统计套利策略研究论文

这个不难，我擅长．

统计套利是一种基于模型的套利策略，在不依赖于市场环境的情况下，使用数学手段构建资产组合，将股票价格与模型所预测的理论价值进行对比，构建证券投资组合的多头和空头，获取稳定的无风险超额收益率。统计套利是一种非常宽泛的术语，指的是各种各样的均值回复策略，它们都有一种预期，即，某些证券(两种或更多)暂时被错误定价的问题会在将来某时刻得到纠正。统计套利最常见的策略是配对交易策略。在配对交易中，两种证券被同时进行交易，其中一种证券被买入，另一种被卖空，这样建立的头寸是市场中性的。两只股票若属于同行业或者是同板块，很可能存在同涨同跌现象，如果两种证券价格上涨的幅度相同，不会产生收益，如果两种证券价格下跌的幅度相同，也不会造成损失。只有当价格都下跌时，其中一只股票的价格下跌程度大于另一只股票的价格下跌程度，当价格都上涨时，其中一只股票的价格上涨程度大于另一只股票价格上涨的程度，或者两只股票的价格出现一涨一跌时，两只证券的相对价格发生了变化，这时才会产生收益或亏损，当价差向均值回复时产生收益，价差远离均值时则产生亏损。所以， “统计套利”这个术语涵盖的各种投资策略具有市场中性的特征，使投资组合受到金融市场波动的影响轻微，统计套利策略的关键是构建稳定的价差均值回复性。2、统计套利的原理根据历史数据寻找高度相关的两种标的资产（或标的资产组合价差是稳定的时 间序列），在市场未发生大的变化情况下，它们的这种关系会在未来延续，若两种标的价格之间出现背离（标的资产组合价差偏离其均衡位置），这种背离（偏离）在未来某个时刻会得到纠正，套利者通过买进价格被低估的，卖出价格被高估的（标的资产组合价差高于其均衡位置，卖出价差；标的资产组合价差低于其均衡位置，买入价差）。在未来某一时刻它们之间的背离消失（标的资产组合的价差消失），进行与前面反向的操作了结之前建立的头寸，获取独立于市场走势的收益。上述统计套利策略能成功获取收益的重要条件是均值回复性，即资产价格将在某种力量的作用下回复到它之前的均衡位值，或者说标的资产价格是平稳时间序列，从某种意义上说，标的资产的价格在共同因素的作用下其价格序列之间具有很高的相关性使得标的资产组合价差围绕着其长期均衡位置进行波动。3、统计套利的方法到目前为止，学术文献中已给出很多统计套利的方法，但很多只限于理论探讨，将其应用到市场的实际操作中还有一段距离。市场中常见的统计套利方法有：（1）距离法根据标的资产的价格或收益数据寻找具有相似价格走势或收益趋势的两种标的，当两种标的资产的价格或收益偏离原来的均衡位置时，通过同时买入低估的资产卖空高估的资产，当价格回复到均衡位置反向平仓的一种市场中性策略，建立的头寸能对冲掉两只标的资产所处的行业和市场风险，市场的整体走势在这里不起作用。（2）协整交易方法首先通过协整检验找出价格或收益具有长期稳定关系的标的资产，它们的协整方程的残差具有稳定的均值回复性，因此具有一定的预测性，根据残差的波动性设定开平仓阈值，当残差触发开仓阈值时，通过同时买入低估的资产卖出高估的资产，并根据它们的协整系数确定投资组合比重，构造一个复合资产组合，当残差触发平仓阈值时，反向平仓了结头寸。因使用协整检验得出资产间的稳定关系比距离法可靠，所以使用协整法进行统计套利的收益明显高于距离法获取的收益。（3）多因素模型方法首先选择对标的资产价格有重要影响的因素，运用标的资产价格对重要影响因素进行多元回归建模，将标的资产的实际价格和回归模型给出的预测价格进行比较，若实际价格高于预测价格，预示后市该标的资产的价格将要下降，若实际价格低于预测价格，预示后市该标的资产的价格将要上升，然后根据标的资产的实际价格和预测价格的关系选择合适的标的资产构建统计套利投资组合，卖出实际价格高于预测价格的标的资产，买入实际价格低于预测价格的标的资产，当它们向各自预测价格逼近时反向平仓，获利了结头寸。但该方法构建的投资组合价差的均值回复可靠性很差。（4）均值回复方法资产投资组合价差具有均值回复特性，也就是它们的价差偏离均衡位置后，在未来的某个时刻价差还会回复到均衡位置，在这种情况下，当投资组合价差偏离均衡位置并触发设定的开仓阈值时，买入被低估资产，卖出被高估资产，待其回复到均衡位置再反向操作，了结头寸的一种市场中性策略。4、统计套利的风险统计套利策略虽然是市场风险中性的，但其仍然具有有限风险，这种风险来自三个方面：（1）相对价差的持续增大。当某标的资产的价格持续偏离与其高度相关的另一只标的资产价格，或两者价格向相反的方向持续发展，出现所谓的“强者恒强，弱者恒弱”的局面，这时造成它们的价差持续增大，无法短期回复到它们的均衡位置，这时要面临被强行平仓止损的风险。这类风险是统计套利策略的实施中投资者面临的最常见的统计套利风险。（2）交割风险。是指期现套利时能否生成仓单的风险，以及在做跨期套利时仓单有可能被注销重新检验的风险。所以，在做统计套利计划时要仔细考虑是否会存在交割风险。（3）极端行情风险。是指出现极端行情时交易所可能会强制平仓的风险。随着资本市场的各项规章制度和交易规则的日趋完善和规范，这类风险发生的次数在逐渐减少，但也要对其有足够的重视。5、统计套利的类型根据交易对象之间关系的不同，统计套利可以分为跨期统计套利、跨市场统计套利、跨品种统计套利。（1）跨期套利。跨期套利被主要用于不同期货合约的套利，具体是指在相同标的资产的不同到期月份的期货合约间的价差出现较大差别时，做多价格低估的合约，同时做空价格 高估的合约，等价差回复到均衡水平时平仓，从而获得一定的收益。跨期套利能被成功实施的关键条件是近月与远月合约间的价差具有稳定的均值回复性。跨期套利可在商品期货合约或金融期货合约中实施，但这种跨期套利并不是无风险的，因为在近月合约到期前，近远期合约的价差不一定能收敛到预测范围，但总体风险是可控的。根据市场所处的不同阶段可分为多头（牛市）跨期套利和空头（熊市）跨期套利。（2）跨市套利。跨市场套利，顾名思义是在不同市场之间对相同的标的资产进行套利。当同一种标的资产在不同市场进行交易时，由于地理位置、市场需求等因素存在差异，使得标的资产的价格在不同市场之间会存在一定范围的合理波动。但标的资产在不同市场间的价差在某种因素的影响下超出合理的范围时便可以进行套利操作，此时可以买入相对低价的资产，卖出相对高价的资产，当价差回复到均衡位置时反向操作，获利平仓。但跨市场套利需要注意不同市场的结算方式、合约乘数和交易规则是不同的，这一点是构造市场中性的投资组合要特别注意的。（3）跨品种套利。若在同一个市场的不同的标的资产具有高度的相关性，套利者可以利用它们的价差进行套利。跨品种套利的前提是首先寻找具有高度相关性的两种或多种标的资产，确定它们之间是否存在某种长期的均衡关系，如果存在，那么在它们的差价偏离均衡水平时买入低估的资产卖出高估的资产，若差价回复到均衡水平，反向平仓操作获取利润。跨品种套利不仅适用于股票市场，也适用于期货市场，适用范围很广，基于股票的统计套利交易就是典型的跨品种统计套利。暂无评论，去做第一个评论的人专刊雪球专刊 特别版雪球特别版——段永平投资问答录（投资逻辑篇）段永平：著名企业家，小霸王品牌缔造者， 步步高创始人，vivo和OPPO 联合创始人，网易丁磊生命中的贵人，拼多多黄峥的人生导师。他同时也是著名投资人，早期投资网易获100倍以上回报，目前重仓茅台、苹果等优质公司查看专刊大盘解析盘前必读12-19中央经济工作会议积极定调提振信心，多家机构预计明年GDP增速有望超过5%；海外最大中国股票基金大举加仓茅台；多家明星私募表示积极看多后市，港股机会成关注焦点；以岭药业回应连花清瘟安全性质疑。收评12-16【三大股指缩量下跌，创业板指跌逾1%；医药股再度大涨，熊去氧胆酸、新冠治疗概念领涨；酒店餐饮板块午后走强；半导体芯片、光储、锂电板块持续走低】 医药股再度大涨，新冠治疗、熊去氧胆酸方向领涨，食品加工、零售、酒店餐饮板块午后活跃，半导体、光伏、锂电板块持续走低，复合集流体、一体化压铸概念跌幅居前。截至收盘，沪指跌，深成指跌，创业板指跌。两市全天成交7614亿。个股跌多涨少，近3600股下跌。北向资金净买入43亿。午评12-16【沪指跌，药股卷土重来，新华制药8天7板；地产板块回暖；半导体芯片、光伏、信创板块跌幅靠前】 医药股卷土重来，熊去胆氧酸概念领涨两市，新冠治疗、中药、化学制药等紧随其后，银行、地产股回暖，半导体芯片板块集体回调，信创、光伏、锂电等跌幅居前。截止午盘，沪指跌，深成指跌，创业板指跌，两市半日成交4681亿。个股跌多涨少，超3600股下跌。北向资金净买入7亿。热门文章好心提醒一下：现在新冠已经被当普通感冒来治，吃点感冒药退烧药甚至喝水休息几天都能痊愈，特效药的逻辑实际上已经被证伪，故事已经到了尾声马上就要终章了。就算是感冒药退烧药这种，也是在一些无良媒体和大V的舆论引导和推波助澜之下，带动民众非理性囤药抢药的羊群效应，配合市场资金炒作...行者苏然392评打死也想不到《阿凡达2》的票房会如此惨烈，作为迄今为止科技含量最高的电影、192分钟片长如此有诚意，怎么会这样呢？看看它上映3天的票房分别是：亿、亿、亿。预估总票房也从昨天的亿，直接下调至10亿，仅仅时隔一天而已、这是什么断崖式下跌？作为一个已经观影过...无心学习缠论381评日本变脸：中国经济，永远不可能超越美国！最近，日本的顶级智库，发布了一份研究报告，认为中国的经济，永远不可能超越美国了。而这之前，日本的智库，可以说是非常看好中国，一度认为2032年就可以超越美国，成为全球第一大经济体！为什么日本变脸如此之快。这是因为，他们认为中国的经...时代之330评今儿出门逛下，体验体验北京的消费繁荣，回转寿司也不回转了，火锅也不火了，奥森这边排队最多的小吊梨汤（我是来买这个的）只剩外卖了，好多店铺黑着，或者只有一两个服务员，哇库哇库因特瑞斯汀_小明249评动态清0的时候，每个人都知道自己和周边的状况，要去的地方的状况，一切都是明确的。现在，不知道周边什么状况，要去的地方什么状况，一切都是未知的。盲人瞎马一般，只能随时做好感染的准备。祈愿HY3000紧急上市！我要预防，我不要吃药，更不愿意家人感染吃药！$众生药业(SZ002317)$ $新华制药(SZ...价值投资日志917190评今晚 你懂的。我押了，那个，男人。所以，法国是冠军！！6:0 结束战斗！奶奶奶奶！陈达美股投资183评思前想后，面对着即将到来的结构性牛市，钞哥应该做点什么。现在已经是短视频和直播的时代，或许，钞哥应该露面了。支持的请留言，我看看我的活粉究竟有多少。睿钞观察177评瑟瑟发抖，人更少了指汇盈164评国家提倡消费，民众最最最重要的消费是：能源你现在和盛夏的时候，敢24小时开空调，（包括暖气），天天洗热水澡超级鹿鼎公161评早上亲戚问我：“你们阳了的，有什么后遗症吗？”我说：“没有吧，还不知道，怎么了？”她说：“小诺早上穿着秋裤和拖鞋出门了，手里还拿了把扇子。”我赶紧打电话，问问怎么了。亲戚说：“别打了，手机没带。好在秋裤够厚。”不知道这又是哪一出，难道真的是最近心态出...花甲老头147评$中矿资源(SZ002738)$把昨天谈论锂矿股的言论集合起来，作为一篇文章发表。把 我预期，24年开始锂严重供不应求，价格很可能冲到80万以上。锂矿股在此之前的23年中期会有所预判，出现大行情。话放这里，明年验证。作为行业的锂矿股的预期差表现在两个方面:一是需求增幅的巨大潜力，1油换电2储能的爆...岑原137评如果大家不敢出门怕染阳，明年一季度消费还是起不来怎么办？毫无疑问会政策加码，加码，加码到不得不消费为止。比如发放有截止日的消费券，有截止日的汽车家电甚至房子的政策优惠。甚至地方政府要求公务员完成消费任务。所以根本不用担心消费起不来。预期未来两年都是消费和服务

统计方法在企业中的实践研究论文

【摘要】统计方法在企业发展史上占有重要地位。文章分析了企业对统计方法的应用需求，并就如何提高其在企业经营有效实施进行了探讨。

【关键词】统计方法；实践应用；应用需求

20世纪80年代，美国通用、福特和施乐等大公司，开始在市场分析、产品开发与设计、工艺设计、生产控制与营销策略方面应用统计技术，结果使得其产品成本下降，产品质量和市场占有率提高，给公司带来非常好的经济效益。90年代后，美国波音公司调整其质量管理政策，其重要方面是增加统计控制方法和以质量改进为核心的管理概念。

一、企业对统计方法的应用需求

（一）统计方法的作用

在偶然中寻求必然是应用统计技术的核心。所谓统计技术，就是通过有效收集、整理与产品质量有关的数据信息，运用数理统计推断的原理，以部分（样本）推测全体（总体）的特性。通过测量、描述、分析产品特性的变化，形成数学模型，从而对产品过程进行监控，对质量变异提前预防，为降低产品缺陷和预防不合格的产生，特别是为质量改进指明方向。

正如恩格斯所说，任何偶然性存在的场合，都受客观规律所支配，问题是如何发现并利用这些规律。统计方法作为一种为决策提供依据的工具，可以帮助企业进行数据分析，了解产品质量状态的分布情况，找出问题、缺陷及原因，有针对性地采取措施，提高产品和服务的质量。原始数据不经过整理和分析，只是一堆“资料”，而有用的信息往往蕴藏在大量的数据之中，所以数据的应用是统计技术的前提，统计技术是整理和分析数据的工具。

统计方法可应用在设计阶段的市场预测、可行性分析、方案设计、初试样试制、小批量生产等；应用在生产阶段的工艺设计、过程控制、能力研究和质量改进；应用在销售阶段的营销策略研究、预期销售额的测算、顾客回报率的评价、安全性评价和风险分析等。统计过程控制（SPC）是进行质量分析、质量控制和质量改进的科学方法。可以说，企业持续的产品生命周期的改进，是通过实施SPC得以实现的。

应该指出，统计方法是一种能使企业管理体系增值的资源，它是一种素质和思维方法。统计技术是一种投资少、简单易行、挖掘企业潜力、提高企业经济效益的技术。统计方法可应用在产品生命周期的所有阶段，应用的越早越有效。SPC能对产品生命周期的各个阶段进行监控、判断质量变异并及时告警。在控制和验证过程能力和产品特性时，统计方法的使用能起到帮助过程改进、向决策程序提供输入的重要作用。如果企业能认真地实施统计技术，而不是应付差事，就一定会给企业带来效益，从而避免徒劳无益。

（二）企业对统计方法的应用需求

企业应用统计方法有两个前提：一是在管理体系中明确统计方法应用的地位和指导作用，在其运行过程中必须有统计技术的要素；二是实施统计技术的程序必须具有可操作性，而不是一个道具。企业统计方法的应用需求主要在以下几个方面：

1．与设计开发控制结合。产品质量由设计来保证，设计阶段是产品质量的源头，提高设计质量可使产品质量持续满足其技术要求，并在满足顾客需求方面产生飞跃和创新。实验设计在统计界被誉为“提高设计质量的高速公路”，将正交设计法和均匀设计法交叉使用，可减少实验次数，降低实验成本。

2．与生产过程控制结合。重点是在特殊过程、关键过程的主要工艺参数和质量指标中应用统计方法。统计方法在控制和验证过程能力和产品特性时，有助于过程改进。控制图可用来监控生产过程，假设检验可用来验证工艺装备的有效程度。http://

3．与检验过程控制结合。产品实物质量的提高是质量管理的有效标志之一，抽样方法体现了检验过程控制的有效程度。

4．与纠正、改进和预防措施结合。统计方法应用的核心在于分析、判断和推测。企业质量管理体系的运行强调质量改进，统计技术对产品过程进行特殊分析的结果，可作为过程改进和决策程序的输入，从而形成产品故障报告、分析、纠正措施系统（FRACAS）的闭环管理。

二、统计方法在企业中的实践应用

（一）概率论分析方法在企业中的实践应用

在市场经济条件下，商业企业的经营和销售情况一般不是由经营者主观愿望所决定，完全是个随机过程。它包括很多不可控的具体问题：如在某单位时间内有多少位顾客光顾该商场；在已经进入该商场的顾客中又有多少人真正实施购物行为；每位顾客在这次购物活动中总共购买多少货币的商品等问题，需要用概率论分析方法来解决。因此，概率论在商业企业中有广泛的应用。这里重点选择商业企业面临的几类典型的问题来说明其应用。

1．进货问题。例如，某商场每星期四进货，以备星期五、六、日三天销售，根据多周统计，这三天的销售数量彼此独立且分布已知。则三天销售总量这个随机变量可以取哪些值可利用概率论知识来解决。同样可解决如果进货X件，不够卖的概率及进货Y件够卖的概率。

2．资源配置问题。例如，某商场一个柜台有四名售货员，每名售货员平均一小时内只用秤15分钟，则该店配置几台称较为合理，可以利用随机变量服从二项分布、事件的独立性及小概率原理来解决资源配置问题。

3．利润问题。例如，某商业企业经销某一种商品，每周进货量X与顾客对该商品的需求量Y是两个相互独立的随机变量，且都服从区间［10，20］上的均匀分布。商店每售出一单位商品可得利润1000元；若需求量超过进货量，该商业企业可从其他商业企业调货供应，这时每单位商品获利5000元，则计算此商品经销商经销该种商品每周所获得的平均利润，就需要通过计算连续型二元随机变量的数学期望来解决。

（二）数理统计分析方法在企业中的实践应用

数理统计分析方法同样在商业企业中有着广泛的应用。因此，这里也重点选择商业企业面临的几类典型的问题来说明其应用。

1．产品市场占有率问题。例如，某市四家大型电器商场的手机销售情况抽样表明，在一周内总计销售了2000部的手机，其中某品牌手机占214部，则可用数理统计中的参数区间估计理论与方法，以95%的把握程度判断出该品牌手机的市场占有率在～之间。

2．调整措施效果的显著性问题。例如，某超市为增加销售，对销售方式、管理人员等进行了一系列调整，调整后随机抽查了9天的日销售额，计算的平均日销售额为60万元。根据统计，调整前平均日销售额为52万元，假定日销售额服从正态分布，则调整措施效果是否显著，不能直观地认为调整后日销售额达到60万元措施就显著，而是需要用假设检验的思想和方法来做进一步的判断。

3．产品的质量检验问题。例如，某市质检局接到投诉后，对某金商销售的产品进行质量调查。先从其出售标志18K的项链中抽出9件进行检查，检验标准值是18K，且标准差不得超过。检验结果为9件项链的平均值为17，方差为，假定项链的含金量服从正态分布，则检测结果能否认定金商出售的产品存在质量问题，同样也需要用假设检验的思想和方法来做判断。

三、如何提高企业实施统计方法的有效性

美国质量专家朱兰博士在《质量控制手册》中专门阐述了统计方法，并列举了十八种最基本的统计技术。国际标准ISO/TR10017和ISO/TR13425作为统计方法与统计技术的使用指南，阐述了企业实施统计方法的基本要求。

企业在直接控制产品实物质量上，可应用以下四种统计技术：1．频数图（直方图），它可大体显示质量特性的平均值、分散程度以及规格要求的比较状态；2．控制图，它可用作过程（工序）的分析、调整和控制；3．抽样验收方案；4．公差分析、回归分析和方差分析，这些方法从数理统计原理出发，可用于工程设计和工序质量的特性分析。

一般来说，人们比较重视事物间的确定关系，不太注意事物间的不确定关系（相关关系），从而使我们失掉了很多改进机会。企业应用统计技术的地方很多，凡有数据的地方都能应用，包括一些定性的结果经两次量化后也能应用。但企业要真正使统计方法的应用切实有效，应注意以下几个方面：

1．好的管理基础是关键。统计方法的应用是一项系统工程，一个管理基础差的企业，统计方法的应用只能流于形式。对于科研院所的产品，一般包括研究报告、试验报告、硬件或流程性材料。研究所的科研项目都有预定的研究周期，由项目课题组承担，研究室是有一定专业范围的常设机构。在科研过程中，如何应用统计方法，应由项目课题组根据需求来确定，不能强求一致。

2．企业应用统计方法的组织保证。统计方法贯穿企业质量管理的`全过程，应列入企业发展的总体规划，并由质量综合管理部门归口，具体统计技术的应用可由质量管理部门会同相关职能部门组织实施。

3．提高统计方法培训的有效性首先要开展统计方法应用的意识教育，然后针对产品的实际需求开展专题教育培训。如果认识上有偏差，容易造成误用、错用或形式主义。将培训计划列入教育计划，将其考核作为企业质量管理，特别是内部质量审核的关键项目之一非常必要。要通过培训，使员工树立正确的统计思想，认识到统计方法的生命所在。波动存在于任何过程，波动存在于万物之中，波动的原因有正常原因和异常原因，正常原因完全可以控制在一定的波动范围内。理解并区分正常原因和异常原因，将有助于正确认识产品的质量存在适当公差和允许公差是合理的和必要的，通过人、机、料、法、环的质量控制，来实现质量的稳定是完全可能的，这一思想也是不断改进产品质量的理论基础。一种统计技术在企业一经选用，即要求应用人员掌握正确的使用方法，包括数据收集、数据处理、统计结果评价以及正确使用统计结果等。

4．统计方法的应用必须注重产品分析和使用条件，应用统计方法不是孤立的行为，更不能随便套用，或为了使用而使用。一定要将统计方法融入到确定、控制、验证过程能力、产品特性以及市场调研等分析活动中去。

5．企业应用统计方法的基础是质量记录的真实性。产品过程分析的基础是质量信息和数据的真实可靠。如果输入的基础数据不正确，将导致数据结果发生偏差，再好的统计方法也无从谈起，毋须赘言，统计方法的应用与质量记录的真实性息息相关。

6．有计划地进行统计技术的推广和验证，面对众多的统计方法，企业首先应选择与解决“关键问题”或控制“关键特性”有关的统计技术作为试点和推广的重点，并按实施过程的轻重缓急程度，制定一份推广统计技术的计划。该计划应取得最高管理者的支持和承诺，动员全员参与和获得必要的工程和技术资源。

四、结语

企业统计方法的应用必须坚持以事实为依据、用数据说话的原则，把统计技术的应用与专业技术紧密结合，在考虑统计项目实施时，应从理论和事实层面上注重分析和使用条件，认真权衡各种关联因素。

如果企业没有按照质量管理体系中统计技术要素的要求，进行全员正规化的、有重点的统计方法的培训，没有使质量管理体系中的统计技术要素按照程序文件有效地运行，则说明企业在质量管理的重要环节上处于失控状态，同时也说明企业的质量管理体系在适应性和有效性上存在着很大问题。

在提倡科学化管理的今天，无论是管理决策还是质量监督，统计学方法在其中的作用都应得到足够的重视。

【参考文献】

[1]傅治梁．分析诊断企业产品实力的统计方法[J]．统计与决策，2000，（7）．

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[3]龙永红．概率论与数理统计[M]．高等教育出版社，2003．

[4]刘振江．工程质量控制的统计分析方法[J]．黑龙江交通科技，2006，（8）．

阿斯内斯是法玛在芝加哥大学指导的金融博士，其博士毕业论文在三因子模型的基础上加入了动量因子，以四因子模型的形式完成了一系列的实证分析。博士毕业后阿斯内斯进入高盛，成为了一名量化交易分析员，随后在高盛组建了全球阿尔法基金，主要从事以量化为导向的交易工作，业绩不俗。1997年他离开高盛创办了自己的AQR资本管理公司，目前该公司是全球顶尖的对冲基金之一。虽然没有直接的证据证明阿斯内斯在工作中采用的是多因子模型基础上的股价预测技术，但是可以想见的是，市值、账面市值比、动量因子和因子模型应该与其量化交易策略存在一定的关联。阿斯内斯在一些访谈和学术论文中也时常谈到价值、动量/趋势、低风险、套息等相关概念，是为佐证。由学术研究进入量化交易实业领域的一个更为极端的例子，应该是文艺复兴科技公司的西蒙斯，这也是中国读者较为熟悉的一个量化交易从业者。西蒙斯于1961年在加州大学伯克利分校取得数学博士学位，年仅23岁，并在30岁时就任纽约州立大学石溪分校数学学院院长。他在1978年离开学校创立了文艺复兴科技公司，该公司因为旗下的量化旗舰基金——大奖章基金傲人的业绩而闻名。关于西蒙斯所使用的量化交易策略，坊间一直有诸多猜测。许多人认为其所使用的应该是基于隐马尔科夫模型的量化交易策略，原因在于西蒙斯的早期合伙人鲍姆是隐马尔科夫模型估计算法的创始人之一，同时文艺复兴科技公司招聘了大量的语音识别专家，隐马尔科夫模型正是语音识别领域的一个重要技术工具。作者对这一说法持怀疑态度，不过不管怎样，从文艺复兴科技公司比较另类的人员构成来看，这应该是一个比较纯正的使用量化交易策略进行运作的对冲基金公司。虽然大部分的量化对冲基金正在使用的交易策略都或多或少的进行保密，但是仍然有一些量化交易策略在多年的使用后开始慢慢为外界所熟知，统计套利就是其中之一。这个策略的概念最早产生于摩根斯坦利，当时的做法也被称为配对交易，实际上就是使用统计的方法选取一对历史价格走势相似的股票，当两支股票之间的价格差距变大、超出一定阈值之后，就分别做多和做空这两支股票，依靠该价格差在随后的时间里回归到正常水平来获取收益。由于这种量化交易策略既源自于统计分析、又存在等待价差回归的套利特性，因此被称之为统计套利。而随着对这类交易策略的进一步深入研究，统计套利策略目前已经远远超出了配对交易的范畴，变得更加的复杂和多样化。肖曾经是摩根斯坦利这个统计套利交易组的成员之一，他于1980年在斯坦福大学获得计算机博士学位，随后留校进行学术研究。肖在1986年加入摩根斯坦利后负责该组的技术部门，但是在两年之后、如同统计套利的首创者班伯格（注）一样、由于政治斗争等原因从公司离职，并创立了自己的德劭基金公司。结合了肖的大规模并行计算研究背景和在摩根斯坦利接触到的统计量化策略，德劭基金公司利用计算机量化模型作为主要的策略进行交易并取得了巨大的成功。值得一提的时，肖在对冲基金领域扎根之后，仍然不忘科学研究，其成立的德劭研究公司致力于通过强大的计算机硬、软件能力在分子动力学模拟等生化科研领域取得前沿性进展。这与阿斯内斯一直在金融杂志上发表学术论文的行为，相映成趣，当然肖的学术研究相对而言可能更为极客一些。相比起统计套利，传统意义上的套利策略是一个更为人熟知、更经典的量化交易策略。实际上现代金融框架的一部分都是基于“无套利”这样一个假设原则建立起来的，可见套利策略的深入人心与重要性。如果说统计套利的重点在于刻画和预测多个资产间的统计关系，那么传统套利可能就更重注于各个资产的价值计算，以及策略执行时的交易成本估计和优化。只不过量化交易策略进化到现在，统计套利和传统的套利策略已经是互相渗透、互相融合的了。以计算机能力见长的德劭基金公司，对这两种套利策略应该都是有所涉及的。说起套利，不得不提到长期资本管理公司。这家公司的阵容十分豪华，包括债券套利的先驱梅里韦瑟、两位诺贝尔奖获得者莫顿和斯科尔斯、美联储副主席穆林斯等诸多顶级从业者，主要从事的正是债券的量化套利交易，当然其中也会包含一些其他形式策略的成分。公司成立的前三年间表现非常出色，但是在1998年俄罗斯国债违约之后，相关的连锁反应使得公司产生巨大亏损，在美联储的干预下被华尔街几家公司出资接管，形同倒闭。实际上，长期资本管理公司在俄罗斯债券上的损失本身并不大，但是许多大金融机构在亏损环境下必须保证足够的资本量，因此通过出售流动性较好的七大工业国债券等资产来减低风险、增加资本，全球主要债券价格在卖出压力下大幅下跌，波动巨大，这才导致了杠杆极大的长期资本管理公司在债券套利上产生巨额亏损。