随着经济社会和金融市场的发展,各类新型金融产品相继推出,股市投资策略日益丰富。到2014年9月,我国A股市场上两融标的股已有700只,覆盖了28%的个股,基于统计套利的配对交易学术研究有了实际的意义。本文的主要研究内容为利用C++程序进行模拟交易,优化交易阈值参数并对比银行业和房地产业配对股的交易策略和模拟交易情况。实证研究样本内数据为2013年1月15日至2014年1月28日期间50只两融标的股250个交易日的收盘价,用于分别对两个行业内的标的股进行相关性检验和协整检验。通过实证检验的股票对分别为南京银行、北京银行股票对和荣盛发展、保利地产股票对,相关系数分别为0.901和0.848。配对股票交易比例通过误差修正模型确定,阈值参数调试标准为年化收益率最大化。样本外数据选取2014年1月29日至2014年6月30日期间共100个交易日的股票日收盘价,用于测试参数和策略的有效性,为了提高交易的稳健性,数据采用滚动时间窗口的方式进行处理,滚动时间长度为250日,用于检验协整关系和建立误差修正模型,每次滚动的预测期为20日,共计滚动4次,整个样本外数据分为5段进行模拟交易。通过程序在样本内进行参数调试得到的上述银行股和地产股的最优交易阈值参数组分别为(0.28,1.1,2.4)和(0.06,1,1.9)。参数组的差异从侧面反映了两对股票价差走势的差异,提示我们在进行配对交易时应当根据具体的标的股选择合适的参数组。样本外滚动时间窗口模拟交易下,两对股票均出现了在一段预测期很有可能不存在协整关系的情况,交易期缩短为80日。各预测期价差的均值、标准差和模型系数差异也较大,可以认为处理后的价差序列稳健性有所提高。银行股和地产股在整个样本期分别进行了15次和11次配对交易,获得了较高的年化收益率,夏普比均为正,样本外交易收益率分别达到了11.67%和21.39%,但相比之下不论是在样本内还是样本外银行股夏普比都更高,更加适合配对交易。本文的模拟结果显示通过协整和参数调试构建的配对交易系统运行良好,并且在股市走低的状态下取得了较高的投资收益。