我希望你能帮助我解决这个问题。
我正在使用协整来发现股票中的潜在货币对交易机会，更准确地说，我一次只对两只股票使用Johansen跟踪测试。
我有几个证券，但每次测试我一次只测试两个。
如果使用Johansen测试发现两种股票是协整的，那么我们的想法就是将利差定义为
的β＆＃39; * p（t-1） - c
其中beta＆＃39; = [1 beta2]和p（t-1）是先前股票价格的（2x1）向量。请注意，我寻求协整向量的归一化第一系数。 c是在协整关系中允许的常数。
我正在使用Matlab来运行测试（jcitest），但也尝试使用Eviews来比较结果。这两个程序产生相同的结果。
当我运行测试并找到两个共同整合的股票时，我通常得到像
这样的输出beta_1 = 12.7290
beta_2 = -35.9655
c = 121.3422
由于我想要一个标准化的第一个beta系数，我设置beta1 = 1并获得
beta_2 = -35.9655 / 12.7290 = -2.8255
c = 121.3422 / 12.7290 = 9.5327
然后我可以生成传播为beta＆＃39; * p（t-1） - c。当差价变得足够低时，我会买入1股股票1股和2股短股票2股，反之亦然。当差价变高时，我会买入股票1股。反之亦然。
~~~~~~~~~~~~~~~~ The problem ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
由于我正在测试大量的股票对，因此我获得了大量的输出。但是，我经常收到估计的beta_1和beta_2具有相同符号的输出，例如
beta_1 = -1.4
beta_2 = -3.9
当我根据beta_1对这些进行标准化时，我得到：
beta_1 = 1
beta_2 = 2.728
目前的配对交易文献并未提及任何贝塔具有相同符号的情况 - 如何解释？由于这是成对交易，当扩散偏离其长期均值时，我应该延长一只股票并卖空另一只股票。但是，当测试版的标志符号相同时，对我而言，似乎我应该同时在两者中长/短吗？这是正确的解释吗？或者我应该修改我对系数进行标准化的方式吗？
我真的可以使用一些帮助...
额外问题：
在我的一些测试中，我拒绝了r = 0协整关系和r <= 1协整关系的假设。我发现这非常神秘，因为我一次只考虑两个变量，并且最多只能是r = 1协整关系。谁能告诉我这意味着什么？