【量化课堂】基于协整的搬砖策略原帖存在的问题是，这个策略不是单纯的统计套利。当价差在均值上下标准差浮动时，它的操作是卖出当前持仓的标的的一半，买入另一个标的。
这样的风险是，当两个标的在未来都下跌的时候，资金会发生回撤。
正确的套利应该是对两个标的的价格序列进行回归，设标的A的价格序列是X，标的B的价格序列是Y，对X、Y进行OLS回归，计算出回归系数，得到Y=regression_ratio*X的这样一个价格关系;
然后Y-regression_ratio.X就是一个平稳序列，定义为价差。
当这个价差的值大于均值 标准差，我们认为价差会回归到均值，所以做空价差；当价差的值小于均值-标准差，要做多价差。
但是A股的个股不能做空，所以对应A股的操作应该是当这个价差的值大于均值 标准差时，此时标的B强，标的A弱，所以是卖出B买入A，待价差回归到均值附近时平仓；当价差小于均值-标准差时，此时是标的B弱，标的A强，所以是买入B卖出A，价差回归时平仓。
本策略对量化课堂原有代码的改进是如下几点：
1 自动计算回归系数regression_ratio
2 买卖逻辑、平仓逻辑的修改，实测发现上下限设置为2倍标准差会有更高的绩效
3 修改get_signal函数，支持分钟回测（当然实际测试分钟回测的效果并没有比每天回测的效果好，交易次数增多了）
本策略对比原策略，收益有略微提高，回撤有略微下降
