高相關性的交易標的，一定在影響因素中具有非常大的共性。比如A股當中所有的銀行股;航運業(yè)中的海運公司，航空公司;家電行業(yè)的格力，美的等等。期貨市場當中也有很多高相關性的交易標的，比如豆粕、豆油和豆一之間、鐵礦石、焦炭、螺紋鋼之間、黃金與白銀之間等等;對于外匯市場來說，除了上文提到的歐元和瑞郎，還有澳元與紐元、英鎊和歐元、加元和原油等等。這類高相關性的交易標的俯拾即是，即便不通過數(shù)據(jù)量化也能夠斷定其可用于協(xié)整套利。然而，難點并不在這。

美國三大股指的百分比走勢圖，容易看出三者之間具有同漲同跌的顯著特性。如果我們想要設計配對套利模式，會碰到一個非常棘手的難題：三大股指之間雖然相關性極高，但在報價上互不交叉，無法運用買入低價標的賣出高價標的的傳統(tǒng)思路;當然，我們可以計算納斯達克和標普500指數(shù)之間的差值，依據(jù)差值的變化特征，來做套利框架的搭建依據(jù)。如果差值曲線表現(xiàn)出明顯的回歸均值特征，那么套利模型可以快速搭建起來;但遺憾的是，股指之差并沒有表現(xiàn)出回歸性，反而具有明顯的趨勢性，雖然趨勢性強度遠不及三大股指中任一個的表現(xiàn)。這與我們在前期分析報告中提到的美瑞和歐美之間的套利難題一樣，無法解決(強行設計的套利模型會造成較高風險)。

引入非線性分析思路，結果將大不相同。以日線級別的分形結構形成為依據(jù)，當納斯達克100指數(shù)分形點走完之后，道瓊斯指數(shù)往往還處在分形左側形成過程當中(依據(jù)圖中表現(xiàn)出的明顯先后順序)。如果納斯達克指數(shù)形成頂分形，則在同一時間做空道瓊斯指數(shù);當納斯達克指數(shù)形成新的底分形時，平倉之前空單，并開立多單。如此可依據(jù)高低點形成的先后順序，搭建不錯的跨品種套利模型。需要強調的是，無論是套利還是自營，并不是依據(jù)一個完整交易系統(tǒng)或者說模型就可以高枕無憂，還需要對當下的經濟環(huán)境及市場熱點進行分析，以決定是否進場參與交易信號(或套利信號)。

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