如何用例子浅显地解释什么是统计套利

　　统计套利的浅显例子，原理其实就用下面这张图可以解释：

　　老头：走路是随机的（random walk）
小狗：走路也是随机的（random walk)
老头和小狗中间的距离（狗绳）：距离一定，具备稳定性

　　我们现在把这个场景应用到市场上，以股票为例

　　股票A: 价格Random Walk
股票B: 价格Random Walk
股票A和B的差价 （或者其他的linear combination的时间序列) : 具备稳定性

　　假设我们现在找到了这样一个股票A和B的序列，他们的差价，经过统计学的cointegration test证明具备稳定性（如adfuller test），我们计算出该时间序列的mean和std, 就可以设定一个稳定阀域，在偏离的时候买入／卖出，等到回归到稳定阀域再平仓。

　　举例，过去6个月内，A股票和B股票的价差序列为平稳序列，均值为10，标准差为2，我们设定阀域为1.5个标准差，那么平稳区间就是 7-13 当A-B > 13时，我们买入B, 卖出A, 当A-B<7的时候，我们买入A, 卖出B。等到回归到平稳区间平仓。

　　下面的回测是使用600815和601002做的一个配对交易的回测结果。可以看到虽然总收益不算很高，但是beta中性，最大回撤较小。

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　　 就学金融基础就可以啦。 交易型开放式指数基金的误区

　　误区一：只是供大户专享。不少投资者误认为ETF投资门槛太高，最小申赎单位少则几十万份、多则百万份且一篮子股票的实物申赎方式繁琐复杂，只适于资金量大的投资者参与。其实ETF份额可以像股票一样挂牌交易且免印花税，一手(100份)为起点，资金量小的投资者也完全有能力参与。
误区二：只能在牛市获利。随着ETF应用范围的拓展，很多应用策略是与市场所处的牛熊阶段无关的。例如，有波动即有获利机会的波段操作策略，有价差异动即有获利机会的配对交易策略，又如纳入融资融券标的ETF在市场下跌行情中融券卖空等。
误区三：只用于投机短炒。ETF兼具交易和配置功能。作为指数基金，ETF能完美肩负起中长期指数化投资和组合资产配置的使命，且交易成本和跟踪误差远低于普通开放式指数基金。随着跨境ETF、固定收益ETF、商品ETF乃至ETF等创新产品陆续推出，ETF可提供更加丰富的中长期资产配置解决方案。
误区四：只热衷套利交易。一、二级市场瞬时套利仅是ETF众多应用策略中的一种，且获利空间已很小。除波段操作和资产配置外，日内T+0交易、行业轮动、风格轮动、市场中性、多/空等诸多策略都已应用于实战。即便在套利交易中，多策略事件套利、期现套利、跨市场套利等也不断拓展着ETF的应用边界。
误区五：只认为风险极高。股票ETF近乎满仓运作，净值波动较大。但ETF可被看作众多成分股组成的“超级股票”，相较于单一个股，可充分分散风险，对于资金量小或选股能力较弱的投资者，ETF恰是分散个股非系统性风险的优良工具。
误区六：只盯住高深策略。有的投资者认为ETF交易应用策略越复杂，交易系统越尖端，交易频次越高，则获利概率越高，收益越高。但实践证明，ETF交易策略复杂程度、交易频率与收益率并不一定成正比。实战中，普通投资者亦有很多机会通过分析简单的技术指标，甚至利用简单的定投策略获取满意的回报。
误区七：份额变化常看错。有投资者在发行期认购了ETF后很容易看错ETF的份额变化，觉得自己认购的ETF规模怎么突然大幅缩水。其实，ETF成立时的份额和它运作后公告的份额是不同的。每一只ETF在成立、建仓完成之后，正式上市之前，都要进行“份额折算”，以使ETF的净值和它跟踪的指数建立一个比较直观的联系，方便上市后投资人的投资。以上证中小盘ETF为例，该ETF根据2011年3月11日的上证中小盘指数收盘值3683.60点，对基金份额按0.27331199的比例进行了缩减，折算前每单位基金净值为1.007元，折算后每单位净值提升为3.684元，基金份额按以上比例缩减。当然，也有反方向的份额变化。比如，一些ETF本来是将份额按照指数的千分之一进行折算；上市一段时间后再进行拆分，将份额按照指数的万分之一进行折算，这样份额会增加10倍，基金单位净值则直接变成几毛钱。因此，投资者在看ETF份额时，需要看清楚其是否进行了份额折算或拆分；份额的变化会导致单位净值的变化，以及ETF单位净值和其跟踪指数的关系的变化。