Este documento desarrolla una estrategia de arbitraje estadístico completamente elaborada basada en un modelo de salto-difusión que vuelve a la media y la aplica a datos de alta frecuencia de los componentes del S&P 500 desde enero de 1998 hasta diciembre de 2015. En particular, el marco de selección de acciones y comercio establecido identifica brechas de precios nocturnas basadas en un procedimiento avanzado de prueba de saltos y explota anomalías temporales del mercado durante los primeros minutos de un día de negociación. La existencia de la propiedad de vuelta a la media asumida se confirma mediante un análisis preliminar del índice S&P 500; esta característica es particularmente significativa 120 minutos después de la apertura del mercado. En el estudio empírico de retroceso, la estrategia ofrece rendimientos estadísticamente y económicamente significativos del 51.47 por ciento anual y un ratio de Sharpe anualizado de 2.38 después de los costos de transacción. Comparar nuestra algoritmo de comercio con estrategias cuantitativas existentes del mismo área de investigación mostró que su rendimiento es superior en una multitud de características de riesgo-retorno. Finalmente, un análisis profundo muestra que nuestros resultados son consistentemente rentables y robustos contra caídas, incluso en los últimos años.