业配置和基金增强，契合目前A股空短机制日趋完善的市场环境。

• 操作流程与步骤说明：

包括行业组选取（高相关及协整）、价差分析、交易择时与参数修正。

• 数据来源：

采用SAC分级的21个行业指数作为研究样本。

• 策略意义：

对指数基金增强、行业轮动决策及资产配置有实际指导意义，属于量化研究中少有的领域拓展。

2.2 数据描述与配对选择（第2-4页）

• 数据详细说明：

245个交易日涵盖21个行业指数，包括农林、采掘、食品、纺织、造纸、石化、电子、机械等行业。

• 相关性矩阵分析（表1，第3页）：

多个行业之间存在较高相关系数，尤其造纸与石化高达0.975，批零与机械也超过了0.95阈值，满足配对策略中“相关性高于0.95”的标准。

• 协整检验（表2-3，第4页）：

采用Johansen检验，确认造纸-石化和批零-机械两对具备长期稳定协整关系，拥有均值回复的统计属性，适合配对交易策略。其他剩余11对不具备协整关系，不适合做配对交易。

• 逻辑说明：

虽然批零-机械配对从业务逻辑上较难直观理解，但结合前期聚类分析，推测此组合可能体现行业链上下游或宏观经济周期中投资与消费的内在联系。

2.3 价差分析与配对交易机会（第5页）

• 图表分析：

- 图2 展示造纸与石化行业指数的日收盘价走势，二者走势高度同步，差价在一定区间波动。
- 图3 显示价差（Spread），价差在±250点以内呈现波动，预示存在均值回复机会。
- 图4 为标准化价格后的价差走势，便于判断价差偏离程度，设置阈值d=0.25时，共61个交易日满足交易条件。红色与黄色粗线表示触发买卖信号的时点，指示具体进出场交易机会。

• 关键结论：

行业指数价差的稳定波动为配对交易提供了操作信号，标准化处理后能有效识别交易机会，指导实现套利。

2.4 配对交易收益分析（第6-7页）

• 参数设定说明：

交易金额统一设定100000元，交易成本为万分之0.5（类似期货手续费水平），多空仓位最大持有期10天，模拟实际可实现的交易环境。

• 收益结果解读（图6及表4）：

造纸-石化配对策略整体表现为累积收益正增长且波动平稳，累计收益约36733.88元，远超单独多头或空头策略。不同阈值d下均实现正的统计套利收益，其每笔平均收益在0.44%-0.50%之间，风险（收益标准差）普遍低于单边头寸。

| d值 | 平均单笔收益(%) | 标准差(%) |
|------|-----------------|-----------|
| 0.25 | 0.46 | 1.14 |
| 0.30 | 0.42 | 1.07 |
| 0.35 | 0.50 | 1.08 |
其他d值依次递减，显示阈值选取对策略收益表现有影响。

• 标准化价差主要集中在±0.5区间（图5），合理的阈值d选取对收益和风险控制至关重要。

2.5 批零-机械行业配对交易收益（第8页）

• 收益情况（表5与图7）：

收益指标明显略逊于造纸-石化，但仍实现了统计套利正收益，单位交易平均收益约为0.28%（d=0.30时），且波动率更低，证明批零-机械组合同样适合配对策略。

• 分析：

结合前述对于上下游产业链或宏观因素关联的解释，批零-机械配对依赖客观现象，而非刻板认知，凸显统计套利模型的灵活性。

2.6 结语（第9页）

• 行业配对交易不仅能用于套利，也适合为指数增强基金提供策略支持。

- 造纸-石化和批零-机械两个配对组被确认有效，并提供了具体交易阈值用于实践应用。

• 报告强调未来需对行业细分程度改进以挖掘更多α来源。

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三、图表深度解读

图1 SAC分类21类行业指数走势（第3页）

• 显示了21类行业指数在2009年7月至2010年7月的价格走势，整体呈波动走势，部分行业同步性强（如造纸、石化、机械等）。

- 行业指数走势为后续配对交易提供统计基础，强同步性为选择配对组提供依据。

表1 SAC行业相关系数矩阵（第3页）

• 多对行业相关系数均高于0.9，尤其造纸-石化0.975，批零-机械0.978，满足策略筛选阈值。

- 说明这些行业间价格走势高度相关，但报告强调相关关系不必然存在经济逻辑，配对交易主要依赖统计学特征。

表2 Johansen协整检验（第4页）

• 以造纸-石化为例，Trace统计和最大特征根统计均表明存在1个协整向量（p=0.04），确认两行业指数的长期均衡关系。

- 为配对套利策略的胜算提供了理论保障。

表3 13个配对组协整检验总结

• 只确认造纸-石化和批零-机械两对存在稳定协整，其它配对均不具备长期均衡关系。

- 强调合理配对选择的重要性，避免无效交易组合导致亏损风险。

图2-4 价差分析图（第5页）

• 图2展示两行业指数走势高度一致，图3展示价差波动，图4通过标准化价差突出了偏离值，助力交易信号识别。

- 标准化价差超过±0.25被判定为进出场信号，共触发61次交易机会。

图5 标准化后价差走势（第6页）

• 可见价差标准化后大部分时间保持在±0.5区间内，符合策略中的d设置范围。

图6 造纸-石化配对交易收益曲线（第7页）

• 蓝线累计收益平稳上升，显示配对交易整体盈利。

- 绿线空头和红线多头均呈现较大波动，配对组合通过对冲实现收益平稳。

• 明确体现出统计套利通过市场中性组合降低单边市场风险。

表4 造纸-石化不同时阈值下收益情况

• 不同阈值影响交易频率和收益平均水平。0.25至0.35区间收益较为理想。

- 标准差小于1.5%，风险显著低于单边持仓。

表5 批零-机械不同阈值下收益

• 平均收益率和标准差均低于造纸-石化，反映该策略收益弹性略逊但仍具统计套利价值。

图7 批零-机械收益图（第8页）

• 总收益曲线波动较大但仍呈上升趋势。

- 多空头明显波动，显示策略仍需持续优化风险控制。

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四、估值分析

本报告为策略研究，不涉及传统的公司估值，没有目标价或买卖建议定价。
报告强调配对交易策略是一种统计套利方法，通过数学模型和检验方法，寻求行业指数的定价偏差，因而估值重点在统计关系参数（相关系数、协整性、价差阈值）分析。

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五、风险因素评估

报告未明确列出专门的风险章节，但可从内容推断主要风险点：

• 市场结构变化风险： 市场机制完善、做空限制放松影响配对交易条件。

- 行业划分及细分风险： 目前依赖二级行业分类，未来对细分行业划分不足可能影响策略精度和α获取。

• 交易成本和流动性风险： 虽设定手续费为万分之0.5，实际交易中滑点和流动性限制可能影响收益。

- 统计关系稳定性风险： 协整关系随时间变化可能失效，干扰均值回复假设。

• 极端行情风险： 非正常波动和突发事件可能打破均值回复，导致交易亏损。

总体而言，报告论述风险意识存在但深度有待加强。

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六、批判性视角与细微差别

• 优势：

报告对配对交易策略的选取、统计检验体系完整，数据依据充分，实证分析细致，结论具有较强说服力。

• 不足与局限：

- 报告未针对潜在风险展开充分讨论，对极端风险、模型稳定性及过拟合风险欠缺深入分析。
- 对参数敏感性分析有限，尤其关于阈值d的具体选取依据与交易策略的优化可能性需进一步拓展。
- 虽提出行业划分细化将带来更多α，但并未提供细化方法或具体案例。
- 对交易执行风险（滑点、流动性、资金规模限制）未显著提及，现实交易中此类问题不可忽视。
- 该策略选取行业指数为对象，忽略了个股层面的微观风险和差异性。在实际操作中，该区别可能带来额外挑战。

• 细微之处：

批零-机械行业配对统计学意义强于经济逻辑解释，投资者需加强对统计套利固有缺陷的理解。

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七、结论性综合

本报告深入系统地研究了A股市场中基于SAC二级行业指数的行业配对交易策略，以造纸-石化及批零-机械两个行业组为代表，通过相关系数和Johansen协整检验科学选择配对组。实证结果显示，利用价差的均值回复特性，采取高卖低买的市场中性策略，在1年多的历史数据期间内实现了稳定的统计套利正收益，最大化规避了系统性市场波动带来的风险。

关键洞见包括：

• 行业指数价差具备稳定的均值回复特性（价差标准化后的波动主要集中在±0.5以内，触发价差阈值d在0.25-0.35区间效果最佳），配对交易信号明确且交易机会充足（约61个交易日）。

- 造纸-石化配对组表现最佳，平均每笔交易收益达0.44%-0.50%，累计净收益约3.7万元，波动风险低于单边多空头策略。

• 批零-机械配对组虽收益率稍低，但依旧保持正收益且风险较低，显示策略的稳健性。

- 策略充分利用了市场中性原理，极大降低了价格波动带来的系统风险，实现统计套利。

• 报告体现了行业配对交易策略在A股市场的创新意义及应用潜力，策略一般适用于指数基金增强、行业轮动判断与资产配置补充。

- 未来研究空间广阔，特别是细分子行业配对及参数优化，预期能够发现更多具有统计套利属性的配对组，实现更多另类α的挖掘。

综上，国海证券研究所团队通过详实数据分析和严谨统计检验，有效地验证了行业配对交易策略的适用性及收益特征，向市场呈现了一种有别于传统选股或简单做多的另类量化策略，具有较强的市场实用价值和理论贡献。该策略值得基金经理及量化交易研究者高度关注与借鉴。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

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（全文引用页码均标注于段末，确保文本溯源与信息透明准确）

报告