配对交易中，两只股票的比例计算，代码

配对交易中，通常需要计算两只股票的比例，可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取两只股票的价格数据
stock1 = pd.read_csv('stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('stock2.csv')

# 将价格数据合并为一个 DataFrame
prices = pd.merge(stock1, stock2, on='date')

# 计算两只股票的价格比例
prices['ratio'] = prices['price_x'] / prices['price_y']

其中，`stock1.csv` 和 `stock2.csv` 分别是两只股票的价格数据文件，包含日期和价格两列。`pd.read_csv()` 函数用于读取 csv 文件，`pd.merge()` 函数用于将两只股票的价格数据合并为一个 DataFrame。最后，通过将 `price_x` 列除以 `price_y` 列，可以得到两只股票的价格比例，保存在 `ratio` 列中。

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配对交易中，利用残差方程计算两只股票的配比，代码

在配对交易中，利用残差方程可以计算两只股票的配比。具体步骤如下：

1. 读取两只股票的价格数据，并合并为一个 DataFrame。
2. 计算两只股票的价格比例。
3. 使用线性回归模型拟合两只股票的价格数据，并计算残差。
4. 计算残差的均值和标准差。
5. 利用残差方程计算两只股票的配比。

下面是代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取两只股票的价格数据
stock1 = pd.read_csv('stock1.csv')
stock2 = pd.read_csv('stock2.csv')

# 将价格数据合并为一个 DataFrame
prices = pd.merge(stock1, stock2, on='date')

# 计算两只股票的价格比例
prices['ratio'] = prices['price_x'] / prices['price_y']

# 使用线性回归模型拟合两只股票的价格数据，并计算残差
X = prices[['price_x']]
y = prices['price_y']
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
prices['residual'] = y - model.predict(X)

# 计算残差的均值和标准差
mean = prices['residual'].mean()
std = prices['residual'].std()

# 计算两只股票的配比
prices['pair_ratio'] = prices['ratio'] - (mean / std)

在上述代码中，我们使用了 `sklearn.linear_model` 中的 `LinearRegression` 模型来拟合两只股票的价格数据，并计算了残差。然后，我们计算残差的均值和标准差，并使用残差方程计算了两只股票的配比，保存在 `pair_ratio` 列中。