统计套利理论与实战(第一部分套利概论).pdfx
套利统计策略
套利统计策略
1.期现套利：利用期货和现货市场之间的价格差异来实现套利。
例如，如果某种商品在期货市场上的价格偏离了其在现货
市场上的价格，投资者可以同时买入现货，卖出期货，通过这
种操作来锁定利润。
2.商品套利：利用同一种商品在不同市场的价格差异来进行
套利。
例如，某种商品在国内市场的价格低于国际市场的价格，投资者可以通过进口该商品并在国内销售，以获取利润。
3.统计套利：基于统计学原理，通过分析历史数据和相关性
来确定买入或卖出的时机。
例如，通过分析两只相关性很高的
股票的价格变动，当它们之间的价格差异变大时，就可以买入
表现较差的股票同时卖出表现较好的股票，以获得价格回归带
来的利润。
4.对冲套利：通过买入一个资产的同时卖出相对应的对冲品种，以减少市场波动带来的风险。
这种策略常常被用于对冲基
金中，用于降低市场风险，稳定收益。
统计套利模型的理论综述与应用分析
2011年第6期下旬刊（总第448期）时 代 金 融Times FinanceNO.6，2011（CumulativetyNO.448）一、统计套利模型的原理简介统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。
在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。
统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。
如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。
二、统计套利模型交易策略与数据的处理统计套利具体操作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。
成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。
这种策略比较适合主动管理的基金。
成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。
海通证券分析师周健在绝对收益策略研究—统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。
比如银行，房地产，煤电行业等。
理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。
量化投资中的统计套利方法
量化投资中的统计套利方法统计套利是一种常见的量化投资策略，它基于统计学原理和市场行为的规律，通过对市场数据进行分析和挖掘，以实现投资组合的稳定增长和超额收益。
本文将介绍统计套利方法的基本原理和常见的实施策略。
一、量化投资与统计套利方法量化投资是指利用大量市场数据和数学模型，通过计算机进行自动化交易决策的投资方式。
它能够避免情绪因素对投资决策的影响，提高投资效率和风险控制能力。
统计套利是量化投资的一种重要方法，它利用统计学原理分析市场数据，发现市场价格的异常波动，从而进行交易决策。
统计套利方法主要包括配对交易、统计套利和均值回归等。
二、配对交易配对交易是统计套利方法中的一种常见策略，它基于统计学原理找出两个或多个相关性较高的证券，建立长短持仓的组合。
当两者价格之间出现偏离时，便进行交易。
配对交易的基本原理是利用相关性较高的证券间的价格回归，即当价格偏离其长期均值时，存在回归的趋势。
通过对价格差进行统计学分析和建模，投资者可以在价格偏离时进行交易，获得差价回归的收益。
三、统计套利统计套利是一种利用特定的统计学指标进行交易的方法。
例如，市场的波动率可以用标准差来衡量，当波动率偏离其均值时，存在回归的趋势。
投资者可以根据市场波动率的历史数据进行建模分析，发现偏离的机会，并据此进行交易。
另外，统计套利还可以利用技术指标和市场行情数据进行交易。
例如，利用移动平均线、相对强弱指数等指标进行交易决策，以捕捉市场的短期波动。
四、均值回归均值回归是统计套利方法中的一种重要策略，其基本原理是当价格偏离其均值时，存在回归的趋势。
投资者可以通过计算价格与均值的差值，并进行分析和建模，以确定交易时机。
均值回归的实施策略可以根据不同市场和证券的特点进行调整。
例如，在股票市场中，可以选择合适的股票池，并设置阈值来触发交易信号。
五、风险管理在量化投资中，风险管理是至关重要的一环。
统计套利方法作为一种交易策略，也需要考虑合理的风险管理措施。
1-套利新思路
金融工程套利新思路——统计套利研究系列研究之一基于协整的成对交易2007/02/27本报告是《套利新思维——统计套利研究系列》的第一份报告，是对融资融券业务开展后将产生新的市场投资策略和方法的一次有意义的探索。
统计套利实际是对冲基金广泛采用的一种投资策略，并且在实际中也取得了很好的效果，值得我们借鉴。
当然由于目前缺乏做空机制，统计套利在中国市场应用只是理论上的探讨，只有基于做空机制才能真正将统计套利运用到实际的投资策略。
统计套利与零风险套利的区别在于：构造复合资产组合，组合的非零价格偏离仍被视为“错误定价”，但在统计套利的意义下，动态价格存在着可预测成分；统计套利由于不能被投资者直观观测到，因此其发生的几率比无风险套利的机会高。
统计套利的意义在于：第一，减少市场系统性风险；第二，产生可以转换到任意资产收益率上的超额收益（transporting alpha）；第三，减少对市场趋势判断的依赖，产生低风险、低波动率和稳定的收益。
几种比较常见的统计套利方法包括：成对/一篮子交易；多因素模型；均值回归策略；基于协整的指数跟踪和指数增强型投资。
其中，本文主要介绍基于协整建立统计套利中的成对交易系统，并且运用中国股票进行实证检验，我们发现通过统计套利构建的成对交易系统能够运行并且取得了比较显著的投资收益，该收益的beta值很小，与市场收益的相关性很小，可以用于加入到现有组合，提高组合的有效性边界。
我们讨论了下一步的研究方向及模型的可改进之处：如采用高频率的数据，改用日内交易量加权平均价，利用非参数和神经网络方法确定触发点和止损点。
在后续报告中，我们将关注以下主题：运用更复杂的统计套利方法进行指数追踪（Index Tracking），指数增强型投资（Enhanced IndexingInvestment）；在系列报告三中，我们将介绍另外一种类型的统计套利，即风险套利（Risk Arbitrage），希望为机构投资者开拓视野，提供更多的收益机会，为融资融券业务的开展后，可以预见的更多的投资策略提供一些新的思维。
套利模型和案例应用
区块链技术在套利模型中的应用
去中心化交易平台
利用区块链技术构建去中心化交易平台，降低交易成本，提高交易效率，为套利交易提供更加便捷的渠道。
智能合约
通过智能合约实现自动执行交易条件，简化交易流程，提高交易的可靠性和安全性。
05
结论
套利模型的重要性和意义
套利模型在金融领域中具有重要意义，它可以帮助投资者在市场价格偏离内在价值 时，通过买入低估资产、卖出高估资产的方式获取无风险利润。
期货市场套利案例
同一商品不同月份的套利
当同一商品在不同月份的价格存在差异时，投资者可以通过买 入价格较低的月份的期货合约，同时卖出价格较高的月份的期 货合约，从中获利。
不同商品之间的套利
当两种不同的商品的价格波动出现不一致时，投资者可以通过 买入被低估的商品的同时卖出被高估的商品，实现套利。
场内与场外市场的套利
由于交易成本、市场供求关系等因素的影响，同一货币对在不同交易市
场的价格可能存在差异，投资者可以通过比较不同市场的价格，选择最
有利的交易市场进行交易。
03
利率与汇率的套利
当不同国家之间的利率和汇率出现不一致时，投资者可以通过借入另一
种货币，然后将其兑换成基础货币的方式获取低成本资金，再将其兑换
回基础货币的方式获取高收益。
套利者寻找价格差异，通过同时买入 相对低估的资产并卖出相对高估的资 产，获取无风险利润。
套利策略
1 2
跨市场套利
利用不同市场之间的价格差异进行套利。
跨资产类别套利
利用不同资产类别之间的价格关系进行套利。
3
时间套利
利用同一资产在不同时间点的价格差异进行套利。
套利风险
市场风险
统计套利1.1-2.2
完全接受这一方法的彻底转变。 20世纪80年代晚期，专业交易商根据摩根士丹利建仓，且早起这一策略带 来了巨大的收益。 随着基本概念的普及、计算机数量的增加、实际参与者基数的爆炸式增 长，收益受到一定的限制。
1.2未来方向
20世纪后，从“婴儿期”的匹配交易 2000年统计 套利冰河期 收益回报 大大减少 慢慢成熟的统计套利 面临剧烈的 环境改革
800 600 400 200 0 -200 -400
价差
匹配交易的第1个预测规则：用简单的数学表达式来描述价差的图形外观。
（400价差-0价差规则）
规则2：对反向的情况进行交易(反向交易：0到400，拓展交易机会） 规则3：在更强的进场时点，重复进行交易。（多重交易：加仓）
规则的校验（静态）
引入模型：设定20%的边界
统计套利--（1.1-2.2）
统计套利定义：
是将套利建立对历史数据进行统计分析的基础之上， 估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据进行分析以 用以指导套利交易。 相比于无风险套利，统计套利少量增加了一些风险， 但是由此可获得的套利机会将数倍于无风险套利。
1.1起源
1985年
区别 未知
努奇奥.塔塔里亚 （指导下 ）
n*标准差
数据分析
2004年统计套利进入 “冰点”（统计套利 面临生死存亡）
驱动统计套 利发展
前提假设 模型建立
检验
第1章到第7章：讨论统计套利历时 与理论发张 第11章：对统计套利新的发展方向 做展望与阐述。
2.1导论
开端：（塔塔里亚团队）匹配交易
多 方 向 发 展
分析技术越来越复杂 所开发的模型越来越偏重高深的技术
套利定价理论与实证例题和知识点总结
套利定价理论与实证例题和知识点总结一、套利定价理论（APT）的基本概念套利定价理论是一种资产定价模型，由斯蒂芬·罗斯于1976 年提出。
它试图解释资产的预期收益率与多个因素之间的线性关系，与资本资产定价模型（CAPM）不同，APT 并不依赖于市场组合这一单一的风险因素。
APT 的核心假设是：资产的收益率受到多个系统性风险因素的影响，并且不存在套利机会。
套利机会是指在不承担风险的情况下，能够获得正的收益。
二、APT 的数学表达式假设资产的收益率受到 K 个因素的影响，可以用以下线性方程来表示：＼R_i ＝ E(R_i) ＋＼beta_{i1}F_1 ＋＼beta_{i2}F_2 ＋＼cdots ＋＼beta_{iK}F_K ＋＼epsilon_i＼其中，＼（R_i\）是资产 i 的收益率，＼（E(R_i)＼）是资产 i 的预期收益率，＼（＼beta_{ij}＼）是资产 i 对因素 j 的敏感性系数，＼（F_j\）是因素 j 的价值变动，＼（＼epsilon_i\）是资产 i 的特异性风险（非系统性风险）。
三、影响资产收益率的因素在实际应用中，选择哪些因素来解释资产收益率是一个关键问题。
常见的因素包括宏观经济变量，如通货膨胀率、利率、经济增长率等；行业特定因素，如行业竞争程度、原材料价格等；以及公司特定因素，如公司规模、财务杠杆等。
四、实证例题假设我们要研究股票 A 的收益率，并且认为它受到两个因素的影响：宏观经济增长率（＼（F_1\））和利率水平（＼（F_2\））。
经过一段时间的观察和数据分析，我们得到以下估计值：＼（E(R_A) ＝ 5\％＼）＼（＼beta_{A1} ＝ 12\），＼（＼beta_{A2} ＝－08\）在某一时期，宏观经济增长率为 3%，利率水平为 2%。
则股票 A 在该时期的预期收益率为：＼＼begin{align}R_A&＝5\％＋ 12×3\％ 08×2\％＼＼＆＝5\％＋ 36\％ 16\％＼＼＆＝7\％＼end{align}＼五、套利机会的判断如果市场上存在两种资产，资产 1 和资产 2，它们的预期收益率和风险因素敏感性如下：资产 1：＼（E(R_1) ＝ 8\％＼），＼（＼beta_{11} ＝ 1\），＼（＼beta_{12} ＝ 05\）资产 2：＼（E(R_2) ＝ 6\％＼），＼（＼beta_{21} ＝ 08\），＼（＼beta_{22} ＝ 06\）假设两个因素的值分别为＼（F_1 ＝ 2\％＼），＼（F_2 ＝ 1\％＼）。
期货投资中的统计套利策略及应用
期货投资中的统计套利策略及应用期货市场作为金融市场的一种重要形式，不仅有着自身的特点和演进规律，还为投资者提供了各种不同的投资策略和手段。
统计套利策略是期货投资中一种广泛应用的策略之一，本文将为读者介绍统计套利策略的基本概念、原理以及在实际投资中的应用。
一、统计套利策略的基本概念统计套利策略是基于数理统计学原理，通过对相关金融市场数据进行分析和计算，以找出市场上存在的某种统计关系，从而进行套利交易的一种投资策略。
其基本原理是：当某种统计关系出现偏离正常范围时，会产生市场的非理性定价。
投资者可以利用这种偏离来进行套利交易，获得超额收益。
二、统计套利策略的原理统计套利策略的基本原理可以分为三个步骤：选择统计关系、建立交易模型和执行套利策略。
首先，选择统计关系。
投资者需要通过对金融市场数据的分析和研究，找出具有统计意义的关系，如相关系数、协整关系等。
这些统计关系应该是稳定的，并且在一定时间段内具有可预测性。
其次，建立交易模型。
根据选定的统计关系，投资者需要建立相应的交易模型，确定套利策略的具体操作方式。
这包括确定交易的标的资产、交易的数量、交易的时机等。
最后，执行套利策略。
投资者根据建立的交易模型，进行实际的套利交易操作。
在执行过程中，投资者需要密切关注市场的动态，及时调整交易策略，并控制风险，以获得预期的收益。
三、统计套利策略的应用统计套利策略在期货投资中具有广泛的应用。
以下列举几种常见的统计套利策略及其应用。
1. 套利模型：价差交易价差交易是统计套利策略中的一种常见形式，适用于同时交易多个相关产品的投资者。
该策略基于不同相关产品之间的价格差异，通过买入价格低的产品，卖出价格高的产品，从中获得套利收益。
2. 套利模型：协整模型协整模型是一种常用的统计套利策略，适用于交易价差具有长期均衡关系的品种。
投资者可以通过构建协整模型，确定价差的均衡水平，并在价差偏离均衡水平时进行买入或卖出操作，以获得套利收益。
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统计套利理论与实战（第一部分套利概论）金志宏2013年8月29日中国量化投资学会宽潮计划课程目录1、本课程的目标听众2、通过本课程能学到什么3、课程总览备注：本课程的所有沟通信息在量化学会统计套利分会QQ群：233629234课程总览一、套利概论二、统计套利理论篇三、统计套利实战篇四、期权统计套利与高频统计套利一、套利概论1、套利的几个基本概念2、套利的分类（按类型、有无风险、机制分类）3、几种常见的套利（ETF套利、阿尔法套利、期现套利等）4、APT模型与CAPM模型二、统计套利理论篇1、相对价值策略与市场中性策略2、统计套利与配对交易概念3、协整策略4、主成分策略5、均值回归模型6、多因子模型7、指数追踪与指数增强8、波动率9、波动率选股法三、统计套利实战篇1、股票配对交易实战案例2、期货配对交易实战案例3、开放式基金套利（LOF套利、ETF套利）四、期权统计套利与高频统计套利1、期权基本概念2、期权定价公式3、Delta对冲4、波动率统计套利5、高频统计套利一、套利的几个基本概念1、期货市场的参与者2、套期保值3、基差与基差风险4、套利定义5、套利交易的作用6、套利与投机的区别1、期货市场的参与者对冲者（hedger)采用期货期权等手段减少市场风险；投机者(speculator)对品种价格的走向下赌注；套利者（arbitrageur)采用两个或更多相互抵消的交易锁定盈利。
2、套期保值套期保值（hedge)是指买进（或卖出）与现货数量相等但交易方向相反的期货合约，以期在未来某一时间再通过平仓获利来抵偿因现货市场价格变动带来的实际价格风险。
作用：转移价格波动风险分为卖出套期保值和买入套期保值两种卖出套期保值举例持有现货商品的个人或机构，当预期将来商品价格将出现下跌的时候，为避免价格下跌造成的损失，先行在期货市场上卖出一定数量和交割期的期货合约。
实体企业做卖出套期保值行为，可以有效防范价格下跌风险。
与不采用对冲相比，采用对冲既可以增加也可以减少企业的盈利。
如何正确认识卖出套期保值？买入套期保值举例在未来某一时间点将要买入某商品的个人或机构，为了避免将来价格上涨给自己带来的成本增加，先行在期货市场上买入同样数量的商品期货合约。
3、基差与基差风险基差=现货价格-期货价格现货价格高于期货价格，则基差为正值，称远期贴水或现货升水；现货价格低于期货价格，则基差为负值，称远期升水或现货贴水；正常市场情况下，期货价格高于现货价格，基差为负值。
随着合约到期日的临近，现货价格与期货价格有趋同性，基差趋向于零。
4、套利定义套利（arbitrage)是指人们利用一个或多个市场暂时存在的不合理价格关系,通过同时买进价格被低估的和卖出价格被高估的相同或相关的金融商品而赚取无风险价差收益的交易方式。
市场的非均衡状态是套利得以进行的必要条件。
套利是市场无效率的产物，而套利的结果使市场效率提高。
5、套利交易的作用（1）有利于被扭曲的价格回复到正常水平（2）抑制过度投机（3）增强市场流动性6、套利与投机的区别交易方式上，套利者同时做多头与空头；投机者只做其中一个方向；利润来源上，套利者利润来自于相对价格的变化，投机者利润来源于绝对价格的变化；承受风险上，套利者承受风险远小于投机者。
二、套利分类套利类型有无风险例子跨市场套利空间套利市场间价差ETF套利、LOF套利跨期套利时间套利合约内价差无风险期现套利跨品种套利工具套利合约间价差有风险统计套利1、按套利类型分类跨市场套利跨期套利跨品种套利跨市场套利（空间套利）一价定律关注同种商品（期货合约）在不同市场之间的不合理价格关系（市场间价差），如ETF套利、LOF套利。
同时在一个市场上低价买进某种商品（期货合约），另一市场上高价卖出同种商品，从而赚取两个市场之间价差。
交易者买进、卖出的不一定是完全相同的期货合约，只要它们比较类似即可；市场可以是国内市场，也可以是国际市场；对于国际市场，要考虑汇率的问题。
跨期套利（时间套利）关注同种金融商品（期货合约）在相同市场、不同交割月之间的不合理价格关系（合约内价差），如股指期现套利。
同时买卖在不同时点交割的同种资产，利用它们之间的不合理的价格关系，赚取无风险价差的交易行为。
它包括现在对未来的套利和未来对未来的套利两种。
远期（期货）价格与现货价格之间存在平价关系，只要现实中远期（期货）价格与现货价格偏离平价关系的幅度超出手续费与税收，就可以进行时间套利。
分为牛市套利、熊市套利和蝶式套利三种。
跨期套利---------牛市套利又称多头跨期套利，买入近期合约、卖出远期合约（买进价差）；适用于对市场行情看涨，并且近期合约的价格上涨幅度大于远期合约价格上涨幅度的场合。
牛市套利最大特点是损失有限而获利潜力巨大，因为（1）只有在价差扩大才会出现损失，即远期合约对近期合约的升水扩大，而由于存在套利的可能性，，这一升水不会超过从近期合约交割月到远期合约交割月间的持仓成本；（2）无论价格上升还是下降，只要价差缩小就可获利。
牛市套利举例跨期套利------熊市套利又称空头跨期套利：买入远期合约、卖出近期合约（卖进价差）；适用于对市场行情看跌，并且近期合约的价格下跌幅度大于远期合约价格下跌幅度的场合。
正向市场上熊市套利可能获得的收益有限而蒙受的损失是无限的。
因为此种套利获利的前提是价差扩大，而在正常市场上价差最多只能扩大到和持仓费相等的水平；此外，近期合约价格却可能大幅上升致使其价格水平远在远期合约价格水平之上，可能的损失没有上限。
熊市套利举例跨期套利------蝶式套利蝶式套利：买入一个远期合约和一个近期合约、卖出2个到期期限处于中间的合约构成的交易。
适用于市场行情不确定，但预计近期合约或远期合约价格的上涨幅度大于中期合约价格上涨幅度的场合。
蝶式套利的原理是套利者认为中间交割月份的期货合约价格与两旁交割月份合约价格之间的相关关系将会出现差异。
由两个相反方向的跨期套利构成，一个卖空套利和一个买空套利；居中月份合约数量等于两旁月份合约之和；必须同时下达三个买空/卖空/买空指令，并同时对冲。
蝶式套利举例跨期套利价差图跨品种套利（工具套利）关注不同金融商品在同一市场、同一交割月之间的不合理价格关系（合约间价差），如统计套利。
交易者在同一交易所或不同交易所，利用同一标的资产的现货与各种衍生证券的价格差异，同时买进和卖出不同种类，但有某种相关性期货合约的套利行为。
2、按有无风险分类无风险套利：期现套利有风险套利：统计套利3、按套利机制分类从套利机制上，可以分为内因套利和关联套利两种套利类型。
所谓内因套利，是指当商品期货投资对象间价格关系因某种原因过分背离时，通过内在纠正力量而产生的套利行为。
属于内因套利的有以下几种：期现套利，比如玉米的期现套利；同一品种的跨期套利，比如白糖1105和1109的跨期套利；同一品种的跨市场套利，比如国内外铜的进口套利等；上下游产品关系套利，比如大豆与豆油、豆粕的压榨套利等。
关联套利是指套利对象之间没有必然的内因约束，但价格受共同因素主导，但受影响程度不同，通过两种对象对同一影响因素表现不同而建立的套利关系称之为关联套利。
属于关联套利的主要是价格有关联性但不存在上下游关系的跨品种套利，比如农产品中大豆与玉米、豆油与棕榈油的套利，基本金属如铜、铝、锌之间的套利，还有金融衍生品跨市跨品种套利，如不同国家的股票指数套利。
内因套利原理图关联套利原理图三、几种常见的套利1、ETF套利2、阿尔法套利3、其他套利1、ETF 套利主要通过ETF的跨市场交易完成。
当ETF市价（即二级市场价格）高于ETF净值（即一级市场价格）时，ETF产生了溢价，此时投资者可以通过在股市中购买成分股组合，按照成分股规则申购成ETF份额，然后在二级市场以市价卖出进行套利；ETF市价低于ETF净值，则称为ETF产生折价，投资者可以通过在二级市场上买入ETF份额并赎回其对应的一揽子股票，然后再从股市中卖出进行套利。
ETF基金与LOF基金异同ETF：交易所交易基金，是指在交易所交易的开放式基金LOF：上市型开放式基金，是指上市型开放式基金LOF与ETF，同为可在场内场外交易的基金品种，其实质却大不相同：LOF在根本上仍是传统的主动交易型基金，旨在通过积极投资、动态配置获取超过市场平均水平的收益；ETF则是全新的被动交易型基金，其特点是紧密跟踪标的指数。
申购赎回标的不同。
ETF的申购是用指定的一篮子指数成份股实物（开放式基金用的是现金）向基金管理公司换取固定数量的ETF基金份额；而赎回则是用固定数量的ETF基金份额向基金管理公司换取一篮子指数成份股（而非现金）2、阿尔法套利阿尔法套利：指数期货与具有阿尔法值的证券产品之间进行反向对冲套利，也就是做多具有阿尔法值的证券产品，做空指数期货，实现回避系统性风险下的超越市场指数的阿尔法收益。
阿尔法套利是股指期货所特有的套利机制，其原理是将资产收益分为两部分，一部分是因承受系统性风险所享有的贝塔收益，另一部分是因承受非系统性风险所享有的阿尔法收益。
阿尔法套利就是寻求具有超额收益阿尔法的证券，并利用股指期货将这些证券的贝塔即系统性风险抵消掉，从而获得超额的阿尔法收益。
正向阿尔法和反向阿尔法正向Alpha：构建多头股票组合，同时做空股指期货反向Alpha：构建空头股票组合（融券做空），同时做多股指期货可转移阿尔法可转移阿尔法是指零市场风险（贝塔为0）的投资组合的收益。
可转移阿尔法是通过运用像期权、互换或者期货等金融衍生工具对市场风险进行对冲所得到的。
在这种策略下，Alpha收益与Beta收益是完全分离的。
全球最大的对冲基金公司BRIDGE WATER，管理资金规模1200亿美金，过去十年每年资产规模增长25%，其旗舰产品PURE ALPHA，就是典型的阿尔法产品PURE ALPHA。