随着计算金融学(Computational Finance)的迅速发展和统计套利方法的成功运用,统计套利方法和模型越来越受到学者和投资者的重视。本文旨在从实证角度学习和研究统计套利策略。在熟悉和掌握统计套利理论知识的基础上,通过股票市场成对交易和沪市A股动量效应检验的实证研究来展示统计套利策略的应用及操作方法。 在股票成对交易的实证中,本文选择浦发银行和招商银行2006-2007两年的日收盘价进行研究,在原有交易方法基础上将GARCH模型计算的时变方差引入到交易触发条件和止损边界的设定中。分别将按照简单标准差和时变标准差设定的边界记为策略1和策略2。实证结果显示两策略组合的区间波动率都非常小,说明组合的收益非常稳定；同时,较小的beta系数也符合统计套利策略市场中性的定位。并且,策略2产生的交易机会(16次)多于策略1(3次),策略2的收益(28.69％)也远远大于策略1的收益(3.36％),说明基于GARCH模型的时变标准差的策略效果明显优于基于恒定标准差的策略效果。 在对沪市A股动量效应的实证检验中,文章将统计套利市场中性的性质引入投资组合,在假设组合策略可以生成统计套利机会的前提下,构建投资组合,检验动量投资策略在持有期的可盈利性,进而判断市场是否具有动量效应及效应的大小。本文所用方法的主要贡献是：将统计套利模型看作是带约束条件的投资组合最优化问题,约束条件包括组合相对于市场的零beta值和该策略是零初始成本的自融资交易策略,同时考虑组合方差这一风险测度。 实证结果显示：①沪市A股市场中的短期动量效应不太明显,反转效应较为明显；②26周持有期对应的中期动量效应较为明显；③并且牛市中动量效应明显,熊市中反转效应较为明显。