之前的文章，我们对套利策略进行了简单的基础分类，基于私募证券基金投资中的应用频率，套利的主要策略大致可以划分为：期货套利、期权套利、股票中性套利、基金套利、可转债套利等。
今天的文章我们要探讨的套利策略是股票中性套利。
股票中性套利策略主要包括成对交易（Pairs Trading）策略和统计套利（Statistical Arbitrage）策略。
成对交易，也叫配对交易，是指买入那些价值被低估的公司股票，同时卖空那些价值被高估的公司股票，以赚取其中价差变化的交易行为。成对交易认为，某些公司（股票）之间在历史的走势上保持着良好的相关性，它们总是能同步涨跌，一旦两者之间出现了背离的走势，这种背离在未来是会得到纠正的。而成对交易就是要发现那些偶然偏移的机会来建仓，当价差恢复的时候取得收益。这在本质上也是一种均值回归策略，基于两种资产的相对关系。成对交易成功的关键在于发现有配对关系的一对股票，通过模型来预测价差在时间序列上的关系。
统计套利是指基于统计分析之上，对股价变动和历史波动性具有很强相关性的成对股票进行研究，利用模型计算出其间差价比率超出历史比率的合理范围时，基于差价比例最终会回到正常范围理论假设，分别对其进行多头—空头交易以获取套利机会。事实上，这里的统计套利是成对交易的延伸，差别在于它是运用统计模型对全体股票进行分析，按照一定的特征分成若干组，发掘组与组之间的平均偏差。统计套利的数学模型都会利用历史数据进行检测并被证明在历史上是可行并可获利的。
通常来讲，统计学方法可以覆盖市场上绝大多数的股票，并且不容易受到错误观点的影响，但在分析时间序列的关系时，也很难灵活地加入预先对市场的分析和判断。因此，统计套利的本质还是去挖掘有效因子，包括量价因子、趋势因子、价值因子、成长因子等传统因子。一旦因子选定，就可以根据这个因子的大小将股票进行分组，然后分别做多和做空距离最远的两个组。
事实上，统计套利可以说是一种套利方法，它较多的运用在股票中性套利策略中但不仅限于此，统计套利还能利用数学模型来搜索股票、债券、期权、期货等各种证券之间系统的或偶然的价格不均衡并从中对冲交易而获利。但有一点是一致的，即统计套利的投资策略都是市场中立的，基金收益几乎不受市场波动影响。
总的来说，股票市场中立策略的优势在于：（1）该策略组合所产生的收益同证券市场收益的相关性极低；（2）该策略组合所产生的收益波动性很小；（3）将该策略投资组合加入其他传统投资组合中，可以大大提高和优化传统组合的夏普比率，改善风险调整后的收益。
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