蒙泰数据套利主要通过构建多因子统计模型，捕捉市场定价偏差实现收益。其核心步骤包括：1）筛选具有稳定协整关系的证券组合；2）建立价差均值回归模型；3）设置动态止损阈值（通常为2.5个标准差）；4）通过算法交易执行配对交易。该策略在2025年沪深市场年化收益达12-15%，最大回撤控制在8%以内。

当前量化套利策略的有效性源于三个市场特征：中国资本市场存在显著的行为金融效应，个人投资者占比达63%导致定价错误频现，为统计套利提供机会源。央行2025年一季度报告显示，银行间市场7天回购利率波动率降至1.2%历史低位，为杠杆套利创造稳定融资环境。更重要的是，北交所扩容后市场分割加剧，同一资产在不同板块价差扩大至日均3.7%，远超主板1.2%的水平。从实施层面看，成功的套利需严格遵循四项原则：一是采用卡尔曼滤波实时更新价差区间，比传统布林带策略提升23%胜率；二是设置双重风控，包括单日亏损超1%熔断及组合波动率突破20%预警；三是利用期货期权进行对冲，将贝塔暴露压缩至0.3以下；四是动态调整仓位，在VIX指数高于25时自动降仓50%。值得注意的是，2025年监管新规要求所有量化策略需备案风险准备金，蒙泰模型因此将保证金比例从15%上调至18%，但通过引入机器学习优化交易时点，仍保持年换手率在120-150次的高频区间。