Pairs Trading 是什麼？

交易對交易的基本概念

配對交易是一種市場中立的投資策略，由著名的華爾街投資銀行摩根士丹利的量化交易員Nunzio Tartaglia領導的定量分析團隊於1980年代中期推出。也稱為統計套利或市場中性策略，它是一種旨在從兩個相關資產之間的價格差異中獲利的交易方法。它通常用於金融市場，尤其是股票、期貨、外匯或加密貨幣。配對交易背後的關鍵思想是選擇兩種高度相關的資產，並通過買入被低估的資產並出售被高估的資產從暫時的價格差異中獲利。交易者通常將這些背離視為短期現象，期望價格最終恢復到歷史正常關係。

在市場中性前提下的古典統計套利方法

貨幣對交易策略的核心在於利用兩個相關資產之間的短期價格差異，使用對沖來產生額外的回報（即阿爾法回報）。該策略基於一個基本假設：隨著時間的推移，配對資產之間的價格差異將恢復到平均值。這意味著回歸現象與市場上交易者的非理性行為密切相關。

當許多交易者普遍相信某些資產將朝特定方向移動時，價格通常會呈現上升的勢頭。這種增長通常缺乏基本支撐，因此在達到一定高點後很快回落。同樣，價格下跌的資產也表現出下行勢頭。當理性的市場行為佔主導地位時，價格通常會回歸到它們原來的水平。通過採用配對交易策略，交易者可以從這兩種資產價格的差異中獲利。

在實際操作中，配對交易的過程可以總結如下：投資者首先選擇一對相關資產。當兩者的價格差距擴大時，交易員購買價格較低的資產，同時進行價格較高的資產的空頭交易。當價格差距縮小時，交易員平倉進行被低估資產的交易，結束交易。

如何實施交易對？

協整和相關性測試

在配對交易中，找到共整合的資產配對是成功的關鍵。這些資產配對的特點是其價格差異相對穩定，而不僅僅依賴於短期相關性。例如，假設一位投資者選擇了兩家科技公司的股票 - 公司A和公司B。儘管短期市場情緒和新聞事件可能導致這兩支股票的價格波動，但它們的價格差異往往在長期內波動在一個平均值周圍。

在實際操作中，第一步是清理數據，然後使用相關性分析來篩選價格趨勢高度相關的資產對。皮爾遜相關係數通常用於衡量兩種資產價格之間的相關性，選擇具有高相關係數的貨幣對作為候選。接下來，這些資產必須經過協整測試，以確保其價格之間的穩定長期關係。常見的協整檢驗方法包括恩格爾-格蘭傑兩步法和約翰森檢驗法，它們可以幫助確認價格差異是否表現出均值回歸特徵。

此外，對資產對的價格差異進行平穩性測試至關重要，通常使用增強迪基-富勒 （ADF） 測試來確定價格差異是否圍繞平均值波動。如果價差序列是靜止的，這些資產對適合成對交易。最後，需要均值回歸檢驗，例如自相關函數分析，以確認價格差異是否趨於回歸均值。通過這一系列步驟，投資者可以更好地識別具有長期套利潛力的資產對。

在配對交易中，找到具有共整性的資產對對於成功至關重要。這些資產對的特點是，它們的價差在長期內往往是穩定的，而不僅僅依賴於短期的相關性。例如，如果一位投資者選擇來自兩家科技公司的股票 - 公司A和公司B。儘管這兩只股票的價格可能因市場情緒和新聞事件而在短期內波動，但它們的價差通常在長期內波動在一個平均值附近。

風險控制與止損

儘管貨幣對交易策略旨在捕捉價格差異回歸，但市場趨勢並不總是像預期的那樣發展。當價格差異出現過度偏差時，有必要及時實施止損，以防止進一步虧損。當價差回到均值時，應果斷鎖定利潤。同時，應根據賬戶資金規模和個人風險承受能力合理管理頭寸規模，避免過度集中投資帶來的風險。該策略必須根據市場變化和歷史回測結果進行動態調整，以提高其適應性和盈利能力。

此外，交易者應密切關注市場新聞和重大事件，使用相關係數來評估資產對的相關性，並結合技術指標來判斷市場趨勢並評估風險，確保充分掌握潛在風險。

在加密貨幣中應用配對交易

在加密貨幣市場中，配對交易是一種靈活的戰略套利方法，可以幫助投資者在動蕩的市場中找到穩定的獲利機會。投資者必須選擇一對高度相關的加密資產，例如比特幣（BTC）和乙太坊（ETH），以確保它們具有相似的市場波動和技術特徵。接下來，通過計算收益率和價格差異，重點關注價格差異超過特定閾值時產生的信號。一旦抓住了這樣的機會，投資者就可以靈活地應用交易策略：買入低價資產，賣空高價資產，實現套利。

加密貨幣的潛在交易對

在加密市場中，各種資產對可能表現出適合結對交易的協整關係。比特幣（BTC）和乙太坊（ETH）等主流硬幣對是最受歡迎的配對之一，因為它們的市場表現和趨勢相互影響。比特幣（BTC）和比特幣現金（BCH）也經常表現出協整關係，因為它們的起源和技術背景相似。在DeFi專案中，Uniswap（UNI）和SushiSwap（SUSHI）以及Aave（AAVE）和Compound（COMP）經常有類似的市場力量驅動的代幣價格，因為它們分別是去中心化交易平臺和借貸協定的主要競爭對手。此外，泰達幣（USDT）和美元幣（USDC）等主流穩定幣對通常保持相對穩定的價格。然而，在極端的市場條件下，它們的價格差異可能會在小範圍內波動。

比特幣（BTC）和以太坊（ETH）

作為加密市場中的兩種主要加密貨幣，BTC被視為“數字黃金”，而ETH是以太坊網路的原生代幣。由於其高市場份額，BTC和ETH作為市場“指標”，通常在大多數市場週期中表現出高度的同步性。市場情緒的變化，尤其是對整個加密貨幣行業的看法，往往同時反映在BTC和ETH的價格上。儘管它們的技術和應用場景不同，但它們的價格波動往往是相似的，因為它們都是市場的核心資產。

交易員經常參考的一個重要指標是BTC/ETH比率。當比特幣相對於以太坊表現強勁時，通常反映了一種較為保守的市場情緒，投資者傾向於選擇市值較大且波動性較低的比特幣作為避險資產。相反，如果以太坊表現更強勁，則意味著一種更積極的市場情緒，投資者更關注以太坊生態系統的潛力，尤其是去中心化應用程序（dApps）、去中心化金融（DeFi）和非同質化代幣（NFTs）的潛力。

當比特幣（BTC）和以太坊（ETH）之間的相關性高時，這表明市場情緒一致且風險集中。當相關性降低時，對這兩種資產前景的市場預期開始分歧，可能為交易者提供差異化的投資機會。交易者可以根據相關性的變化來管理風險和對沖操作。如果相關性低，他們可以利用配對交易來從兩者之間的價格差異波動中進行套利。在相關性高的情況下，交易者會減少其投資組合中對兩者的雙重風險敞口。

此外，當BTC/ETH比率偏離其歷史平均值或出現異常波動時，通常表明兩者之間價格關係存在不平衡。此時，交易員可以使用均值回歸策略，在比率過高或過低時進行反向交易，並等待其恢復到正常水平，從而獲得穩定的回報。

除了比特幣和以太坊，其他公鏈代幣也展示出不同程度的相關性。

比特幣（BTC）和比特幣現金（BCH）

比特幣現金是比特幣的硬分叉，旨在提高交易速度和降低手續費。由於它們共享技術基礎，BCH被認為是比特幣的“改進版本”，因此其價格通常會跟隨比特幣的趨勢。當比特幣網絡擁擠或交易費用上升時，BCH通常會成為一種替代方案引起關注。BTC和BCH之間的技術相似性使得投資者可以利用價格波動進行套利，尤其是當市場上關於擴容和交易費用的討論變得激烈時。在過去的一個月中，BTC和BCH之間的相關性達到了0.84，與BTC的高市場佔有率有些相關。

Uniswap (UNI) 和 SushiSwap (SUSHI)

DeFi空間中的這兩個主要去中心化交易所在市場需求、用戶基礎和功能方面具有高度相似性。通常，DeFi行業的整體市場觀點會同時影響這兩種代幣的價格，尤其是在流動性挖礦或平台競爭期間。當引入流動性激勵措施或新功能時，UNI和SUSHI的價格可能會顯示波動差異，為投資者提供套利機會。截至10月22日，過去7天中UNI和SUSHI的相關係數維持在0.83的水平，而過去一年的相關係數為0.64。

Aave（AAVE）和化合物（COMP）

Aave和Compound是兩個主要的去中心化借貸平台，它們的代幣AAVE和COMP提供平台治理和激勵措施。DeFi行業的健康狀況直接影響這兩個代幣的價格，當市場對去中心化借貸感到看好時，AAVE和COMP通常會同步上漲。在過去30天內，AAVE和COMP之間的相關係數達到了0.93，而過去一年的相關係數為0.03，可以忽略不計。這是一個典型的提醒，相關性測試的結果應該基於特定問題的不同時間窗口進行分析。

穩定幣交易對

穩定幣與美元挂鉤。作為穩定幣，它們的目標是與美元保持1：1的挂鉤，因此價格波動通常很小。但是，在極端的市場條件下，當流動性緊張或法規發生變化時，可能會出現暫時的價格差異。當極端市場情況出現時，USDT和USDC之間的短期價格差異為低風險套利提供了機會。

加密貨幣中的對沖交易示例：BTC和ETH

匯入所需的庫
import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
從statsmodels.tsa.stattools導入coint，adfuller

1.獲取比特幣和乙太幣的歷史數據
def get_crypto_data(tickers, start, end):
data = yf.download(tickers, start=start, end=end)[‘Adj Close’] 下載數據
return data

下載 BTC 和 ETH 資料
start_date = '2020-01-01'
end_date = ‘2024-01-01’
tickers = ['BTC-USD', 'ETH-USD']
data = get_crypto_data(tickers, start_date, end_date)

協整檢定
Engle-Granger協整檢驗

def engle_granger_coint_test(y, x):

# 將 y 迴歸於 xx = sm.add_constant(x)model = sm.OLS(y, x).fit()residuals = model.resid# 對迴歸殘差進行 ADF 單根測試result = adfuller(residuals)p_value = result[1]return p_value

執行共整合測試
p_value = engle_granger_coint_test(data['BTC-USD'], data['ETH-USD'])
print(f”协整檢驗的p值: {p_value:.4f}”)

解釋測試結果
如果 p 值小於 0.05:
print(“BTC和ETH是協整的”

else:
print(“BTC和ETH不是共整合的”)

值得注意的是，不同加密貨幣之間的相關性在不同時期顯著變化。 以 BTC 和 ETH 為例，在相關性高的時期，當整體市場上漲或下跌時，BTC 和 ETH 的價格通常會同步波動，相關係數通常在 0.6 到 0.9 之間。 這使它們成為配對交易中常見的資產組合，因為它們的價格變動具有很高的同步性，有利於基於價格差異的套利。 然而，在低相關性時期，例如特定事件或極端市場波動率時，當一個加密貨幣可能因技術升級或重大新聞而獨立波動時，相關性可能暫時減弱。

加密貨幣交易對交易的關鍵考慮因素

配對交易是一種經典的統計套利策略，在應用於加密貨幣時具有獨特的優勢和挑戰。與傳統市場不同，加密貨幣較高的波動性會導致價格快速波動，從而可能影響策略的有效性。某些加密資產的流動性有限可能會影響交易進入、退出時間和成本。數據採集和分析困難可能導致相關性和協整測試結果不可靠。此外，監管不確定性和政策轉變可能會擾亂市場行為，影響交易策略。加密市場還面臨更高的技術風險，例如交易所漏洞和網路攻擊，這可能導致投資損失。因此，在加密市場中實施配對交易需要更加謹慎和適應性強的戰略方法。