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本書論述統計套利的歷史，描述了從八０年代開始，這項策略自摩根史坦利誕生的第一天，一直到考驗重重的二十一世紀初期；本書也詮釋了統計套利如何運作的方式，以及為什麼管用的原因。作者根據自己的研究結果，以及八年來操作統計套利避險基金的經驗，寫成本書，對於統計套利二十餘年的發展，作了完整的回顧。
2000年之後，統計套利在市場中可說是歷經了一場，非常具有戲劇性的動態變化過程。雖然時局艱困，但由於在演算法交易方面的發展，因此又再度為統計套利的復甦，帶來了一股新希望。股價的動態變化，似乎浮現出新的價格支撐模式，而且某些舊的模式，好像也重新恢復了效用。這對於敏銳的統計套利者來說，等於又出現了很多可獲利的機會。
本書充滿了許多創新的訊息與專家的忠告；不論是想要對這個領域有整體看法的個人投資者，或者是希望對模型化、風險管理以及如何應用這項策略，想要得到更關鍵而深入見解的機構投資人來說，本書所包含的重要分析，極具吸引力。
本書特色
介紹配對交易（pairs trading）的概念，並詳細說明其主要特性。
針對一般的投資組合，簡要敘述了幾個正式的統計模型——從最基本的加權移動平均，到複雜的動態因素分析等等，說明了這幾個流行的時間序列模型。
在進行反轉交易時，對於可利用機會的大小，如何進行量化，本書提出了重要說明。
在2000年時，統計套利方法受到了重重的挑戰，而2002至2004年期間，統計套利的報酬更出現災難性的下跌，本書對於這些問題背後可能的原因，進行了特性上的描述。
說明在技術進步的發展下，統計套利如何透過演算法交易的方式而出現了復甦的跡象
本書為實際模型的建立，提供有價值而深入的見解。
作者簡介
ANDREW POLE
專攻計量交易策略與風險管理，目前是
TIG
顧問公司LLC（紐約註冊的投資顧問公司）的總經理（Managing Director）。
本書是作者的研究成果，以及八年來操作統計套利避險基金所得來的豐富經驗。
Pole
也是《應用貝斯定理預測與時間序列分析》(Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis)這本書的合著者之一。
