源码文件：vnpy_spreadtrading.strategies.statistical_arbitrage_strategy

1. 策略概述

StatisticalArbitrageStrategy 是一个经典的 均值回归 (Mean Reversion) 策略，应用于价差交易。 其核心假设是：两个相关性极高的品种（如豆油/棕榈油，螺纹/热卷），它们的价差会围绕一个均值波动。当价差偏离均值过大（突破布林带上轨/下轨）时，大概率会回归。

  • 基类：SpreadStrategyTemplate
  • 核心指标：Bollinger Bands (布林带)
  • 交易逻辑：逆势交易（高抛低吸）

2. 核心参数

参数名默认值含义
boll_window20布林带均线周期
boll_dev2布林带标准差倍数
max_pos10最大持仓量
payup10算法执行时的超价跳数
interval5算法撤单重发间隔(秒)

3. 策略逻辑详解

3.1 K 线合成与指标计算

策略使用 BarGenerator 合成价差的 K 线（注意：是价差本身的 K 线，不是单腿的）。 在 on_spread_bar 中计算布林带：

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self.boll_mid = self.am.sma(self.boll_window)
self.boll_up, self.boll_down = self.am.boll(self.boll_window, self.boll_dev)

3.2 交易信号

策略逻辑非常清晰，分为三种状态：

  1. 空仓时 (spread_pos == 0)：

    • 做空价差：价差 > 上轨 (boll_up)。预期价差回归下跌。
    • 做多价差：价差 < 下轨 (boll_down)。预期价差回归上涨。
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    if bar.close_price >= self.boll_up:
    self.start_short_algo(bar.close_price - 10, self.max_pos, ...)
elif bar.close_price <= self.boll_down:
    self.start_long_algo(bar.close_price + 10, self.max_pos, ...)

  2. 持有空头 (spread_pos < 0)：

    • 平仓：价差回归到中轨 (boll_mid) 以下。
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    if bar.close_price <= self.boll_mid:
    self.start_long_algo(bar.close_price + 10, abs(self.spread_pos), ...)

  3. 持有多头 (spread_pos > 0)：

    • 平仓：价差回归到中轨 (boll_mid) 以上。
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    if bar.close_price >= self.boll_mid:
    self.start_short_algo(bar.close_price - 10, abs(self.spread_pos), ...)

3.3 算法执行细节

在启动算法时，策略使用了较为激进的价格设置：

  • 买入时：bar.close_price + 10
  • 卖出时：bar.close_price - 10

这实际上是为了确保算法能尽快启动并成交，因为统计套利捕捉的是瞬间的价差偏离，对执行速度要求较高。

4. 总结

StatisticalArbitrageStrategy 是价差交易中最基础也最有效的模型之一。

  • 优点：逻辑简单，在震荡市（价差横盘）中表现极佳。
  • 风险：如果基本面发生根本性变化（如单腿出现单边极端行情），价差可能长期不回归（“破位”），导致策略深套。因此实盘通常需要配合止损逻辑。