统计套利策略编写代码

统计套利是一种利用统计学原理，结合市场数据进行交易的策略。下面是一个简单的统计套利策略的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取两个股票的历史价格数据
stock1 = pd.read_csv('stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('stock2.csv')

# 计算两个股票的收益率
returns1 = stock1['Close'].pct_change()
returns2 = stock2['Close'].pct_change()

# 计算两个股票的协方差和标准差
covariance = np.cov(returns1, returns2)[0][1]
std1 = np.std(returns1)
std2 = np.std(returns2)

# 计算两个股票的配对比率
ratio = -covariance / std1 / std2

# 计算两个股票的价差
spread = stock1['Close'] - ratio * stock2['Close']

# 计算价差的均值和标准差
spread_mean = np.mean(spread)
spread_std = np.std(spread)

# 如果价差超过两倍标准差，就进行交易
if (spread[-1] - spread_mean) > 2 * spread_std:
    # 如果价差大于均值，就卖出stock1，买入stock2
    if spread[-1] > spread_mean:
        sell_stock1()
        buy_stock2()
    # 如果价差小于均值，就卖出stock2，买入stock1
    else:
        sell_stock2()
        buy_stock1()

在这个示例代码中，我们首先读取了两个股票的历史价格数据，并计算了它们的收益率、协方差和标准差。然后，我们计算了两个股票的配对比率，即使它们的收益率之间的协方差最小化。接下来，我们计算了两个股票的价差，并计算了价差的均值和标准差。最后，如果价差超过了两倍标准差，我们就进行了交易，如果价差大于均值，我们就卖出股票1、买入股票2，反之亦然。