【摘要】由于金融时间序列数据通常具有动态时变、非对称和非线性相关特征，本文给出了一类权重系数和Ｃｏｐｕｌａ参数均时变的混合Ｃｏｐｕｌａ模型。同时基于权重系数和Ｃｏｐｕｌａ参数时变的混合Ｃｏｐｕｌａ模型，刻画不同频率互联网金融概念股价格序列之间的相关性，构建配对交易策略模型，并与静态混合Ｃｏｐｕｌａ模型下的策略结果进行比较。实证分析表明：基于时变混合Ｃｏｐｕｌａ模型的配对交易策略可以获得较高收益；Ｃｏｐｕｌａ参数和权重系数均时变的混合Ｃｏｐｕｌａ模型能捕获更多交易机会，策略表现最好；含有较多成分Ｃｏｐｕｌａ的混合模型在配对交易策略中并不具有优势；高频率金融市场比相应低频率金融市场的策略盈利更高。