統計套利實際應用的總體原則是什麼？
很多常見的統計套利策略僅僅依賴於統計關係而沒有任何經濟學上的基礎，這些交易策略也可能產生不錯的結果，但是此類相互關係通常都被證明是隨機的或是僞的。一個經典的僞的關係例子是時間作爲連續變量和某隻股票的間報之間的關係，我們預期所有的上市公司都隨時間而發展壯大，然而即使它們之間的關係表現出很強的統計相關性，我們也很難用這種相互關係對證券的未來的價值做出什麼有意義的預測。Challe (2003)給出了另外一個極端的可能是僞的相互關係，他發現太陽黑子的出現與資產回報之間的關係是統計顯著的。
基於經濟學模型的高頻統計套利會有更爲持久的獲利能力，這是因爲它背後有着堅實的經濟學原理支撐。我們把這類利用經濟學方程中的偏差進行統計套利的策略稱爲基本面套利(fundamental arbitrage)模型，這種模型利用了市場對基本經濟學原理的偏離。
用於配對交易的股票之間往往有這樣或者那樣的相互關係，但它們也可以涵蓋不同的資產類別和個股。在股票市場中，我們交易股票的發行公司可能屬於同一行業，因而對大市的變化有着類似的反應。或者這些股票可能是由同一家公司發行的。一家公司經常發行不止一種類型的股票，這些股票通常只是在表決權上有所區別。甚至由同一家公司發行的同一類型的證券，但由於在不同交易所交易。也可能產生讓我們有利可圖的日內價差。在外匯市場，我們選擇的資產配對可以是一種匯率和以之爲標的物的衍生產品(比如期貨合約)。這種標的物—衍生品配對交易策略也能很好地適用於股票和固定收益證券。被動型指數，比如不是經常進行調整的交易所交易基金，當其指數值與成分股之間暫時性的偏離其均衡關係時，便出現能夠盈利的交易機會。在期權中，用來配對的證券可以是具有相同標的物但不同到期日的期權。