首先,筛选标的要优先选同行业、同板块的个股,这类标的价格走势相关性更强,协整的概率更高,比如同为新能源行业的两只龙头个股,它们受行业政策、供需关系的影响相近,走势逻辑更匹配,不会因为行业差异出现大幅偏离;其次,用QMT工具调出标的近1-3年的日行情数据,排除上市时间不满2年的标的,因为这类标的行情数据积累不足,价格稳定性差,还要排除日均流动性较低的标的,通常要保证足够的成交额,避免后续交易时买卖价差过大,产生不必要的滑点损失;最后,通过QMT内置的计量分析工具做协整检验,也就是验证标的间的残差序列是否平稳,只有通过检验的标的才能形成长期稳定的配对关系,同时要注意控制筛选的标的数量,避免过度拟合的风险,过度拟合会导致模型在实际交易中失效。
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