配对交易策略在美国和欧洲等相对成熟的市场被广泛采用,并被外国对冲基金等机构投资者用来获取巨大的低风险回报。长期以来,中国股市一直是典型的单边市场,只能做多不能做空,融资融券业务范围相对有限,而市场是否存在卖空机制是实现配对交易策略的前提之一。期货市场有卖空机制和T+0机制,为我国证券市场配对交易策略的实践和运作提供了良好的平台基础。这种策略在一定程度上可以抑制合约价格的剧烈波动,有利于进一步完善期货市场的价格稳定机制。本文选取黑色期货价格作为研究对象,样本数据为合约分钟线数据。主要内容大致分为两个部分:传统策略下的黑色系期货配对交易实证与径向基神经网络优化交易信号后的配对交易实证,并对二者进行了对比分析。配对交易策略的实施主要包括两个重要环节:一是选择配对目标;第二是建立交易策略。在选择匹配组合时,首先对合约价格进行相关分析和协整检验,筛选并验证了NI2006和NI2007合约价格之间的长期均衡关系,然后利用误差修正模型估计价差与其长期均衡的短期偏差,采用传统的价差标准差的固定倍数作为开仓止损阈值,从而建立交易策略进行对冲套利。实证结果显示策略在低风险与低回撤的前提下取得了较为可观的收益。在验证配对交易策略于期货市场的可行性后,本文选取能刻画数据与中心点偏离程度的径向基神经网络模型优化交易信号。神经网络模型利用部分合约对的价差序列为原始数据进行训练。采用K-Means聚类法得到径向基神经网络的聚类中心,并利用梯度下降法更新网络权值,将完成训练的神经网络模型用于价差变化趋势的预测。预测模型在传统的价差标准差作为开仓止损阈值的策略基础上,对交易策略发出的指令进行二次判断,否决不合时宜的开仓或止损信号,达到优化交易信号的目的。优化后的配对交易策略开仓更加谨慎,止损更加合理,在风险与回撤更加可控的条件下,进一步提高了策略的盈利能力。