配对交易策略是一种市场中性的绝对收益策略,其基于统计套利找出资产价格走势趋同的两种资产,当两者价差出现偏离时,做多价格走弱的资产,做空价格走强的资产,在未来两者价差回归到均值附近时,获得资产价格收敛的收益。目前对于中国证券市场的配对交易策略研究大多集中在从各大指数中挑选成分股作为股票池,例如沪深300、上证50等,没有完全覆盖所有证券,错过了许多投资机会。因为配对交易策略需要构建股票多空组合,所以要在可融券标的中尽量寻找多的可选择标的,覆盖能够选择的所有标的,建立完整的投资标的池,保证投资策略的可适用性就是构建策略的首要环节。截至2021年12月31日,沪深两市融资融券余额达到了18322亿,扩大了超28万倍,获批此业务资格的券商达到了134家,可以进行融资融券的标的也达到了2452只,做空机制在我国证券市场逐步成熟,为配对交易策略在我国证券市场更好实现提供了实践基础。因为配对交易策略是将两个股票的历史价格数据进行拟合,而为了避免数据过度拟合现象的发生,分行业进行匹配就显得尤为必要。本文以可融券标的表为参考,以中信行业分类为依据,将中国证券市场所有证券分为29个一级行业,并将可融券标的表与中信行业分类数据进行交叉分类,得到了本文运用的配对标的池。在其他学者所做的交易策略中,回测使用的数据皆为日收盘价数据,数据频率较低,配对交易策略作为一种套利策略,较为低频的数据会损失很多交易机会,从而降低策略的收益率。本文选用聚宽平台本地API提供的分钟级数据作为股票配对和交易的依据,进行模拟交易,更多地捕捉投资机会,提高策略收益率,获得更为精确的拟合结果。配对交易策略的关键环节在于找到具有强依赖性的股票对,在已有的文献中大多采用相关系数法来找到相关性强的股票对,虽然这种方式计算比较简单,但是也存在很多问题,容易出现伪回归的现象。因此本文采取相关系数法、协整关系法和最小距离法相结合的方式寻找适合配对交易策略的股票对。首先分别以行业筛选出适合配对策略的行业作为股票池,将同行业内股票两两组合起来作为股票对,因为股票价格量级不同,对股票价格进行标准化处理并计算得到spearman相关系数ρ,如果两者为强依赖性即|ρ|＞0.8,此时将此股票对保留并进行协整检验。然后对股票对进行协整关系检验,在计算出相对应的p值后,留下协整关系较强的股票对作为备选股票对,即p值小于0.05。最后将通过spearman相关系数检验和协整检验的股票对作为备选股票对进行择股。使用最小距离法求出备选股票对的最小距离DI,j并进行升序排列,选择最小距离DI,j较小的前5对股票对形成配对交易策略最优股票组合传统配对交易策略交易规则较为固定,主要以开仓、平仓和止损三种信号为主,出现了许多不可避免的缺陷,如无法平仓或频繁止损的情况。本文在三种信号的基础上进行优化,加入了提前平仓规则,即在交易过程中,如果价差迟迟处于平仓信号与止损信号中,会浪费很多交易机会,可以在合适的时机选择提前平仓,提高策略收益。通过此方式进一步提高策略胜率,保证收益的稳定性。实证分析结果表明:配对交易策略在我国证券市场的可行性较强,在充分考虑了各项交易成本和融资费率的情况下,依然取得了可观的收益,策略结果显著。也由此可知,我国证券市场依然存在较大的套利空间,还未完全达到弱有效市场。