配对交易是属于市场中性的一种投资策略。配对交易策略的思想起源于美国金融中心华尔街,20世纪20年代初期交易员Jesse Lauriston Livermore在投资实战中第一次采用了姐妹对（SisterStocks）交易策略。随着量化金融学和计算机技术的不断发展,配对交易策略在20世纪80年代的美国得到了极大的关注。单只股票价格走势的高低变化不是配对交易关注的重点。配对交易通常的的做法,是在证券市场中寻找两只具有长期均衡关系的股票形成配对。在证券市场运行的过程中,两只具有长期均衡关系的股票往往会在短期内偏离均衡值。此时对价格走势相对较强的股票进行做空操作,对价格走势相对较弱的股票进行做多操作,其中做多与做空的股票数量保持一定的比例关系,当两只股票价格回归均衡值时再进行平仓操作,以此来获取股票价差的收益。从整体来看配对交易策略的收益表现稳定,并且风险相对可控。配对交易策略在证券市场运行的一个必要条件是证券市场具备做空机制。我国资本市场建设起步较晚,为适应我国经济持续增长的要求,监管部门也对证券市场进行了一系列制度上的完善和改进。随着市场监管制度和交易制度的完善,以及市场参与主体的逐渐成熟,我国资本市场的成熟度大大增加。自2010年以来,随着我国期货市场和股票市场融资融券做空机制的推进和完善,配对交易策略开始在我国受到关注,尤其在期货市场具有做空机制和高频交易的优势,国内学者以期货市场为研究标的对配对交易策略进行了大量实证研究。本文的研究对象为沪深A股上市的银行业股票,以20家支持融资融券的股票组成190对配对组合进行实证研究。从聚宽数据库获取研究期间内股票每日的收盘数据。并选取2018年1月1日至2018年12月31日的一整年作为样本内区间,以2019年1月1日至2019年12月31日的一整年作为样本外区间。实施配对交易策略以两个模块进行:一是股票交易对的筛选。二是配对交易策略细则的制定。在股票筛选阶段,本文采用最小距离法和协整检验相结合的方法。通过最小距离法初筛出标准化价格偏差之平方和SSDX,Y小于等于0.1的5对配对组合,之后通过E-G两步法对5对组合进行协整检验,验证后得知中国银行和交通银行具有长期均衡关系,再通过误差修正模型模拟了两只股票的短期偏离,获取了中国银行与交通银行交易头寸的配比系数为1:1.2。在制定配对交易策略时,本文采用两种方法。一种是传统模型,假定金融时间序列满足方差不变的特性,以固定数值的标准差作为交易信号的阈值。一种是利用GARCH模型模拟,考虑到金融时间序列具有异方差特性,利用GARCH模型模拟出价差序列的时变标注差,以价差时间序列的时变标准差作为交易信号的阈值。在交易策略设置方面,本文选取偏离1.5倍标准差作为开仓信号,以偏离0.2倍标准差作为平仓获利信号,以偏离2.5倍标准差作为强制平仓止损信号。通过距离方法和协整方法筛选出中国银行和交通银行作为交易对,并设定相应的交易策略之后,本文分别对传统模型和GARCH模型在样本内和样本外进行了回测,回测结果表明,两种模型都获得了不错的收益,证明了配对交易策略在我国A股银行业是可实施的。同时,经过对比分析也可以看出GARCH模型具有更优的收益和风险特征。GARCH模型获得更高的累积收益,每次交易的收益表现也更加稳定。表明GARCH模型可以更好的模拟金融时间序列的波动特性,搭配配对交易策略可得到更优的实证效果。