本文为国债期货和国债ETF的统计套利策略研究的下篇。在上篇中，我们介绍了如何使用卡尔曼滤波算法动态估计时变参数，捕捉两者之间的时变均衡关系，并在两个国债ETF上进行测试，验证了算法的有效性。本文将在上篇模型建立的基础上，围绕卡尔曼滤波算法中的新息序列展开分析，探讨如何捕捉两者关系中的异常部分并构建统计套利策略。

　　我们同样在两个国债ETF进行了回测以进行相互印证。回测结果显示，改进后的统计套利策略在两只30年期国债ETF上均能实现正向收益和较低回撤。其中，在511130.SH上实现费后年化收益率2.28%、夏普比率1.98和卡玛比率3.57的表现；在511090.SH上实现费后年化收益率3.68%、夏普比率2.53和卡玛比率4.52的表现。验证了策略的有效性与不同资产上的适用性。但同时，交易成本对策略净收益影响显著，在实际执行中需重点关注流动性管理与交易成本控制。

　　● 华泰期货已经发布的量化专题报告20251105：《国债期货和国债ETF的统计套利策略(下篇)》。