统计套利方法可以追溯到20世纪80年代的摩根士丹利，其概念最早是由S。Hogan， R。Jarrow和M。Warachka（2004）提出的。这篇文献将统计套利定义为一种能够持续地发现资产价格间的一场关系并能够利用这种关系获得无风险收益的一种交易策略。在我国，李静，鲍艳（2013）认为统计套利就是基于资产的历史数据，运用数量模型对价差进行分析预测，然后基于预设的交易指令与阈值进行获利的过程。于玮婷（2011）认为统计套利的基本原理就是市场恢复，就是说资产的市价在长期会有一个均值回复过程。

目前我国的资本市场对统计套利策略的研究并不是特别丰富，这主要是在于我国的资本市场发展还没有到达一定的成熟的环境，因此该策略生长的土壤还较为贫瘠。随着全面深化改革的不断推进，资本市场的不断开放与完善是一个必然的趋势。统计套利策略因其较低的风险以及对市场有效性的促进，也必将在未来的市场交易策略中拥有举足轻重的地位。

由于我国资本市场的发展时间尚短，国内的统计套利标的物可选不多。本文通过对一些研究标的的筛选与分类，发现现有的统计套利研究文献基本可以划分为股票、基金、期货、这几种资产来进行。

在股票方面，很多学者选择对股票的指数或者相应的指数基金做研究。韩广哲等（2007）就做了关于上证50指数方面的研究，他们对交易成本进行了考量，选择用方差比分析法对指数的一部分成分股进行统计套利实证，实证结果表明策略是具有可操作性。

除了单纯的股票之间的套利检验，国内实证也大量用于基金，对指数基金特别是ETF进行了不少研究。张连华（2012）通过深证100ETF，上证180ETF和上证50ETF这三种ETF基金对沪深300指数进行了重构建，然后利用白噪声序列获利。陈怡（2012）基于国内的分级基金市场，并利用协整理论和成对交易的组合策略分别对优先份额和进取份额进行了实证研究。

期货方面，国内现有文献研究以资本市场的期现套利或者同一品种的跨期套利研究较多。特别是自股指期货推出以来，股指期货也成为学者研究的热门选择。李世伟（2011）基于沪深300股指期货在在对协整理论做出一定改进的基础上进行跨期套利实证。魏卓和陈冲等（2012）也对股指期货的套利收益与套利机会进行了较为深入的研究。

相比较国内现有的研究，国外关于统计套利研究起步较早，因此实证研究更为全面，理论体系也更为丰富。通过对一些外国文献的研究，发现这些研究总体上可以从研究方法和数据选取两个方面进行总结。

从研究方法看，数理方法是统计套利策略的一大基石。例如Nicolas Hunk(2009)在标普100指数当中选取了一部分成分股进行实证研究，运用Elman神经网络方法预测组合两两组合的收益。WK Bertram(2009)挑选了同时在澳大利亚，新西兰上市的一支银行股，基于预期收益率最大化条件下，其最优统计套利策略进行了解析式的推导。

而在数据选取方面，相较于国内研究，近年来国外研究越来越偏向于使用高频数据。Christian L,Dunis等（2010）分别使用样本资产的15、20、30分钟以及一个小时收盘价进行统计套利实证，并证明资产间价格协整关系与统计套利机会和潜在套利收益成正比，且使用高频数据进行统计套利所得收益更高。以上文献的研究证明，在某些情况下在使用高频数据进行套利是能够获得更高收益的。

通过对现有的国内外研究的分析，发现期货方面跨期的，跨市场的研究都有了，跨品种的也有了，像张伟，景鸿（2013）利用上海期货交易所的黄金期货、白银期货连续主力合约的收盘价为实证对象建立套利模型。顾全，雷星晖（2015）基于大商所大豆，豆粕和豆油期货主力合约，根据大豆榨油的过程的相关产业链，对同一交易所的同产业品种进行相关统计套利实证。 统计套利价差风险规避研究以焦煤期货与螺纹钢期货为例(2):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_191050.html