自上世纪90年代初建立以来,中国股票市场在不到20年的时间里取得了有目共睹的成就。以股票市场为主的我国资本市场,积极地发挥了优化资源配置的作用。但是有两个问题曾长期阻碍着我国股市的进一步发展：股权分置和做空机制缺失。股权分置的问题已于2005年后通过股权分置改革得到了解决,而缺乏做空机制的问题也在2010年上半年引入做空机制(融资融券、沪深300指数期货)后得到了解决。做空机制的引入将对我国股市产生深远的影响,持续了近20年的多头盈利模式将得到改变,一场山雨欲来风满楼的巨变正在酝酿之中。股指期货的建立将带来量化投资和统计套利在我国资本市场的快速发展。量化投资根据历史数据进行统计分析,以发现可能存在的资产收益率模式,并据此进行投资操作；统计套利属于量化投资的一种形式,是考虑了对冲手段的量化投资。统计套利区别于传统无风险套利的地方在于,统计套利是根据大数定理、利用历史数据、基于统计分析来确定对冲投资策略,存在一定的风险,而无风险套利则不存在风险。现实中无风险套利机会很少,但是统计套利机会则较多,尚不太成熟的我国资本市场应存在较多统计套利机会。本文系统研究了基于预期超额收益率多因素模型的统计套利策略。首先回顾资本资产定价模型、无风险套利模型、多因素模型和有效市场理论,然后简要介绍了统计套利的相关理论,随后基于收益-风险投资效用函数构建了预期超额收益率多因素模型,并用沪深300指数成分股2005-2010年的数据进行了实证研究,发现了最优超额收益率多因素模型,并进行了稳健性检验。随后,本文研究了利用得到的最优超额收益率多因素模型筛选个股并构建股票多头组合同时卖空相应数量的沪深300指数期货的统计套利策略,并利用2010年5月、6月的实盘数据进行了进一步的检验。研究表明,就预测未来一个月的超额收益率而言,我国股市存在显著的价值效应、CAPM-贝塔效应、(正)规模效应、反转效应和(负)经营杠杆效应。基于本文所研究的统计套利策略能够实现1%-3%的月收益率。在实证研究环节,本文引入的解释变量包括上市公司偿债能力、营运能力、盈利能力、风险水平、股东获利能力、发展能力、其它变量等七大类指标,具体而言则包括了20多个解释变量,从而较全面地考虑到了可能影响到上市公司股票收益率的所有因素。本文的逻辑分析和理论建模过程简洁而严密,实证环节图表并茂,并且在许多细节都能看到创新。本文主要创新在于对因变量和自变量都进行了离差处理,从而得到的结论更加有效,并且直接架构起了连接资产收益率模型和投资实务的桥梁。当然,由于知识水平和结构的局限,本文也存在较多不足。不过本文的结论无疑是具备一定实践意义和学术意义的。本文的主要目的不是为了寻找到某种可以一劳永逸的投资模式,而在于研究统计套利策略的理论根据,并期望起到一种抛砖引玉的作用以引起学术界对该研究领域的研究兴趣。未来若干年内,统计套利将有望在我国得到迅速的应用,值得对该领域进行进一步的研究。本文仅仅是学术意义上的探讨,不构成任何投资建议。