本文研究了多个资产间的统计套利问题,并以股票为例,认为通过影响股价的参数这一视角而不是传统的相关系数法来筛选股票更合理。考虑到经济、金融数据通常具有重尾性,进一步提出用稳健的Wild白助法代替常用的Johansen检验方法进行协整检验,并基于协整向量构建统计套利策略。模拟研究表明影响股价三参数的变动对套利收益具有显著影响,Wild自助法协整检验效果也显著优于Johansen检验方法。实证分析结果进一步表明,本文提出的套利策略对于样本内外数据均具有很高的成功率,而选取漂移参数相差较大的股票对(组)进行交易容易导致更高的收益率和夏普比率。具体章节安排如下：第一章绪论,主要介绍研究背景和意义、统计套利相关知识、文献综述以及本文的创新点。第二章配对交易相关理论,根据配对交易实施的三个步骤：股票对的选取、交易参数设定和交易信号构建,介绍文献中已有的理论方法。第三章对第二章提到的相关系数法、EG协整检验法和Johansen协整检验法指明其不足之处,并提出根据影响股价的参数选取股票这一方法来替代相关系数法,用Wild自助法协整检验替代传统的EG检验和Johansen检验。第四章模拟研究中,对第三章提出的改进方法进行模拟数据验证。结果显示：(1)选取漂移参数值差距较大的、波动参数值较高的以及初始股票价格相近且较小的股票能剔除部分收益率较小的股票组合,以此方法能有效替代只适合两两配对的相关系数法。(2)Wild自助法协整检验要明显优于Johansen协整检验法,基于该方法设定的交易参数其策略收益表现要好于其他交易参数设定方法。(3)将传统的两只股票配对扩展到三只股票配对不仅提供了更多样的股票组合,而且具有更高的策略收益,样本外协整关系也更加稳定。第五章实证研究中,将本文改进后的策略分别运用于股票市场和期货市场进行验证。在股票市场中,实证结果与模拟研究结果基本一致；而在期货市场中,实证结果略差于预期。第六章对本文的研究结果进行总结。