配对交易是什么？配对交易的基本概念配对交易（Pairs Trading）是指八十年代中期华尔街著名投行Morgan Stanley的数量交易员Nunzio Tartaglia成立的一个数量分析团队提出的一种市场中性投资策略。又称为统计套利或市场中性策略，是一种旨在利用两只相关资产之间的价格差异获利的交易策略。它通常用于金融市场，尤其是在股票、期货、外汇或加密货币市场。配对交易的关键理念是选择两只高度相关的资产，当它们之间的价格出现暂时性偏离时，通过买入较低估的资产并卖出较高估的资产来获取利润。交易者通常认为这种偏离是短期现象，价格最终会恢复到历史上的正常关系。
市场中性前提下的经典统计套利方法配对交易策略的核心在于利用两个相关资产短期价格偏离的现象，通过对冲来获取额外收益（即 Alpha 收益）。这一策略基于一个基本假设：配对资产的价格差异会随着时间推移而回归到均值。这种均值回归现象与市场中交易者的非理性行为密切相关。
当许多交易者普遍认为某些资产会朝某个方向移动时，价格往往会出现惯性上涨，但这种上涨通常缺乏基本面的支撑，因此在达到某个高点后会迅速回落。类似地，价格下跌的资产也会表现出下跌的惯性。当市场理性行为占主导时，价格通常会回到原来的水平。通过采用配对交易策略，交易者可以从这两种资产价格的偏离中获利。
在实际操作中，配对交易的流程可以概括为：投资者首先选择一对相关资产。当两者的价格差异扩大时，交易者会买入价格较低的资产，同时卖空价格较高的资产。当价格差异缩小时，交易者再平仓低估的资产，结束交易。
如何实现配对交易?协整性与相关性检验在配对交易中，找到协整资产对是成功的关键。这类资产对的特点是，两者的价格差异在长期内相对稳定，而不是只依赖于短期的相关性。举个例子，假设投资者选择了两家科技公司的股票——公司A和公司B。虽然短期内，市场情绪和新闻事件可能引发这两只股票的价格波动，但从长期来看，它们的价格差异往往会围绕某个平均值上下波动。
在实际操作中，首先需要对数据进行清洗，然后通过相关性分析筛选出价格走势高度相关的资产对。通常会用皮尔逊相关系数来衡量两种资产价格的相关性，从中选择相关系数较高的资产对作为候选对象。接下来，需要对这些资产进行协整性检验，确保两者的价格在长期内存在稳定关系。常见的协整性检验方法包括Engle-Granger两步法和Johansen检验，这些方法可以帮助确认价差是否具有均值回复的特性。
此外，对资产对的价差进行平稳性检验也非常关键，通常使用Augmented Dickey-Fuller（ADF）测试来判断价差是否围绕均值波动。如果价差序列是平稳的，说明这些资产对适合用于配对交易。最后，还需要通过均值回复性检验，比如自相关函数分析，进一步确认价差是否有回归均值的趋势。通过这一系列步骤，投资者可以更好地识别出具有长期套利潜力的资产对。
在配对交易中，寻找协整资产对是成功的关键。这种资产对的特征在于，两者的价格差异在长期内趋于稳定，而不仅仅依赖短期的相关性。例如，假设投资者选择了两只科技公司的股票——公司A和公司B。尽管这两只股票的价格在短期内可能受到市场情绪和新闻事件的影响而出现波动，但长期来看，它们的价格差异通常会围绕某个均值波动。
风险控制与止损尽管配对交易策略的目的是捕捉价差回归，但市场走势并不会总是如预期般发展。当价差出现过大偏离时，需要及时止损，防止损失进一步扩大；当价差回归均值时，要果断止盈，锁定利润。同时，要根据账户的资金规模和自身的风险承受能力，合理管理仓位规模，避免过度集中投资带来风险。策略需要根据市场的变化和历史回测结果进行动态调整，以提高其适应性和盈利能力。
此外，交易者还要密切关注市场新闻和重大事件，使用相关系数评估资产对的相关性，并结合技术指标判断市场趋势和评估风险，确保对潜在风险有充分的把控。
在加密货币中配对交易的应用在加密货币市场中，配对交易是一种灵活且策略性强的套利手段，能够帮助投资者在波动的市场中找到相对稳定的盈利机会。投资者需要选择一对高度相关的加密资产，比如比特币（BTC）和以太坊（ETH），确保它们在市场波动和技术特性方面具备相似性。接下来，通过计算两者的收益率和价差，关注当价差超过特定阈值时所发出的信号。一旦捕捉到这样的机会，投资者可以灵活运用交易策略：买入价格较低的资产，同时卖空价格较高的资产，以实现套利。
加密货币中潜在可能的交易对在加密市场中，有多种资产对可能展现协整关系，适合进行配对交易。主流币对如比特币（BTC）和以太坊（ETH），由于它们的市场表现和趋势相互影响，成为最受欢迎的配对之一；比特币（BTC）和比特币现金（BCH）则因其相似的起源和技术背景，也常常表现出协整关系。在DeFi项目中，Uniswap（UNI）与SushiSwap（SUSHI），Aave（AAVE）与Compound（COMP）作为去中心化交易平台和借贷协议的主要竞争者，其代币价格往往受类似的市场力量驱动。此外，主流稳定币对如Tether（USDT）与USD Coin（USDC）的价格应保持相对稳定，但在极端市场条件下，它们的价差通常也会维持在一个较小的范围内。
比特币（BTC）与以太坊（ETH）比特币和以太坊作为加密市场的两大主流币种，BTC被视为“数字黄金”，而ETH是以太坊网络的原生代币。因其较高的市场占有率，BTC和ETH作为市场的“风向标”，通常在大多数市场周期中表现出高度的同步性。市场情绪的变化，尤其是对整个加密货币行业的看法，通常会同时反映在BTC和ETH的价格上。尽管它们的技术和应用场景不同，但由于都是市场中的核心资产，价格波动往往相似。
交易员常参考的一个重要指标是BTC/ETH的比率。当比特币相对以太坊表现强劲时，通常反映市场情绪较为保守，投资者倾向于选择市值更大、波动性较低的比特币作为避险资产。相反，如果以太坊表现更强，则意味着市场情绪更为激进，投资者更加关注以太坊生态系统的潜力，特别是去中心化应用（dApps）、去中心化金融（DeFi）和NFT领域的发展。
当BTC和ETH之间的相关性较高时，表明市场情绪一致，风险集中；而当相关性下降时，市场对这两种资产的前景预期开始分化，可能为交易员提供差异化的投资机会。交易员可以根据相关性的变化进行风险管理和对冲操作。如果相关性较低，他们可能通过配对交易，利用两者之间的价差波动来套利；而在相关性较高的情况下，交易员则会减少组合中对两者的双重风险暴露。
此外，当BTC/ETH比率偏离其历史均值或出现异常波动时，通常意味着两者价格关系失衡。此时，交易员可以通过均值回归策略，在比率过高或过低时进行反向交易，等待比率回归正常水平，从而获取稳定的收益。
除BTC和ETH之外，其他部分公链代币也表现出程度不一的相关性。
比特币（BTC）与比特币现金（BCH）比特币现金是比特币的硬分叉，旨在提升交易速度和降低费用。由于两者源自相同的技术基础，且BCH作为比特币的“改良版”，其价格常受到比特币走势的影响。在比特币网络拥堵或手续费上涨时，BCH作为替代方案往往会吸引更多关注。BTC和BCH在技术背景上的相似性，使得投资者能够利用它们的价格波动进行套利，特别是在市场对扩容和交易费用讨论增多时。最近一个月BTC和BSV的相关性水平达到0.84，与BTC的高市场占比有一定关联。
Uniswap（UNI）与SushiSwap（SUSHI）作为DeFi领域的主要去中心化交易所，这两者在市场需求、用户群体和功能上具有高度相似性。市场对DeFi领域的整体看法通常会同时影响这两种代币的价格，特别是在流动性挖矿或平台竞争时。当流动性激励或新功能推出时，UNI和SUSHI的价格可能出现波动差异，投资者可以利用这一机会进行套利。UNI和SUSHI在最近七天保持0.83的相关性水平（截至10.22日），而近一年的相关性系数为0.64。
Aave（AAVE）与Compound（COMP）Aave和Compound是两大去中心化借贷平台，它们的代币AAVE和COMP提供平台治理和激励。DeFi行业的健康状况直接影响这两种代币的价格，市场看好去中心化借贷时，AAVE和COMP常常一起上涨。近30天AAVE和COMP的相关性系数高达0.93，而近一年的相关性系数为0.03，基本可以忽略不计。这作为非常典型的情况提醒各位，相关性检验的结果应根据不同时间窗口具体问题具体分析。
稳定币对稳定币的价值与美元挂钩。作为稳定币，它们的目标是保持与美元的1:1锚定，因此价格波动通常极小。但在极端市场条件下，流动性紧张或监管变化时，可能会出现短暂的价差。当市场出现极端情况时，USDT和USDC之间的短期价差提供了低风险套利的机会。
以BTC和ETH为例，配对交易在加密货币中的实际操作导入所需库import yfinance as yfimport pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smfrom statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller
1.获取BTC和ETH的历史数据**
def get_crypto_data(tickers, start, end): data = yf.download(tickers, start=start, end=end)[‘Adj Close’] return data
下载BTC和ETH的数据start_date = ‘2020-01-01’end_date = ‘2024-01-01’tickers = [‘BTC-USD’, ‘ETH-USD’]data = get_crypto_data(tickers, start_date, end_date)
协整性检验Engle-Granger 协整检验
def engle_granger_coint_test(y, x):
# 将y对x做回归
x = sm.add_constant(x)
model = sm.OLS(y, x).fit()
residuals = model.resid
# 对回归残差进行ADF单位根检验
result = adfuller(residuals)
p_value = result[1]
return p_value
执行协整检验p_value = engle_granger_coint_test(data[‘BTC-USD’], data[‘ETH-USD’])print(f”协整检验的p值: {p_value:.4f}”)
检验结果解释
if p_value < 0.05: print(“BTC和ETH存在协整关系”)
else: print(“BTC和ETH不存在协整关系”)
值得注意的是，不同币种之间的相关性在不同阶段中有较大差异。以BTC和ETH为例，在市场整体上涨或下跌的高相关性时期，BTC和ETH的价格往往同步波动，相关系数通常维持在0.6到0.9之间。这使得它们成为配对交易中常见的资产对，因为两者的价格波动有较高的同步性，便于利用价格差异进行套利。然而，在特定事件或市场剧烈波动的低相关性时期，例如某一币种因技术升级或重大新闻而独立波动时，相关性可能会暂时减弱。
配对交易应用在加密货币中需要注意什么配对交易是一个经典的统计套利策略，相比于在传统市场中的应用，在加密货币市场中应用配对交易虽然具有独特优势，但也面临一些缺陷和问题。加密市场的波动性通常较高，可能导致价格在短时间内剧烈波动，影响配对交易的有效性。某些加密资产的流动性不足，可能会影响到交易的进出时机和成本。数据获取和分析的困难也可能使得相关性和协整性检验结果不够可靠。再者，监管风险和政策变动可能干扰市场行为，影响交易策略的有效性。技术风险如交易所的安全性和网络攻击在加密市场中较为常见，这也可能导致投资损失。因此，在加密市场中实施配对交易需更加谨慎和灵活地调整策略。