静默中的套利：用配对交易与回调预测对抗黑天鹅
当市场沉默时，智能与谨慎最响亮。本文不走传统导语到结论的路线，而把方法与直觉并置：以配对交易为核心、辅以回调预测、并用黑天鹅情景检验整个交易链条。
步骤一：数据与实时行情。首先搭建接入层（Bloomberg/Wind/Yahoo等），抓取分钟级成交价、成交量与借贷利率，用于回测与实盘（实时行情决定执行时延与滑点估计）。
步骤二：信号构建与配对交易。选择统计相关或协整的股票对（参考Gatev et al., 2006），用Z-score或Kalman滤波识别偏离，设置入场/出场阈值与持仓期限。配对交易可降低系统性暴露，但并非无风险。
步骤三：利息计算与成本校准。把保证金利率、融资利息、借券费计入交易成本模型（参考Hull），采用逐笔利息计算并在净收益上折现，真实反映回报率。
步骤四：回调预测与模型审视。用多因子回归、移动平均斜率与波动率跳变检测构建股市回调预测模型，结合机器学习概率输出给出信号置信度。注意过拟合与样本外验证（Markowitz, Sharpe方法用于衡量效用与风险调整收益）。
步骤五：黑天鹅与压力测试。引入极端情景模拟（Taleb关于黑天鹅的理念），进行蒙特卡洛与历史回放，检验组合在极端流动性失效或利率飙升下的表现。
步骤六：组合表现评估与实盘转换。使用年化收益、夏普比率、最大回撤和回撤恢复期衡量组合表现，动态调整配对权重和再平衡频率。把利息计算、交易成本、滑点一并纳入净绩效报表。
整个流程重视透明性与可追溯性：从实时行情抓取到利息计算公式、从信号阈值到压力测试参数，都需版本化与审计。引用与方法来源为实现可靠、真实、可解释的投资系统提供基础（Gatev et al., 2006；Taleb, 2007；Markowitz, 1952；Sharpe, 1966；Hull）。
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评论
LiWei
写得很实用，尤其是把利息计算和黑天鹅结合得好。期待样例代码。
小明
配对交易部分讲得清晰，能否再给出选股过滤器的细节？
Trader101
喜欢非传统结构，压力测试部分很到位，想看蒙特卡洛设定参数。
投资者小张
实时行情和利息计算的落实很关键，建议展开如何处理分钟级数据。