配对交易（pair trading）现在还有人做吗？具体是怎么操作的？
目前在配对交易方面的研宄归纳起来大体有三种方法： Ø  最小化偏差平方和法则（最小距离法）（Gatev，Goetzmann ，Rouwenhorst（1999）） 他的论文中提到了一种非参数方法最小距离法。首先选择合适的形成期，也就是样本期，将股票价格进行标准化。然后计算标准化的股票价格序列的平方距离，用此距离来度量价差，即股票价格序列之间的错误定价程度。再设置合适的交易规则，选择平方距离最小的股票对进入交易期进行实证检验，当发现两支股票的标准化价格序列的差值超过了预先设定的临界值则进行交易，结果发现最小距离法能够盈利。 Ø  协整理论方法（Vidyamurthy（2004）） 协整策略是在协整理论的基础上建立起来的，是目前使用最广泛的方法。很多金融变量的时间序列都是非平稳的，建立回归模型，可能出现伪回归的现象。但是协整描述的是非平稳时间序列之间存在的长期稳定均衡关系。所谓均衡是指这些序列的线性组合所得序列是平稳的，即序列的均值和方差为常数，协方差只与时间间隔有关。之所以会出现这种情况，是因为某些金融时间序列受到了共同经济因素影响，表现出趋同性。就是取两个标的，然后相关性检验->序列单整检验->同阶单整的进行协整检验->取相关性系数、均值和标准差计算两只标的目前的价差值->价差值符合开仓平仓条件的，做相应操作。 Ø  随机价差模型方法（Elliott，Van Der Hoek，Malcolm（2005）） 均值回复特性，资产A、B价差C=A-B建模。文章提出通过卡尔曼滤波的方法估计模型参数，并且提供了两种计算参数的具体算法。 假设可观测的价差由白噪声和一个均值回复过程组成，这个均值回复过程是由一个潜在的状态变量x驱动，x遵循维纳过程： y_t=x_t+\omega _t     (1) dx_t=k(\theta -x_t)dt+\sigma dB_t   (2) (1)称为观测方程，(2)称为状态方程，两个方程一同构成了一个状态空间模型。式中dB_t为标准布朗运动。\theta 是均值，K表示状态变量x回归其均值的速度。