如何用R语言回归模型构建配对交易策略，量化股票收益与价格变动关系？

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对那些不熟悉股票交易概念的人来说，首先要明白，股票的走势不是由公司业绩主导，而是由整体市场走势主导。这就意味着，多因子模型的成因，是推动每只股票的关键因素。

对于那些不熟悉“配对交易”概念的人来说几句话。首先，您应该了解，每只股票的走势不是由公司业绩主导，而是由总体市场走势主导。这就是许多“因子模型”的由来，驱动每只股票的因素是市场因素，在大多数情况下，它与标准普尔指数近似。

因此，无论多么伟大的公司，它都经不起任何大规模的市场衰退。假设这样做，买入AMZN并卖出标准普尔指数（SPY），如果指数上涨，我就会亏损，因为我做空了它，但我希望AMZN会上涨，来补偿我在指数上的损失。AMZN应该上涨，因为市场上涨了，而且它是一家好公司。反之，指数下跌，那么我就赢了，因为我做空了指数，我希望AMZN不会下跌那么多，吃掉我所有的利润。AMZN没有因为市场而下降，但会上升，因为它是一家好公司。这样一来，我就表达了我对AMZN的看法，而没有承担因素/市场风险。所谓 "配对交易"，是因为我在做多和做空一对股票。这是对什么是配对交易的直白解释。

以下面这对黄金（GLD）和黄金矿工（GDX）为例，这是一个教科书式的例子，是一对 "一起走 "的组合。基本上，当黄金价格上涨时（GLD上涨），黄金矿工应该受益，所以GDX也应该上涨。请看一下。

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GLD 和 GDX 联动

该图显示相对于某个日期收益。