2015年初以来,上证300指数大起大落,“为国接盘”的声音不绝于耳。以往不管是在业界还是学术界,关于统计套利的研究文献浩如烟海,但是统计套利本身的逻辑和应用方法方法在现实中的应用有几个重要的缺陷：1、模型建立的条件较为苛刻,模型不仅对相关的时间序列的单整阶数有要求,对于模型建立后的残差序列的单整阶数也有要求。2、第二个缺陷则是致命的：因为期货合约的基本面是一直在变化的,因此,由前一个时间段几份合约价格所形成的关系在后面的时间段里不一定能保持稳定,因此由前一时间段构建模型而形成的策略,在后面时间段里的回测效果往往大不如前一时间段内的回测效果。事实上,在跨品种之间套利的交易策略中,比价套利是一个被投资者常用策略。本文使用了这样的研究方法：本文首先搜集了有关于套利交易方法的各类文献、证券和期货公司的研究报告,尽可能系统地整理了金融机构的研究成果,为本文的进一步研究打下基础。在日线协整关系研究中,本文采用协整方法对黄大豆一号、豆粕、豆油三种期货合约来进行研究。选取的价格是三份合约的主力连续收盘价,数据的时间范围为07年年初到2015年五月底。数据来源为淘宝上的数据供应商,建模过程用R软件完成。在一分钟线协整关系研究中,本文采用协整方法对豆粕、豆油两种期货的主力合约来进行研究。选取的价格是三份合约每分钟的平均价((开盘价+收盘价+最高价+最低价)／4)。在一分钟比价套利研究中,本文采用ARIMA方法对豆粕、豆油两种期货的主力合约来进行研究。选取的价格是三份合约每分钟的平均价((开盘价+收盘价+最高价+最低价)／4)。所有研究的数据的时间范围均为2015年的一月份、四月份、五月份、八月份、九月份和十二月份内六个月月内的所有的一分钟K线的数据。本文首次对一分钟线这样的较为高频的数据用协整方法给出了月内统计套利交易可行性的评估,并首次对比价采用ARIMA模型进行建模并由模型得出了可行的交易策略。