statistical-arbitrage

name	statistical-arbitrage
description	统计套利模型，利用多元线性回归构建对冲组合并基于残差均值回归生成套利信号。适用于量化金融教学与统计套利概念演示；基于简化回归模型，不适用于实盘交易。
version	1.0.0
author	wangyi

statistical-arbitrage

统计套利策略：利用多因子线性回归构建对冲组合，基于回归残差的均值回归特性生成套利交易信号。

📌 说明：本工具基于简化模型实现，仅使用 Python 标准库。结果仅供学习参考，不构成投资建议或交易依据。

脚本API

matrix_transpose(matrix)

矩阵转置。 必填: matrix

matrix_multiply(a, b)

矩阵乘法。 必填: a, b

matrix_inverse(matrix)

使用高斯消元法求矩阵逆。 必填: matrix

ols_regression(y, x)

多元线性回归（OLS）。 必填: y, x

simplified_adf_test(series)

简化版 ADF 检验（检验序列平稳性）。 必填: series

calc_rolling_zscore(series, window=60)

计算滚动 Z-score。 必填: series

generate_signals(z_scores, entry_z=2.0, exit_z=0.5)

生成统计套利交易信号。 必填: z_scores

run_statistical_arbitrage(target_prices, factor_prices, window=60, entry_z=2.0, exit_z=0.5)

运行完整统计套利策略。 必填: target_prices, factor_prices

调用示例

python scripts/main.py \
  --target-prices <target_prices> \
  --factor-prices <factor_prices> \
  --window <window> \
  --entry-z <entry_z> \
  --exit-z <exit_z>