随着全球金融市场波动性不断加剧，高频交易（HFT）正成为越来越多机构投资者和量化交易团队关注的焦点。在这个“以毫秒计竞争速度”的世界里，如何精准识别市场微小机会，并有效管理风险，成为交易策略设计的关键。
近日，专注于高频交易策略、量化金融建模与智能算法交易研究的金融科技专家董俊，在《Financial Economics Insights》期刊上发表了最新成果，提出基于MS-GARCH（马尔可夫状态切换GARCH）模型的高频股票配对交易策略。通过引入动态波动率建模和状态切换机制，这一策略在传统配对交易方法基础上取得了显著提升，不仅增强了风险控制能力，也为高频交易实践提供了新的理论支撑。
传统配对交易：为什么还不够？
所谓配对交易，简单来说，就是在两个价格走势高度相关的股票之间进行对冲操作。当两只股票的价格关系出现暂时性偏离时，交易者便可通过买入一只、卖空另一只来获利，待价格关系恢复时平仓。这种策略的最大优势是市场中性，理论上不受大盘整体涨跌影响。
然而，传统配对交易在建模过程中通常假设资产价格的波动率是恒定的。但当市场突然进入剧烈波动阶段，原本稳定的策略往往失效，风险骤然上升。这种对真实市场环境的简化处理，成为传统配对交易策略在高频交易环境中表现不佳的主要原因之一。
针对这一问题，董俊引入了MS-GARCH模型，将马尔可夫状态切换机制与GARCH波动率建模结合起来。通俗地说，这种模型能够“感知”市场当前处于平稳期还是震荡期，并根据不同状态动态调整对价格波动的预测。
在具体操作中，研究首先通过协整检验筛选出一批在长时间内保持价格关系稳定的股票对，例如某能源公司与其供应链中的另一家公司。随后，对两只股票之间的价格差异进行高频建模，通过MS-GARCH动态监控波动状态变化。当检测到价格差异显著偏离均值，且市场波动处于可控水平时，系统便发出交易信号；若处于高波动状态，则调整开仓和风控规则，从而更好地保护交易账户的稳定性。
实证回测结果显示，该策略在2023年全年的高频数据中表现优异。无论在对数似然值、AIC信息准则，还是均方误差（MSE）指标上，均明显优于传统固定波动率模型。同时，状态切换分析还发现，高频市场中约有60%的时间处于低波动状态，而在高波动阶段，采取更严格的风险控制措施对于避免极端损失尤为重要。
新策略背后：不仅是理论创新，更是应用落地
相比以往简单基于均值回归设定固定阈值的做法，董俊的这一研究通过引入状态切换概率矩阵、条件方差建模和EM算法参数估计，使得交易策略具备了实时适应市场变化的能力。这种“随波动而动”的智能建模方法，显著提升了策略的鲁棒性，也为高频交易中风险收益比的优化提供了新的工具。
值得一提的是，本研究不仅局限于理论推演，还通过模拟实验系统验证了策略在不同市场环境下的有效性与稳健性。这使得其在未来量化交易系统中具有较高的落地潜力，尤其适合在市场波动加大、传统策略失效频繁的阶段，作为重要的对冲和套利手段使用。
连续创新，构建量化交易研究体系
除了本次MS-GARCH模型研究，董俊近期还在高频交易领域取得多项突破。例如，在另一篇论文《Research on China's Stock Index Futures Pair Trading Strategy Based on High-Frequency Data》中，他引入贝叶斯理论与概率神经网络（PNN）模型，对股指期货配对交易进行高频分类与决策，进一步提升了交易策略的智能化水平。
随着人工智能、大数据处理能力的不断提升，高频交易策略正在经历从“规则驱动”到“状态感知”“自适应调整”的转变。董俊以MS-GARCH模型为代表的新一代高频配对交易策略，正是这一趋势的缩影。
在未来更复杂、更快速的金融市场中，能够实时识别风险状态、动态调整交易决策的智能化模型，将成为高频交易中制胜的关键。董俊的研究不仅为当前量化投资提供了更强大的武器库，也预示着一个更加精准、灵活、稳健的高频交易新时代正加速到来。
（黄雪希）
