基于MATLAB的协整分析统计套利交易系统实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一套完整的统计套利交易策略，涵盖多维时间序列预处理、协整关系检测、动态价差分析与交易信号生成，并集成风险管理模块，适用于配对交易策略开发与回测。

详 情 说 明

基于协整分析的统计套利交易系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的统计套利交易系统，专门设计用于发现和利用金融时间序列之间的长期均衡关系（协整关系）。系统通过严谨的协整分析，识别出具有统计套利机会的资产配对，并结合动态交易信号生成与风险管理模块，构建完整的自动化交易策略。该系统支持股票、期货、ETF等多种金融产品的历史数据回测，并提供了全面的策略绩效评估。

功能特性

• 数据预处理与平稳性检验：自动处理多维度时间序列数据，并进行ADF检验等平稳性分析
• 协整关系检测与组合筛选：采用Engle-Granger两步法和Johansen检验方法，优化筛选高协整强度的资产配对
• 动态交易信号生成：基于Kalman滤波的状态空间模型计算动态价差，实现自适应阈值信号触发机制
• 风险管理与仓位控制：内置风险敞口阈值控制和动态仓位调整模块
• 策略回测与绩效评估：完整回测框架支持收益分析、风险指标计算（夏普比率、最大回撤等）和交易明细记录
• 可视化分析界面：提供价差序列、交易信号、资金曲线等多维度图表展示

使用方法

1. 准备数据：将历史价格数据整理为MATLAB矩阵格式，包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量字段
2. 参数设置：配置回测时间区间、交易成本、最大配对数量等参数
3. 运行策略：执行主程序开始协整分析配对筛选和策略回测
4. 结果分析：查看生成的协整配对列表、绩效报告和可视化图表
5. 优化调整：根据回测结果调整风险阈值和信号生成参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 金融工具箱（Financial Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（处理大量资产配对时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据加载与预处理、协整关系检验、资产配对优化筛选、价差计算与交易信号生成、风险管理与仓位控制、策略回测执行以及结果可视化输出。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到绩效评估的完整业务流程，用户可通过修改配置参数快速适应不同的市场环境和交易需求。