统计套利的浅显例子，原理其实就用下面这张图可以解释：
老头：走路是随机的（random walk）
小狗：走路也是随机的（random walk)
老头和小狗中间的距离（狗绳）：距离一定，具备稳定性
我们现在把这个场景应用到市场上，以股票为例
股票A: 价格Random Walk
股票B: 价格Random Walk
股票A和B的差价 （或者其他的linear combination的时间序列) : 具备稳定性
假设我们现在找到了这样一个股票A和B的序列，他们的差价，经过统计学的cointegration test证明具备稳定性（如adfuller test），我们计算出该时间序列的mean和std, 就可以设定一个稳定阀域，在偏离的时候买入／卖出，等到回归到稳定阀域再平仓。
举例，过去6个月内，A股票和B股票的价差序列为平稳序列，均值为10，标准差为2，我们设定阀域为1.5个标准差，那么平稳区间就是 7-13 当A-B > 13时，我们买入B, 卖出A, 当A-B<7的时候，我们买入A, 卖出B。等到回归到平稳区间平仓。
下面的回测是使用600815和601002做的一个配对交易的回测结果。可以看到虽然总收益不算很高，但是beta中性，最大回撤较小。
