随着智能投顾热潮的掀起,越来越多的市场参与者喜欢借助计算机来实现投资策略的抉择,智能投顾凭借高效、高收益成为许多金融机构和金融平台研究的对象。本策略在智能投顾的大背景下借助聚宽金融量化智能平台使用配对交易的核心思想,考虑了中国A股市场不能卖空的情形,配对交易在中国的资本市场有更广阔的应用空间,本文主要从策略设计的合理性和最优性进行研究,对策略中所涉及到的参数进行分类遍历、滑动窗口设定寻找最优参数实现最大收益和最小回撤,并且采用多个配对同时进行交易的集成方法,开发出了ALPHA-BETA集成配对交易策略。本文以中国A股市场的上证50、上证100、上证180、上证380日收盘价为例进行研究,主要通过机器语言编程实现择股构建股票池、择时完成配对交易这两个部分。第一部分:利用R语言进行编程依靠相关性和标准差作为参考指标实现遍历筛选股票对;第二部分:采用滑动均值和标准差进行开仓、平仓、止损交易。但是需要强调的是,本文的策略在设计的过程中,结合经济时代特征对策略中涉及到的三类参数进行滑动遍历研究,这三类参数主要指的是:开仓、平仓、止损信号参数;配对交易形成期限参数;配对交易执行期限参数。本文主要借助机器语言python在智能投顾策略聚宽量化平台上进行回测,信号参数通过遍历、优化之后,做出收益风险平衡下的参数设置,通过实证后得出结论参数应该设置为:平仓信号?=0.6,建仓信号?=1.8,止损信号η=2.6,滑动窗口(即交易形成期)为200,交易执行期根据市场参与者风险偏好进行设置,根据实证结果建议选取9个月-11个月左右,跨行业的3对股票策略收益优于同一行业的1对股票,所以建议投资者可以进行多对股票的跨行业组合投资策略,在进行组合投资过程中一定要注意:做好择股和择时。本文实证得出的参数结果与国内外很多其他学者的结论也基本保持一致。策略的参数设定都是经过一定的实证研究的,在回测期间收益显著高于同期的基准收益,回撤相对比较小。本文章节安排如下:首先介绍配对交易理论和融资融券理论,然后分析在我国A股市场如何使用配对交易和配对交易的应用前景,接着分析本策略的Alpha收益与Beta收益来源以及集成配对理论(即多个配对同时进行),紧接着引出ALPHA-BETA集成配对交易策略的交易方法,通过2只股票证明策略的合理性和可行性,随后以清洗过后的754只股票为例利用R语言实现遍历优化选股选出TOP50只股票对,然后利用python语言在聚宽量化平台实现筛选出来的股票对的配对交易并进行回测,观察策略效益。本文策略虽然克服了一些传统模式下的定式分析所带来的不合理性,但整个模型和过程还有很大的改进空间。吸取其他地方和国家的经验教训,应该先建立过渡性专业化的证券金融公司模式,待时机成熟后转化为市场化模式,尤其是中国目前还是一个“经济转轨”的国家,应该充分考虑到我国的现有国情和中国现有的体量。