CSRC 行业（ 门类 / 大类 / 中类） 采掘业 /石油和天然气开采业 / 采掘业 /石油和天然气开采业 / －
采掘业 /煤炭采选业 / － 采掘业 /煤炭采选业 / － 采掘业 /有色金属矿采选业 / － 制造业 /有色金属冶炼及压延加工业 / － 制造业 /黑色金属冶炼及压延加工业 / － 制造业 /黑色金属冶炼及压延加工业 / － 金融、保险业 / 银行业 / 金融、保险业 / 银行业 / － 金融、保险业 / 银行业 / 其他商业银行 金融、保险业 / 证券、期货业 / 综合类证券公司 金融、保险业 / 证券、期货业 / － 金融、保险业 / 保险业 / － 建筑业 /土木工程建筑业 / － 建筑业 /土木工程建筑业 / － 建筑业 /土木工程建筑业 / － 交通运输、仓储业 / 水上运输业 / － 交通运输、仓储业 / 铁路运输业 / － 信息技术业 /通信服务业 / 电信服务业
日内高频数据进行匹配处理，删除多余的数据。相关性分析软件为 SPSS 13． 0。
国内对统计套利的研究相当匮乏，处在起步 阶段。孙维（ 2009） 采用 GARCH 模型模拟深圳综 合指数收益序列变化趋势，研究结果表明我国股 票市场收益存在着明显的长期记忆性，股票市场 未达到弱式有效［6］。窦昕（ 2009 研究发现上海股 票市场与深圳股票市场均未达到弱式有效，但上 海股票市场 正 向 弱 式 有 效 发 展［7］。 将 统 计 套 利 策略 运 用 在 封 闭 式 基 金 市 场 的 文 章 有 方 昊 （ 2005） ，该文指出统计套利是机构投资者采用的 基于 模 型 驱 动 的 投 资 方 法。 仇 中 群，程 希 骏 （ 2008） 将基于协整的统计套利策略运用在沪深 300 股指 期 货 的 仿 真 交 易 上。数 据 采 用 IF0806 与 IT0807 合约在 2008 年 5 月 19 日至 2008 年 5 月 21 日的一分钟数据。股指期货仿真交易市场 存在一定的跨期套利空间，统计套利策略是有效 的［8，9］。
义上的相关性，使得统计套利机制存在一定稳定性，又可以避免按大类或中类使得套利机会过少的情况。
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股票 中国石化 中国石油 中国神华 中煤能源 紫金矿业 中国铝业 武钢股份 宝钢股份 浦发银行 工商银行 招商银行 中信证券 海通证券 中国平安 中国中铁 中国铁建 中国建筑 中国远洋 大秦铁路 中国联通
2013 年
为保证数据的有效性，剔除了于 2009 年 7 月 29 日上市的中国建筑，并以其余的 19 只股票中 最晚上市的资金矿 业 的 上 市 日 期———2008 年 4 月 25 日作为数据起始点，截止日期为 2010 年 6 月 3 日，每个序列有 516 个样本。为了消除股票 价格除权除息的影响，首先要对股票价格进行复 权处理。复权是将股价和成交量进行权息的修 复，按照股票的实际涨跌来绘制股价走势图。本 文采用前复权收盘价，因为进行统计套利是采用 股票的当前价格，而前复权价格只是为发出交易
本文选取上证超级大盘指数的 20 只成分股 进行统计套利策略研究。超大盘指数于 2009 年 4 月 23 日发布，由在上交所上市的具备一定规模 及流动性的 20 家超级大型上市公司构成，其能综 合反映上交所超大型上市公司股票的整体表 现②。由于我国存在比较明显的投资风格转换现 象，可以发现大盘股通常会出现同涨同跌现象，从 而带动整个股市的涨跌，这给统计套利提供了机 会。并且由于这 20 只成分股属于超级大盘股，有 利于统计套利策略实现，且流动性成本较低。选 取超大盘指数 20 只成分股进行统计套利分析，首 先按照 CSRC 行业分类标准，将成分股进行分类， 如表 1 所示。
摘要： 融资融券和股指期货的推出为我国证券市场的统计套利策略的实施提供了良好的平台。统计套利策略 是将统计方法运用于证券市场的重要工具，基于高频数据的统计套利策略可以满足机构投资者套利需求，同 时引进一种全新更加有效的投资方式。论文将常用统计套利策略进行改进，设计出新的统计套利策略并进行 实证检验。运用各频率数据进行套利的交易次数都显著减少，平均单次收益率则成倍增加，达到了获取最大 单次收益及降低交易频率的目的。在新统计套利策略下，运用 6 个频率数据进行套利均能取得很好的绩效， 并且样本内的盈利性对于样本外的盈利性预测性明显增强。说明在高频数据下，统计套利策略运用于我国股 票市场上是有效性的，并且新统计套利策略显著优于常用策略。 关键词： 统计套利策略； 高频数据； 协整模型； 统计数据频率
① 相关关系反映的是现象之间确实存在的数值不确定的相互依存关系。相关系数 r 是说明现象之间相关关系密切程度的最重要指
∑ 标。r 计算公式为： r = σ2xy =
（ x － x珋） （ y － y珋） 。
σx σy 槡（ x － x珋） 2 槡（ y － y珋） 2
② 本文按照上市公司的证券会行业分类标准（ CSRC） ，将成分股按门类进行分类配对，这样既有利于选取的配对股票之间存在经济意
科研管理
表 1 超大盘指数成分股行业分类① Table 1 super － market index constituent stocks of the industry classification
上市时间 2001 － 8 － 8 2007 － 11 － 5 2007 － 10 － 9 2008 － 2 － 1 2008 － 4 － 25 2007 － 4 － 30 1999 － 8 － 3 2000 － 12 － 12 1999 － 11 － 10 2006 － 10 － 27 2002 － 4 － 9 2003 － 1 － 6 1994 － 2 － 24 2007 － 3 － 1 2007 － 12 － 3 2008 － 3 － 10 2009 － 7 － 29 2007 － 6 － 26 2006 － 8 － 1 2002 － 10 － 9
在国内已有的文献中，将统计套利策略多运 用于期货市场，而运用于我国股票市场的研究很 少，采用日数据是传统统计套利的惯例，协整模型 是国内外统计套利策略的传统模型。然而，随着 高频数据运用的兴起，日内套利机会也已引起投 资者与学者的高度关注。本研究旨在对我国股票 市场的统计套利策略进行研究，不仅考虑日间套 利机会，还研究了可能存在的大量日内套利机会。 主要运用相关性分析的方法，对于同一股票组合， 其价格的不同频率数据的相关系数是不同的，因 此在运用不同频率数据进行统计套利时，对股票 组合价格的各频率数据的相关性进行分析是十分 有必要的。论文基于研究结果将常用策略进行改
收稿日期： 2011 － 10 － 08； 修回日期： 2012 － 07 － 27． 基金项目： 国家社会科学基金青年资助项目（ 11CGL006 ） ； 中央高校基本科研业务费专项资金资助（ 2011QNZT235 ） ； 湖南省教育科
学" 十二五" 规划青年专项资助课题 XJK011QGD006； 湖南省社会科学基金一般项目 11YBB379。 作者简介： 雷井生（ 1976 － ） ，男，湖南郴州人，管理学博士，中南大学商学院讲师，主要研究经济管理理论、市场营销等。
中图分类号： F820
文献标识码： A
1 引言
统计套利策略是将统计方法运用于证券市场 的重要工具，特别是国外对冲基金等机构投资者 成功运用多年，它的实施为国外机构投资者带来 了巨额低风险收益。由于我国证券市场之前长期 缺乏做空机制及股票指数期货等衍生产品，统计 套利策略没有实施平台，因此国内对于统计套利 策略研究及应用很少［1］。我国融资融券于 2010 年 3 月 31 日正式启动，以及沪深 300 股指期货于 2010 年 4 月 16 日正式上市交易，为我国证券市 场的统计套利策略的实施提供了良好的平台。如 何利用高频数据进行套利已经成为今后套利的发 展趋势［2］。因此 本 文 在 融 资 融 券 和 股 指 期 货 刚 刚推出的背景下，基于高频数据对我国股票市场 的统计套利策略研究，满足机构投资者套利需求，
第 34 卷 第 6 期 2013 年 6 月
科研管理 Science Research Management
文章编号： 1000 － 2995（ 2013） 06 － 008 － 0138
Vol． 34，No． 6 June， 2013
基于高频数据的统计套利策略及实证研究
雷井生，林 莎
（ 中南大学商学院，湖南 长沙 410083）
信号所用②。 日数据实际收盘价由万得金融数据库导出，
而日内高频数据由同花顺行情软件逐一导出③。 日数据的前复权价格由万得金融数据库导出，而 日内高频数据的前复权价根据以下方式手工计算 得出［12］： 将日数据股权登记日的前复权价除以该 日的实际收盘价得出向前复权系数，再将该向前 复权系数从股权登记日开始乘以日内高频数据直 至样本起始点。其中高频数据样本期间需要进行 向前复权处理的股票及其系数如表 2 所示④。
① 资料来源： 通过上海证券交易所相关资料整理得出。 ② 复权方式又分为向前复权和向后复权。向前复权是指保持股票的现有价格不变，缩减以前的价格，将除权前的 K 线向下平移，保持
股票价格走势的连续性。向后复权则是指保持股票以前的价格不变，增加以后的价格。 ③ 同花顺提供的日内高频数据频率包括： 60 分钟、30 分钟、15 分钟、5 分钟及 1 分钟。 ④ 如果某段时间内，某股票由于停牌而没有成交记录，该股票当日就没有日内高频数据，因此为保持数据的一致性，文章将所有股票的
林 莎（ 1983 － ） ，湖南娄底人，中南大学商学院讲师，主要研究对外投资、经济管理等。
第6 期Biblioteka 雷井生，林 莎： 基于高频数据的统计套利策略及实证研究
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略运用于伊斯坦布尔股票交易所的上市公司，采 用的数据是 2002 至 2008 年间的股票日收盘价。 文章在对 ISE30 指数成分股进行统计套利时，没 有按照行业分类，以提高不同成分股价格之间存 在均值回归的可能性［3 － 5］。