在A股中，已经有公司用到套利模式，但是品种比较单一。市场的流动性也有限，随着套利的人数增加，可能会发生风险就越多。但是随着融资融券，股指期货，也许套利更能够发挥其作用。很想认识你，我是做美股日内对冲交易的。美国很多公司都是量化交易，可惜我们还是处于人工模式。希望能够在你这里学习到更多知识。
Renaissance Technologies, D.E Shaw, Millennium, Worldquant etc. 这些都做高频交易, 统计套利当然也做吧。文艺复兴科技的 Medallion Fund 年均收益38%左右，D.E Shaw, Millennium, Worldquant 在20%左右。都是net of fee的收益，外面投资者拿到的收益，基金实际赚到的收益比这个可能高很多 数据不是很准确，仅供参考
"Renaissance Technologies actually returns about 35% per year after fees (5 and 44). I calculated it out, and gross returns work out to something like 75-80% per year if I remember correctly" 网上找到的2007年写的，他的计算基本正确，总收益是年均75-80%。最近3年Medallion Fund 84%，80%，41% net of fees(management fee 5%, incentive fee 44%) 所以Medallion Fund 十多年来年均总收益为 80% 左右，还是非常惊人的 当然统计套利只是文艺复兴科技的一类交易策略也已，不过Medallion Fund容量有限 6-9 billion $
归纳与演绎都需要吧，两者是辩证的关系。比如演绎的基础需要假设，那假设从哪里来？自然是归纳，感性认识或直觉（感性认识的质变）什么的。剩下的就是需要检测其有效性，可复制性了 高频数据样本非常之大，统计检验的精度很高，而且可以设计各种不同的检验，通过所有检验的才能成为策略的候选，还需要做 out of sample test，overfitting 的可能性非常小 很多统计套利的策略也是先有假设、ideas，再做 Hypothesis testing。比如统计套利怎么挑选做多做空的股票？
你说的可能是纯粹的规律？它们只有在数学和逻辑中存在。那些跟真实世界相关的规律都是要与误差打交道的。 物理学中的规律也是归纳出来的，当然物理规律更加稳定，可重复，一般可以冠以真理。 金融市场中的只有统计规律（其实物理也是统计规律，不仅现实世界中有误差，量子力学的表述本身就离不开统计），而且相对而言不稳定，现在找出的规律可能过几年就失效了，因为隐藏在背后的是人类的心理，本质就不稳定。 你可以参考一下 Derman 的文章 A guide for the perplexed quant - by Emanuel Derman
marketing timing，多的不说只选500个样本股，1年52周只算50周交易，平均每周一个样本股完成一个交易循环，那一年的交易数据样本也有500*50=25000个了，也快接近统计上的显著性的样本数要求了。