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1985年，在天体物理学家努齐奥·塔塔里亚（Nunzio Tartaglia）
的指导下，一小群擅长定量研究的科研人员创造了一个用匹配组合方式买卖股票的程序。摩根士丹利的“黑匣子”由此诞生，在迅速赢得声誉的同时也赚得盆满钵满。统计套利，这个在当时十分生僻的词汇，由此开始了15年的辉煌历程。
“黑匣子”的细节对外是保密的，但是臆测流传于坊间，其基本规则很快昭示天下，“匹配交易”一词也开始出现在金融词典上。匹配交易的假设前提非常简单，即寻找一对有相同历史价格行为的股票，当两只股票的价格存在较大偏离时，断定这一价差随后必会趋于收敛。这个规则简单、明了，而且拥有巨大的获利能力。
你一定想知道塔塔里亚的见解源自何处。正如同多数发明故事一样，需求是激发创新的动力。在大宗交易中，管理团队在进行获利交易的同时，需要找到一种对冲风险的方法。塔塔里亚运用自身的数学素养提出一个主张，即可以通过卖空具有相似交易行为的股票，来规避大宗交易风险。这种方法一经问世，便被越来越普遍地应用到匹配交易的创新中。很快，一个新的利润空间由此形成。
图 1-1 大陆航空和美国航空（2002～2004年）的每日收盘价格
从图1-1中，我们可以看到大陆航空和美国航空自2002～2004年每个交易日的收盘价。注意这两只股票的运行轨迹，其价差时而较大，时而较小。匹配交易方案所倡导的就是：当价差较大时（如A点），买进价格较低的股票，同时卖出价格较高的股票；当价差较小时（如B点），则做相反的交易，清空头寸。
1985年的时候，计算机还没有像现在这样普及，每日股票价格只能依靠专门的工具进行接收。匹配交易要求纯粹的数字运算能力，其实现的关键是配备价值数万美元的硬件设施。匹配交易在概念上简洁宜用，在多年后的今天也很容易付诸实践，但在其诞生初期，只有投资公司才有可能真正地去研究和运用它。
那个时期的许多故事在业界流传，也赋予相关的企业和从业人员传奇色彩。其中有两个故事是真实的，至今仍具有重要意义。一个是美国证券交易委员会（SEC）至今还在使用这一算法来甄别异常的价格行为模式；另外一个则是原本持反对意见的专家，实现了从最初的质疑到完全接受这一方法的彻底转变。
同其他人一样，美国证券交易委员会也被围绕着摩根士丹利“黑匣子”的光环所吸引。在了解模型是如何预测特定股票价格时，人们很快意识到，这项技术能被用于识别异常的或非法的股票价格波动。很久以后，神经网络技术才扮演了这一角色。
在20世纪80年代晚期，纽约证券交易所（NYSE）拥有的独立专业交易商超过50个。当摩根士丹利开始系统地进行“买弱”和“卖强”交易时，大量资本有限的家族企业则对此持有强烈的怀疑态度。他们最大的担心是摩根士丹利这一大机构会操纵其他小的专业机构。随着匹配交易模式的真相大白，这些怀疑由安心取而代之，最后则是完全的接受。以至于当专业交易商看见摩根士丹利开始建仓一只“走势较弱”的股票时，就会立即趋之若鹜，因为他们达成了“共识”：这只股票今后一定会上涨。
早期，这项策略带来了巨大收益，它迅速地催生出了一些成功的独立交易商，包括D.E.Shaw和Double Alpha，这两家著名的基金公司都是由塔塔里亚以前的助手创立的。在接下来几年，其他团体创造了大量匹配交易业务，而其创始人要追溯到摩根士丹利，例如戴维·肖的公司。随着匹配交易的普及，学院派的兴趣被激发出来，通过美国国家经济研究局（NBER）以及其他机构出版的文章，这个基本概念为更多人所知道。同时个人计算机因成本降低而大量增加，使得潜在参与者的基数呈现爆炸式增长。很快，实际参与者的人数也确实实现了爆炸式的增长。
有趣的是，威尔莫特声称早在1980年他的公司就发明了匹配交易。