统计套利策略的Matlab代码

统计套利是一种利用证券市场中的统计不确定性进行投资的策略。具体而言，它是通过利用两个或多个证券之间的价格差异来获得收益的策略。下面是一个简单的统计套利策略的Matlab代码示例：

% 统计套利策略示例代码

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx');
stock1 = data(:, 1);
stock2 = data(:, 2);

% 计算两个股票的收益率
returns1 = diff(log(stock1));
returns2 = diff(log(stock2));

% 计算两个股票的协方差矩阵
covariance = cov(returns1, returns2);

% 计算两个股票的均值
mean1 = mean(returns1);
mean2 = mean(returns2);

% 计算最优权重
weights = inv(covariance) * [mean1; mean2];

% 计算投资组合的收益率
portfolio_returns = returns1 * weights(1) + returns2 * weights(2);

% 计算投资组合的累计收益率
cumulative_returns = cumprod(1 + portfolio_returns) - 1;

% 画出投资组合的累计收益率曲线
plot(cumulative_returns);

在这个例子中，我们假设有两个股票，分别是data.xlsx文件中的第一列和第二列。我们首先计算了这两个股票的收益率，然后计算了它们的协方差矩阵。接着，我们计算了最优权重，它是可以最大化投资组合收益率的权重。最后，我们计算了投资组合的收益率和累计收益率，并绘制了投资组合的累计收益率曲线。

需要注意的是，这个例子中假设了股票的收益率是正态分布的，这在实际中并不一定成立。因此，在实际应用中，需要仔细考虑数据的性质和假设的合理性。