量化投资中的协整应用：配对交易策略与 MATLAB 实现

"这篇教程介绍了协整在量化投资中的应用，以及如何在Python环境下利用统计工具进行分析。协整是一种在股票市场中寻找长期均衡关系的方法，适用于配对交易策略。当两个股票存在协整关系，它们的价差会围绕一个均值波动，为交易提供机会。文章强调了协整与相关性的区别，并介绍了平稳性概念及其检验方法，如单位根检验。此外，还通过实例展示了如何构造数据来直观理解协整关系。BigQuant是一个支持可视化开发人工智能量化策略的平台，提供了逐步教程，帮助用户创建和运行AI量化投资策略。" 在量化投资领域，协整理论是一个重要的工具，它允许投资者识别并利用证券间的长期稳定关系。配对交易策略就是基于协整关系的一种交易方法，通过买卖对中价差的扩大和缩小来获利。描述中提到，当两只股票的价差超过一定阈值时，投资者可以卖空高价股票并买入低价股票，期望在价差回归均衡时平仓获利。 协整与相关性不同，相关性仅表明两个变量变动的趋势相似，而协整则意味着两个非平稳时间序列在消除短期波动后，存在一个长期的均衡关系。通过举例y=x和y=2x，说明了相关性强但协整性弱的情况。同时，方波信号与白噪声虽然相关性弱，但具有强协整性，进一步阐述了协整的特性。 平稳性是时间序列分析的基础，分为严平稳和弱平稳。弱平稳序列的统计特性（如均值、方差）是固定的，而严平稳序列的整个概率分布保持不变。在实践中，通常关注弱平稳性，通常通过单位根检验（如Dickey-Fuller test）来判断序列是否弱平稳。如果检验结果显示回归系数α小于1，则序列是平稳的。 教程还提供了一个Python代码示例，演示了如何构造两组数据来观察协整关系。第一组数据包含一个趋势项和标准正态分布，第二组在此基础上加上一个常数和另一个正态分布。这两组数据的相关性弱，但存在协整关系。 BigQuant是一个量化投资平台，提供可视化工具帮助用户创建AI量化策略。用户无需编程经验，也能通过策略生成器配置目标、数据、模型和特征，生成并运行策略。教程展示了从新建策略到运行策略的完整流程，强调了平台的易用性和策略的潜在收益。