基于均值回归的超额价差套利策略研究

摘 要：随着机器学习量化策略的普及，市场反而对简单有效的低维策略需求上升。本文基于均值回归理论的基本逻辑，构建带有前期价格信息的移动权重模型，该模型打破了原先对均值回归主次资产组合的限制，具有更强的统计意义，同时存在操作难度较大的问题。在策略构建中，围绕避免过拟合的思路，对模型的复杂部分进行简化，并设计出可行的基于均值回归的超额价差套利策略，该策略在2013—2020年螺纹钢期货的历史回测中取得220.0%的总收益率和27.5%的年化收益率，并在2021年的真实回测中取得了几何年化收益率245.81%和夏普比率9.39的優异成绩。（剩余8061字）

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