量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,时至今日,量化投资已经成为美国市场上一种重要的投资方法。国内股指期货上市,融资融券业务、国债期货的推出以及期权的筹备,使得量化投资策略的实现有了一定的基础。而且,2012年11月,期货资产管理业务正式开闸,将给期货行业带来结构性变化。由于期货的杠杆性,风险比股票市场高很多,因此以程序化和量化投资为核心策略的交易将成为资产管理业务主要的投资方式,以追求稳定的收益。统计套利是量化投资中一种非常重要的方法,它是一种市场中性策略,即收益不受“牛熊”市的影响。本文主要研究了统计套利在商品期货市场上的应用。通过流动性检验、相关性检验以及协整检验,最终我们选择RB1309和RB1310为实证对象。首先,我们提出了基于协整理论的统计套利框架,主要介绍了套利合约的选择、套利成本费用的计算、套利流程的设计以及策略的绩效评价；其次,考虑到金融市场具有时变的特性,因此,我们将滑动窗口理论引入到统计套利里来,使参数具有时变的特征。滑动窗口下的统计套利策略主要有以下几个研究：第一：对开仓阂值和止损阈值进行了优化。传统的开仓阈值采用固定值的形式。众所周知,当开仓阈值较大时套利机会减少,而阈值较小时则可能出现频繁开仓导致严重亏损的情况。因此,基于动态优化的思想,我们采用窗口内收益最大化来确定开仓阈值,以实现自适应的动态调整参数,避免阂值过高或者过低而影响收益。对于止损,我们基于VaR的思想来确定阈值,并通过GARCH模型来估计价差的波动率。第二：冲击成本的估算。冲击成本是交易成本中非常重要的组成部分。很多策略实盘运行时总是离预期相差较大,这主要是忽略了对冲击成本的考虑。很多相关文献同样也考虑了冲击成本,但都是直接给定,没有通过数学模型进行比较客观的估算。本文利用商品期货的分笔数据,通过相应的数学模型估算出了套利合约的冲击成本。第三：协整系数的估计以及策略回测。不同的协整系数会导致不同的价差,从而产生不同的套利过程。本文采用OLS估计和时变系数估计两种方法来获得协整系数,并将两策略分别作用于测试样本的回测,效果较好。同时,通过敏感性分析给出了参数的稳健性。考虑到两策略相对独立,因此,我们对OLS策略和时变系数策略进行了有效组合,并进行了3个月的历史回测,通过收益分析和风险分析得出,组合模型是有效的。最后,本文给出了研究的不足以及展望。