统计套利是一种基于平稳线性组合的策略，核心在于均值回归、价差中性和长短并举。文章探讨了协整检验、OU过程、PCA残差套利等方法。加密资产的统计套利面临流动性风险和资金调度的挑战，历史案例如LTCM和Quant Quake警示了相关性突变与流动性枯竭的风险。成功的关键在于识别协整窗口和快速止损。

本文提出了一种新算法MRS（均值回归采样器），旨在提高均值回归扩散模型的生成效率。该算法通过解决反向时间随机微分方程，减少高质量样本的采样步骤，提升采样速度10至20倍，同时保持样本质量。