主流的量化套利策略分类核心梳理:
1. 跨市场套利:利用同一标的在不同交易市场的定价偏差套利,比如同一ETF在沪深两个交易所出现不同价格,或者同一成分股同时在A股和H股上市,两者存在价差,买入价格偏低的标的同时卖出价格偏高的标的,等价差回归后平仓获利。
2. 跨期套利:一般应用在期货或者期权市场,针对同一标的不同到期日的合约,当两者价差偏离合理区间时,做反向交易等价差回归获利,比如股指期货同一个标的近月合约和远月合约价差过大,买入低估合约、卖出高估合约赚取价差收益。
3. 统计套利:通过量化模型统计标的之间的历史相关性,当相关性出现偏离时进行套利,比如同一行业两家龙头公司的股价长期保持稳定价差,如果某段时间价差突然拉大,模型就会买入被低估的股票,同时卖出被高估的股票,等待价差回到历史区间后平仓获利。
量化套利策略的完整执行核心流程:
1. 用量化模型实时扫盘全市场标的,筛选出符合定价偏差条件的套利组合。
2. 模型根据偏差幅度、历史回归概率计算开仓仓位,自动同时完成双向下单开仓。
3. 当价差回归到合理区间或者达到预定止盈止损条件时,模型自动双向平仓离场完成套利。
投资者参与量化套利交易的准备核心流程:
1. 确认自己的风险承受能力,量化套利虽然风险偏低,但仍存在价差长期不回归甚至偏差扩大的风险,要符合对应风险承受要求。
2. 选择支持量化交易的券商交易通道,保障订单能及时成交,避免延迟带来收益损耗。
3. 先通过小资金实盘测试策略的稳定性,再逐步增加投入资金。
需要注意的提示:量化套利策略并不是完全无风险的,市场极端行情下可能会出现定价偏差长期不回归甚至持续扩大的情况,会带来本金亏损,如果使用杠杆进行套利交易,亏损幅度还会进一步放大,投资者一定要提前了解策略的最大回撤风险,不要盲目投入全部本金。
举例说明:某统计套利模型捕捉到消费行业的茅台和五粮液的历史价差长期稳定在8倍左右,某段时间因为茅台上涨过快,价差扩大到10倍,偏离了历史合理区间,模型会自动买入低估的五粮液,同时融券卖出高估的茅台,后续1个月价差逐步回落回到8.2倍的合理区间,此时平仓就能赚到两者价差回归带来的收益。
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发布于1小时前 杭州



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