配对交易python

配对交易是一种利用两个或多个相关性较高的金融工具之间的价格差异进行交易的策略。在Python中，你可以使用一些库和技术来实现配对交易策略。

首先，你需要获取相关金融工具的历史价格数据。你可以使用pandas库来处理和分析数据，以及使用pandas_datareader库来获取金融数据。下面是一个获取股票价格数据的示例代码：

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web

# 获取股票价格数据
start_date = '2010-01-01'
end_date = '2021-12-31'
stock1 = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)
stock2 = web.DataReader('MSFT', 'yahoo', start_date, end_date)

# 合并两只股票的收盘价数据
data = pd.concat([stock1['Close'], stock2['Close']], axis=1)
data.columns = ['AAPL', 'MSFT']

# 计算两只股票的价格差异
data['Spread'] = data['AAPL'] - data['MSFT']

接下来，你可以使用统计学方法（如协整性检验）或其他技术（如线性回归）来确定两个金融工具之间的相关性。如果它们之间存在稳定的关系，你可以根据价格差异进行交易。

以下是一个简单的例子，展示了如何根据价格差异进行配对交易：

import numpy as np

# 计算价格差异的均值和标准差
mean = np.mean(data['Spread'])
std = np.std(data['Spread'])

# 定义交易信号阈值
threshold = 2

# 生成交易信号
data['Signal'] = np.where(data['Spread'] > mean + threshold * std, -1, np.nan)
data['Signal'] = np.where(data['Spread'] < mean - threshold * std,