统计套利是一种市场中性的交易策略,其策略表现独立于市场走势,不取决于市场环境,而取决于价差偏离长期稳定状态的程度。其基本思路是对于具有相对稳定的价格关系的两种资产,建立资产组合,即构建成资产组合的资产间保持长期稳定的价差序列,当标的资产的价差序列偏离长期稳定的状态时,投资者即可通过构造多头头寸和空头头寸的资产组合介入市场,从价差序列的暂时偏离中获取投资回报。统计套利的必要条件,一是要求实施套利的市场可以进行做空交易,二是要求配对资产构成的资产组合之间的价差是长期均衡的,即可以通过价差的均值回归特性,构建资产组合用以套利。1980s摩根士丹利的投资交易团队的进行的匹配交易是统计套利的雏形,在此之后的十几年时间里,这种匹配交易的思路被各大券商基金等机构投资者所运用,为他们带来了可观的投资回报。统计套利已经是一种比较成熟的量化交易策略,其早已被发达资本市场中的投资者应用于实际投资策略中。而伴随着我国股指期权的推出,我国资本市场也开始可以实行做空机制,为我国投资者运用统计套利的交易策略提供了可操作的空间。近年来,伴随着市场结构与经济形式的变化,交易经验、实证分析、理论演变等多种因素都促进了统计套利交易策略的进一步发展。同时,随着计量经济学关于时间序列相关理论的不断完善,利用其对价差时间序列的分析以及其价差时间序列的特性进行的套利交易也在逐步完善。本文不同于传统的统计套利策略利用资产之间的价差序列进行交易,而是从期权的隐含波动率入手,利用波动率的差值序列进行套利,实际上则是进行期权的波动率交易。期权的波动率交易是基于对期权隐含波动率预期的高低和变化方向的预判,从其中的变化获取投资收益。本文将其应用到统计套利交易策略的框架中,则是利用波动率期限结构的均值回归特性,在隐含波动率价值序列偏离均衡状态时判断其将回归至均衡状态,从而发掘投资机会获取投资收益。本文按照理论和策略两部分进行论述,第一部分侧重于理论论述,主要论述内容包括隐含波动率期限结构、统计套利策略的相关理论、统计套利策略的实证步骤,包括协整理论,平稳性检验,GARCH模型等。第二部分以我国股指期权市场中的上证50ETF期权为例,进行策略检验并分析统计套利策略表现结果。理论部分,重点阐释了如下两点内容:一是配对资产的选择,基于隐含波动率期限结构的均值回归特性的定性分析,以及统计学上的协整检验的定量分析,共同确定配对资产,构造波动率差值序列。二是对波动率期限结构的拟合,即波动率差值序列的分析,分别采用AR（1）、AR（1）-GARCH、AR（1）-EGARCH的模型进行拟合,最终AR（1）-EGARCH的模型对数据拟合程度较好。策略部分,通过实证检验表明,统计套利在我国期权市场是可行有效,使用EGARCH模型下的标准差作为交易信号的策略表现较好,收益率可达17%左右。