STAT-10

动态对冲比例配对

用卡尔曼滤波动态估计两个资产之间的对冲比例，比滚动 OLS 回归更灵活。对参数随时间变化的价差 z 分数进行交易。

Pairs TradingKalman FilterStatistical Arbitrage

打开交互图表和其他策略对比

基本信息

适用场景协整或高度相关的资产对

信号频率每日

典型持有期几天到几周

资产类别指数、大宗商品、外汇

测试市场数1

数据截至2026-11-10

回测结果怎么看

在 1 个市场中的 0 个，近 5 年的年化收益跑赢买入持有。
在 1 个市场中的 1 个，最大回撤比买入持有更小。
夏普最高的市场：SPY（夏普 -0.21，年化 -2.0%）。

权益曲线

动态对冲比例配对等权组合 · SPY, 2017-11-09 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 9.6SPY, 近 5 年

收益质量 · 30%0

回撤控制 · 25%3

稳定性 · 20%16

稳健性 · 15%17

统计可信度 · 10%32

每一项都是和同一市场、同一窗口内所有策略比较的百分位（100 为最好）。

持仓时间占比38%

Ulcer 指数12.2%

最长回撤1728 天

日 VaR（95%）-0.78%

夏普为正的概率32%

相对买入持有的 Beta-0.00

Alpha（年化）-1.7%

正收益月份占比35%

扣 10 bp 成本后年化-4.4%

Deflated 夏普（扣除运气后）3%

年化收益 90% 区间（Bootstrap）-6.0% 至 2.7%

最大回撤 90% 区间（Bootstrap）-31.3% 至 -10.0%

大跌行情中的表现（SPY）

时期	策略	买入持有
2018 年四季度下跌	-8.6%	-13.9%
新冠暴跌（2020 年 2–3 月）	-7.4%	-25.5%
2022 年熊市	-7.2%	-9.1%
市场在 200 日均线上方时（年化） · 67%	+0.2%	+20.1%
市场在 200 日均线下方时（年化） · 33%	+2.1%	+8.7%

大跌时期按美股划分。是否在 200 日均线上方用前一天的状态判断，不存在未来函数。

样本外检验（SPY）

检验项	数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普	0.25
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普	0.03
同样这些月份一直用默认参数的夏普	-0.10
重新选参次数 / 参数实际更换次数	12 / 3
全部历史上夏普为正的参数组数	9 组中 6 组
各组参数的夏普：最低 / 中位数 / 最高	-0.04 / 0.05 / 0.33

样本外区间从 2020-11-09 开始。训练期的数字因为是从 9 组参数里挑最好的，一定偏好看；样本外的数字才是策略真正赚到的。下降很多，或者只有某一组参数好，都是过拟合的信号。滚动前推测试是怎么做的。

各市场结果（近 5 年）

市场	年化收益	买入持有年化	夏普	最大回撤	买入持有最大回撤	波动率	Arena Score
SPYSPDR S&P 500	-2.0%	9.1%	-0.21	-19.6%	-25.1%	8.0%	10

策略指标基于日收益，未扣除交易成本；买入持有为同一市场、同一窗口的数据。按夏普比率排序。

SPY 在不同时间窗口的表现

窗口	总收益	年化收益	夏普	索提诺	最大回撤	上涨日占比	交易数
近 1 年	+4.1%	4.1%	0.46	0.48	-6.0%	16%	94
近 3 年	+3.1%	1.0%	0.11	0.11	-7.5%	17%	309
近 5 年	-9.5%	-2.0%	-0.21	-0.21	-19.6%	18%	538
全部历史	+7.6%	0.8%	0.14	0.12	-19.6%	18%	907

交易规则

Entry

Z < -1.5: long spread (long Y, short X)
Z > 1.5: short spread

Exit

Z crosses 0 or reverses

Indicators

Kalman-filtered hedge ratio
Dynamic spread
Spread z-score

Inputs

Q = 0.001 (process noise)
R = 1.0 (measurement noise)
Entry_Z = 1.5
Exit_Z = 0.3

Position sizing

Equal dollar weights adjusted by hedge ratio

Risk controls

Max holding period
Hedge ratio stability check

策略证据

SPY · 查看证据 2026-11-10

下面只列出可用的已校验证据包；没有证据不代表通过验证。

证据覆盖范围

已校验 1 / 1 个预定策略与市场组合

备注

卡尔曼滤波能适应结构变化
不需要固定回看窗口
比基于 OLS 的配对反应更快

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[![Dynamic Hedge Ratio Pairs Arena Score](https://quantarenas.com/badge/stat-10-dynamic-hedge-ratio-pairs.svg)](https://quantarenas.com/strategy/stat-10-dynamic-hedge-ratio-pairs/)

回测是基于日线数据的历史模拟，未计入佣金和滑点，不代表未来收益，也不构成投资建议。每个策略的测试方法见方法论。