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作者: 阿布

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github地址：

https://github.com/bbfamily/abu

本策略可直接运行，运行地址

https://github.com/bbfamily/abu/tree/master/abupy_lecture

首先导入本节需要使用的abupy中的模块：

算法交易之父托马斯•彼得菲最成功的一段经历是利用当时最快的计算机，租赁独享电话线以保证数据传输畅通无阻，甚至超越时代定制平叛电脑，使用统计套利在不同市场进行对冲策略。

这是最有保证的一段量化交易历史，在当时的交易环境下运用高科技在市场中确实可以获利。

但是这个策略放到今天肯定不适用，因为科技在不停的进步，技术的不断透明化，信息社会的高速发展，自动化交易占了美国股票市场60%以上的成交量。在美国很多高频交易为了通信速度能有几毫秒的提升，不惜在太平洋底打洞自己搭建通信网络，也有专门提供暗光纤的独享网络商，他们网络的一年租赁费用就高达几千万美元。在这种环境下，个人量化投资者是不是一点机会都没有呢？

1. 伦敦期货市场和国内期货市场中的金属期货

本节示例适合个人量化交易者的低频统计套利策略，目标市场为伦敦期货市场和国内期货市场中的金属期货。

如下先获取伦敦的金属期货symbol数据：

接下来获取国内的金属期货symbol数据：

如下分别将两两金属期货进行跨市场配对，首先可视化一下走势，可以看到每一个配对期货市场的走势都非常跟随：

如果做跨市场高频交易，需要非常好的设备，盯着盘口的数据，快速进行交易决策，且对资金量也有要求，本节的示例为适合个人量化交易者的跨市场低频统计套利示例。

注意观察上面的每一对趋势曲线，如CAD vs CU0，你可以发现CU0对趋势敏感的速度要明显快于CAD, 而且是非高频的快，即上面的蓝线在趋势下跌时先下跌，趋势上涨时先上涨，那么就可以认为CAD在非高频下跟随CU0，具有低频统计套利机会。

2. 趋势变化的敏感速度

我们不可能真的用肉眼去一个一个观察，而且也无法量化具体趋势敏感的速度，也即无法确定是否真实存在低频统计套利机会。

对于量化交易，优势是通过计算机强大的运算能力，在市场广度的优势下获取概率优势，进行交易，下面示例如何使用abupy中的api计算趋势变化的敏感速度，如下所示：

备注: 具体计算计算趋势速度请阅读tl模块中calc_pair_speed方法

上面的计算结果0.57为CU0对趋势变化敏感速度，0.52为CAD对趋势变化敏感速度，即CU0的对趋势变化的敏感度大于CAD，且大于0.03具备低频统计套利的条件。（大于0.05认为具有安全低频统计套利机会，具体这些阀值将在之后的章节讲解）

在低频统计套利的情况下将会使用CAD做为交易目标，CU0做为趋势风标，因为它的敏感度高，下面初始化一个字典，key为将会使用做为交易目标的CAD，value为做为趋势风标CU0，如下所示：

下面计算沪铝（AL0）和伦敦铝（AHD）对趋势变化的敏感速度，如下：

上面的计算结果0.61为沪铝（AL0）对趋势变化敏感速度，0.57为伦敦铝（AHD）对趋势变化敏感速度，即AL0对趋势变化的敏感度大于AHD，且大于0.03具备低频统计套利的条件。

字典中key为将会使用做为交易目标的低敏感AHD，value为做为趋势风标的高敏感AL0，如下所示：

下面计算国内黄金（AU0）和伦敦黄金（XAU）对趋势变化的敏感速度，如下：

上面的计算结果0.58为国内黄金（AU0）对趋势变化敏感速度，0.61为伦敦黄金（XAU）对趋势变化敏感速度，即外盘敏感速度快于国内期货趋势变化敏感速度，之前的两个都为国内期货趋势变化敏感速度快于外盘敏感速度。