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分类: 数据与分析无需 API Key

A股配对交易回测与建议

A股配对交易策略回测工具。输入两只股票名称或代码,自动评估配对适应性(相关性、协整检验、行业匹配), 基于60日均线的均值回复策略进行过去一年的配对交易回测,初始资金100万,不含交易费用, 计算回报率并给出当前持仓建议。生成交互式HTML报告,包含价差带图、资产曲线、关键指标。 当用户提到"配对交易""pair trading""统计套利""两只股票比较""价差交易"等需求时触发此技能。 适用于量化策略研究、相对价值分析、套利回测等场景。

person作者: user_058048a4hubcommunity

A股配对交易回测 (Pairs Trading Backtest)

功能

输入两只A股名称或代码,自动完成以下流程:

  1. 配对适应性评估 — 相关性分析、协整检验(Engle-Granger)、行业匹配检查
  2. 配对交易回测 — 以60日交易均线为均值基准,过去一年的均值回复策略回测
  3. 绩效报告 — 初始资金100万,不含交易费用,计算年化回报率
  4. 操作建议 — 对当前价差状况给出交易建议

使用方法

@skill:pairs-trading 贵州茅台 五粮液
@skill:pairs-trading 600519 000858

输出

  • 交互式HTML报告,包含:
    • 交易策略详解 — 完整的策略逻辑说明(价差构建、均值计算、建仓/平仓信号、资金分配)
    • 配对适应性评估结果(相关性、协整检验)
    • 归一股价走势图 — 两只股票归一化对比,标注每次建仓、平仓时间点
    • 对数价差与交易信号图 — 价差 + 60日均线 + ±2σ交易带 + z-score + 建仓/平仓标注
    • 资产净值曲线
    • 绩效指标(年化回报、最大回撤、胜率、夏普比率等)
    • 当前状况与操作建议

依赖

  • akshare: A股行情数据
  • numpy/pandas: 数据处理
  • scipy: 统计检验
  • statsmodels: 协整检验
  • plotly: 交互式图表

策略说明

价差构建

对两只股票的收盘价取对数 log(P_A)log(P_B),用普通最小二乘法(OLS)回归得到对冲比率 β:

价差 = log(P_A) - (α + β·log(P_B))

均值基准

60日移动均线 作为价差的均值基准,计算60日滚动标准差 σ:

  • 上轨 = 均线 + 2σ
  • 下轨 = 均线 - 2σ

建仓信号

计算 z-score = (价差 - 均线) / σ

  • z > +2.0:价差偏高 → 做多 B(便宜),融券做空 A(贵)
  • z < -2.0:价差偏低 → 做多 A(便宜),融券做空 B(贵)

平仓信号

z-score 回归穿过零轴时平仓(价差回归均值时获利了结)。回测期末仍有持仓则强制平仓。

资金分配

  • 100% 资金用于做多,多头持仓作为融券做空的抵押品
  • 做空端等额匹配(与多头同等金额)
  • 空仓期间资金按货币基金年化 2% 计算收益

策略性质

配对交易是一种统计套利策略。基于两只高度相关股票的价差具有均值回复特性:当价差偏离历史均值时建仓,待回归时平仓获利。不对市场方向做判断,收益来源于相对价值的收敛。