2017年至2020年,由于中美贸易战,新冠疫情爆发,OPEC与俄罗斯谈判破裂等因素,国内A股市场遭遇重创,可预期内将会萎靡不振,而2018年《资产新规》的正式发布打破了资管行业刚性兑付的特性同时也对非标准化债权类资产设置了重重限制。如今,市场上可为投资者提供收益稳定的投资品种与来越少。由于这种市场趋势变化和政策导向的转变,曾经并不被投资者重视的市场中性策略逐渐成为了机构投资者的重点开发策略。在国外证券市场中,配对交易是一种被广泛运用的统计套利投资策略。配对交易策略的最大的特点便是:通过对冲机制有效规避了投资系统性风险。即使在股票市场萎靡不振的情况下,只要市场上的流动性或交易量满足配对交易最基本的条件,那么配对交易策略依然可以收获稳定且不错的受益。配对交易的主要工作有选择股票对和确立建仓与平仓的交易策略。其主要工作有两部分,第一是能够有效地探测并寻找出股票间的相关关系,第二是能够度量短期相对价值偏离程度并用于开平仓交易。从2010年开始,我国推出了融资融券制度,其作为一种衍生品给证券市场带来了更好的杠杆和做空机制,同时,它也为配对交易策略提供了成长的土壤。截至2018年12月27日,A股沪深两市的融资融券余额已达到7622.7亿元,而融资融券标的证券已达到了1110只,现行A股市场上成熟的融资融券制度已经让配对交易策略实施具备了基本的条件。本文在国内股市与其内萎靡不振,非标债权将受管制、融资融券制度逐渐成熟的背景下提出了基于AR（1）模型估计O-U过程参数的配对交易策略,并在A股市场进行实证分析,判断其有效性和可行性。本文选取了在国内常用于分析期货市场的O-U过程理论来描述两只有高度相关性且经过了协整检验的股票对回归产生的残差序列,将该残差定义为具有平稳、均值回归特点的O-U随机过程,然后使用AR（1）模型估计该O-U过程的参数,并运用被估计出来的参数构建可以衡量两只股票短期相对价值偏离程度的指标,使用该指标设计出交易规则在股市上进行开平仓交易。同时本文还选取了传统的基于距离的配对交易策略在同时间区间的A股市场上进行回测,对比新旧两种配对交易策略的优劣性。本文的实证区间为2011年1月1日至2019年12月31日的A股市场。分析对比两种策略实证结果后,本文得出了以下结论:（1）基于AR（1）模型估计O-U过程参数的配对交易策略应用在采矿业行业成分股时相对于沪深300指数持有策略可以获得3.54%的超额年化收益,9年的累计收益率高出沪深300指数持有策略31.83%,同时,该策略的收益波动率,夏普比例等指标均优于沪深300指数持有策略。（2）基于AR（1）模型估计O-U过程参数的配对交易策略和传统的基于距离的配对交易策略均在各个方面优于沪深300指数,但前者在各项指标上都优于后者。从收益率分布上看,两者都有右侧拖尾的特点,但前者的收益率分布较为集中,而后者较为离散,即后者有着可能获得更大极端收益以及可能承受更大的极端损失的特点。从累计收益率、波动率、夏普比率的角度看,前者优于后者。（3）两种配对交易策略都呈现风险中性的特点,即两种策略的业绩表现与大盘指数走势不具有较强的相关性。