当前市场比较流行的，针对大豆和豆粕之间价差的套利方法主要有两种，我们从逻辑、实证两方面来分析这些套利方法的原理、效果和优缺点。
第一种观点：《大豆、豆粕期价的数理统计和回归模型》（此文发表于05年期货日报，可以网上搜）该文采用数理统计学和计量经济学的分析方法，对大连商品交易所（DCE）大豆期货价格和豆粕期货价格相关性问题和回归性问题进行实证定量研究。运用处理非平稳时间序列经济计量分析方法——协整检验(Cointegrationtest)、基于向量自回归模型(VectorAutoregression，VAR)的格兰杰因果检验与回归分析方法进行分析并建立回归模型，从而反映大豆期货价格和豆粕期货价格之间的比价关系。
其采用的样本数据区间为年3月至年6月，均为日收盘价数据。（所有合约加权）最后结果利用最小二乘法得出大豆加权平均期价与豆粕加权平均期价在该时间段内的回归模型为：
M=1.A-.（≤A≤）式中：M表示为豆粕加权平均期价，A表示为大豆加权平均期价。该回归模型的含义是：在年3月到年6月间，豆粕价格等于大豆的价格减去一个常数。如果豆粕的实际价格偏离该回归模型计算出的价格，偏低时买粕卖豆，粕价偏高时卖粕买豆。模型中豆的系数为1.约等于1，操作时基本是1手粕对应1手豆的价差套利。此方法就是市场比较流行的大豆豆粕价差套利。
第二种观点：《大豆与豆粕套利实证研究》（此文发表于09年期货日报，可以网上搜）该文研究以模型为基础的统计套利，提供一种更加持续和更加普遍的期望或赢利模式。
该文研究采用数据为大连商品交易所大豆和豆粕的主力合约每日收盘价数据，时间从年1月到年11月，共个数据。
作者检验发现：大豆和豆粕价格序列均为非平稳，但其一阶差分序列是平稳的——利用Johansen协整检验得到，在5%的置信水平下，大商所大豆和豆粕的期货价格之间存在协整关系，即两个品种之间保持着长期均衡关系。
用FA表示大豆期货价格、FM表示豆粕期货价格、△FA表示一阶差分后的大豆期货价格、△FM表示一阶差分后的豆粕期货价格、Spread表示两者之间的价差。
由于两者之间存在协整关系，可以进行误差修正模型估计，估计后得到FA、FM序列的标准化协整向量为[1，-1.]，表明从长期均衡角度看，FA和FM序列的价差为：Spread=1.FM-FA（价差数值为1.56手豆粕价格减去1手大豆价格）对由上式生成的价差序列进行去中心化后得到M_spread序列：M_spread=Spread-mean(Spread)（去均值化价差为价差数值减去价差平均值）作者通过对价差序列的分析构建合理的套利交易头寸——买入１张大豆合约需要抛空1.56张豆粕合约，由于期货合约是整张交易，因此作者采取10张大豆对应15张豆粕的方法进行交易。但该文作者也发现，大豆和豆粕之间存在均衡关系，短时期的偏离必然向长期均衡回归，从理论上讲，套利交易不会出现亏损，但实际套利并不是每次都能成功。原因是这种偏离持续的时间可能超过了该文研究中所生成的连续期货价格序列转换合约的时间（即合约到期时，偏离还没有回归），这时作者只能进行平仓了结。
该文最后结论是，对该时间段样本内数据采取如下的交易策略：
1，当去均值化价差小于该序列0.76个负的标准差时，买进15手豆粕合约，同时卖出10手大豆合约。
2，当去均值化价差大于该序列0.76个正的标准差时，买入10手大豆合约，卖出15手豆粕合约。
3，套利头寸一旦建立，当M_spread回落至0.76个标准差区间之内时，进行反向操作，了结头寸。
4，当所选择的合约到期后，无论价差是否回落，需反向对冲了结套利头寸，不进行展期操作。
5，套利头寸建立之后，当M_spread落在±3个标准差区间之外时，平仓了结头寸。
该策略的实际意义是，在年1月到年11月的时间段内：1，粕相对于豆，价格差低至一定程度时，买粕卖豆。2，粕相对于豆，价格差高至一定程度时，卖粕买豆。3，当价差回到正常区间，或继续偏离到一定程度，或合约到期，都进行平仓了结头寸。4，操作时，均以15手粕对应10手豆。
对第一种观点的实证分析：
选取数据为文华财经的豆一指数和豆粕指数每日收盘价。时间段为08年4月至09年2月，共记个交易日。
根据其回归模型M=1.A-.计算的豆粕的理论价格，始终高于豆粕的实际价格。
其中08年4月到9月，大豆价格高于元，已经超出其回归模型建立时的区间，且豆粕实际价格低于理论回归值元。那么是否意味着：自07年8月起随大豆价格上涨突破，该回归模型是否要重新建立？新模型能否适用于之后大豆价格
继续上涨的时间段？自07年8月起至08年3月，豆粕的实际价格肯定也是低于新模型的理论价格，并一直越来越偏离，在这个时间段内，即使按照新模型来套利，也会出现持续扩大的亏损。怎么办？
08年10月开始，大豆跌破元，回到原来模型的价格区间内，此时粕价仅仅比理论价偏离-元，能否用原回归模型来买粕抛豆套利？
而之后08年10月到现在，实际粕价偏离理论值从-元逐步扩大到-元，以该回归模型为依据进行操作仍然会严重亏损。那么，以02年到05年的数据计算出来的回归模型，为什么在之后的行情中明显不适用了呢？对第一种观点的逻辑分析：
油厂压榨大豆后，得到豆粕和豆油，豆粕价格偏离回归模型计算的理论值时，并不一定会回归，而会随着豆油价格的上涨，持续偏离。而即使在偏离理论值-元这样的时刻介入买豆粕卖大豆的价差套利，其实质也是风险极大的。
我们从逻辑上进行推理：
吨豆=78吨粕+19吨油+压榨利润（本公式中，压榨利润假定为常数，为使公式简单，将压榨利润折算成2单位的M和1单位的Y。）价格表示：豆A粕M油Y，简化后A=80M+20Y即5A=4M+Y，也就是常说的5吨大豆压榨得4吨粕1吨油。
那么认为粕价偏低时，买10手豆粕卖出10手豆，即10M-10A=10M-8M-2Y=2M-2Y,其实际意义等同于买入2手豆粕，卖出2手豆油。在豆粕偏离理论值较多的时刻（如下图中07年8月，豆与粕价差以上，粕价偏离理论值达到近3年最低点）介入买豆粕卖大豆的价差套利，比如买10手豆粕卖出10手豆，其实质等同于买入2手豆粕，卖出2手豆油。在随后的豆油上涨行情中，即使豆粕与豆油同步上涨，其亏损结果也可想而知，以之前数据得到的回归模型也完全被否定。而下图中豆油价格走势图，与上面大豆豆粕价差图中同时间段（06年5月至今）价差走势何其相似。我们认为，根据过往数据，运用回归模型，以大豆的价格来计算豆粕的理论价格，此方法的关键缺点是忽略了一个重要的变量——豆油的价格，而是将其作为一个固定值。
该模型正好在豆油振荡的时间段内选取数据，得到结论是豆粕围绕一个理论值波动，且偏离较多时会回归。这符合振荡市场的操作思路，但一旦遇上豆油的趋势行情，该套利方法看似对豆粕和大豆的价差进行回归操作，但本质是逆豆油的大趋势而操作。而且价格变化较大时，甚至回归模型本身也会被新的数据改变。对第二种观点的逻辑分析：
统计套利的结论核心仍然是：粕相对于豆，价格差低至一定程度时，买粕卖豆。粕相对于豆，价格差高至一定程度时，卖粕买豆。
但其不是采用简单的价差来给出信号，也不是采用1手豆对应1手粕的头寸，其采用价差序列的离散程度来给出进出场信号，并运用新的头寸比例，以买10手豆，对应卖15手粕。这种操作的实质意义就是：10A-15M=8M+2Y-15M=2Y-7M
由上面等式可知，认为粕价相对高，买10手豆，卖15手粕则其效果等同于买入2手油，卖出7手粕。我们先不论其操作方向是否正确，至少买10手豆卖15手粕效果等同于买入2手豆油，卖出7手粕。完全可以以更少的保证金和手续费来完成同样的交易目的。本质关系类似于下图中豆油与豆粕的比值套利。对第二种观点的实证分析：
选取08年4月到09年2月的数据。价差序Spread=1.FM-FA，价差序列去均值化后，如下图最下一根曲线，其标准差为。
根据第二篇文章的操作策略，买粕卖豆的时机出现在5月9日、11月5日，以事后的观点来优化选择价差序列值回到0时才离场，（该文策略是选择回到0.76个标准差之内时，即离场）日期分别为6月2日，10月20日；买豆卖粕的开平仓操作出现在6月18日和10月20日。三次操作均动用10手大豆、15手豆粕的保证金，以10%计算约15万元，三次操作赢利合计约元（不含成本），年化收益约8%。 前面逻辑已经证明，卖10手豆对应买15手粕，本质等同于卖2手豆油买7手粕。从08年4月至今，在前述的油粕比值大幅下挫回归的过程中，该方法仅录得8%的收益，（且未考虑盘中持仓浮亏）那么在08年4月之前，油粕比值大幅向上偏离的时候，该方法会是什么样的结果呢？结论：
1，大豆、豆粕、豆油三者之间由于压榨关系存在相互的影响，以回归模型或类似的方法对大豆和豆粕采取对应手数的价差套利，而不考虑豆油价格的变化是行不通的。
如买10手豆粕卖出10手豆，其实际意义等同于买入2手豆粕，卖出2手豆油。其实质是假定豆油价格在一个区间内振荡，一旦豆油价格突破模型建立时的区间，该方法认为是优良的套利信号，但操作实质是逆豆油突破趋势而为，也就是常说的反趋势系统。
2，以统计套利的形式，跟踪大豆豆粕的价差序列，以其离散程度来给出套利进出场信号，是基于一定时期内的纯数学原理。
以该时间段内的全部数据构建模型，然后再从头应用于该时间段内，可以说是以现在的眼光看过去。那么若是以07年之前的数据构建模型，该模型从07年至今的表现又将如何呢？
另外，该方法以买15手豆粕对应卖10手豆，其效果等同于卖出2手豆油，买入7手粕。完全可以用更少的保证金和手续费来完成同样的交易目的。
3，根据前面的逻辑等式，大豆和豆粕的套利，无论以什么样的比例操作，都可以简化为更少量的豆油和豆粕的操作，使用更少的保证金和交易成本。
4，在当前大连市场，大豆压榨原料进口豆和国产豆并存，豆一号合约并不适用于提油套利。豆油和豆粕的比值套利或许是套利投资者当前的最好选择。
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