经过长期的发展,期权和期货已经成为金融市场应用最广泛的衍生品,与期权和期货有关的交易策略层出不穷,基于平稳过程的统计套利策略是其中一个重要组成部分。一个好的交易策略不仅需要较高的收益,更需要收益稳定,在遭遇市场黑天鹅时损失较少,尤其在期权和期货市场,由于杠杆较大,更需要注意风险控制和策略的稳定性。当前对期权和期货的统计套利策略研究都是围绕如何提高策略的收益率展开,对策略的风险控制研究甚少。本文在平稳过程的框架下,对期权和期货的统计套利策略的风险控制和稳定性问题进行了研究,在基于平稳过程卖出看跌期权的基础策略的基础上,提出了对冲策略和连续向下挪仓策略模型,可以有效的控制金融危机时的策略净值回撤,并且研究了 mean-reversion过程在期货高频数据交易中的应用,提高了策略的稳定性。美股市场QQQ,SPY,DIA三大指数ETF长期年化收益μ>r>0,利用对数收益率的平稳性,通过调整卖出看跌期权的份额和交割价,可以构造基于平稳过程卖出看跌期权的统计套利策略以长期获得很好的收益,但在市场遭遇黑天鹅时,这一策略会存在较大净值回撤。基于此,本文提出了基于平稳过程卖出看跌期权对冲策略,即卖出看跌期权的同时,买入交割价更低的看跌期权作为对冲,以此希望减少大跌时候的亏损。根据对冲期权到期时间的不同分为对称性对冲和非对称性对冲。其中,对称性对冲策略是指:卖出交割价为K1看跌期权,同时买入相同到期时间,交割价为K2的看跌期权,其中K1>K2。根据K2的选择不同,本文构造了4种策略:每周卖出周到期的平值看跌期权,同时买入周到期的K2分别为0.99,0.98,0.97,0.95的看跌期权。通过对实证数据回测发现,由于美股发生大跌的次数很少,用来对冲的交割价为K2对冲期权大部分都浪费了,导致对称性对冲策略长期收益不如基础策略,但在两次金融危机时期显著优于基础策略。美国市场大跌次数很少并且跌幅和时间不可预测,对冲策略必须同时兼顾对冲成本与效果。交割价很低,到期时间较长的看跌期权的价格很低,但在市场大跌时会大幅上涨。利用这一点本文进一步提出了以下非对称性对冲策略:卖出交割价为K1看跌周期权,同时买入到期时间很长,交割价为K2看跌期权,其中K1>K2。为了保持对冲期权的有效性,规定当标的ETF的价格涨幅或跌幅超过一定比例α或者剩余到期时间到一定期限,卖出原来对冲的期权,买入新的对冲期权。实证部分本文选取K2分别为0.85,0.80,0.75,到期时间为2年,规定标的ETF的价格涨幅或跌幅超过一定比例α=15%或者持仓三个月更换对冲期权。通过对实证数据回测发现,非对称性对冲策略长期收益与基础策略相差无几,可以获得较高收益,但在控制回撤方面效果显著,尽管不能完全避免亏损,但相比基础策略可以大幅缩小回撤。向下挪仓策略是另一个控制回撤的有效方法。看跌期权价格是关于标的价格的单调递减函数,标的价格下降,原期权价格上涨。在市场大跌时可采用单次向下挪仓策略:当标的价格下跌到一定幅度时,买回原期权,承担部分亏损,并卖出一个低于现在标的价格的看跌期权,以此降低总的亏损。但美股具有慢涨快跌的特点,在市场大跌时往往下跌速度很快,跌幅较大。因此仅仅挪仓一次并不足以很好的控制回撤,本章我们对连续向下挪仓策略进行了研究:当标的价格每下跌一定幅度时,往下挪仓一次。通过实证数据回测发现一般情况下连续向下挪仓策略与单次向下挪仓策略表现相差无几,但在单周跌幅较大情况下,连续向下挪仓策略优于单次向下挪仓策略,更优于基础策略和持有标的ETF。技术指标进行平稳化处理后可以构造统计套利策略,在此基础上本文提出了一种更加平稳的随机过程,称为Mean-reversion过程,其可以写成一个平稳过程的差分,因此收敛速度更快,更加稳定。本文给出了判断Mean-reversion过程的两种方法:1.通过定义证明;2.通过检验一个随机过程的累积和的平稳性。具体的,在沪深300指数期货5s和20s数据下,本文对一些常用的平稳化技术指标,比如平稳化的MACD,BIAS,布林带进行了统计检验,发现平稳化的MACD,BIAS在这两种数据下都是Mean-reversion过程,而平稳化的布林带不是Mean-reversion过程。为了说明Mean-reversion过程的优势,本文以BIAS为例,发现BIAS在15min数据下并不是Mean-reversion过程,在此基础上改进了BIAS使其变为Mean-reversion过程,发现在同等条件下的交易策略,改进后的BIAS各项指标都要优于BIAS,从而说明Mean-reversion过程更加稳定。