量化模型在恒指套利中的应用
现代恒指跨市场套利主要依靠量化模型识别和捕捉机会。统计套利模型通过分析历史数据建立两个市场价差的均值回归特性，当实时价差偏离历史均值一定标准差时触发交易。协整关系分析则能更精确地判断两个市场恒指期货价格的长期均衡关系。
高频套利策略依赖微观结构数据，通过分析订单簿动态预测短期价格走势。机器学习算法可处理多维度数据，包括两个市场的流动性指标、波动率差异和宏观事件影响等。值得注意的是，模型需持续优化以适应市场变化，特别是当交易所调整规则或出现异常波动时，传统套利逻辑可能失效。
套利利润的精细化计算也至关重要，需精确纳入交易费用、滑点成本、融资成本和机会成本等因素，避免表面盈利实则亏损的情况。
