中国于2010年4月16日推出股指期货交易市场，其对于促进我国衍生品市场的发展意义匪浅。为了更加良好地反映沪深中小市值公司以及市场的整体的情况，五年之后的2015年4月16日，我国推出了中证500股指期货，无论对于股指期货的分析还是管理，金融监管层和市场投资者都迫切地需要借鉴股指期货预测的理论和方法。然而对于已有的研究，大多是针对制定与实施国内的股指期货市场的交易规则、方式等方面。国外的学者对于金融市场指数推进了相关研究，但是在标的指数研究的过程中，对于参数如何进行更好地选择或优化仍需进一步探讨。另外，不同国家的金融市场情况相差较大，适用于其他金融指数的模型未必在我国能够有效。　　本文与基本面研究法不同的是采取量化和统计理论的角度进行分析，选取了八个指标来反映当日的交易情况，这八个指标分别是:当日的开盘价，收盘价，最低价，最高价以及当日涨跌幅，当日振幅，当日成交量，当日成交金额。用这些数据来回归预测第二天的开盘价格。数据是由万得数据终端获取，实证部分数据时间为2015年5月1日至2016年12月16日的日交易数据，标的指数为中证500指数。本文使用优化参数的方法为遗传算法(Genetic Algorithm)，参数优化后对比了四种不同的核函数模型的结果。通过对比并衡量这四种结果的准确性和时效性，得到遗传算法优化的以多项式核函数为支持向量机核函数的模型，在国内环境下，预测股指期货未来走势的效果最优。在此基础之上，本文进一步对股票指数和基差进行预测，并进行期现套利的实证分析，结果表明套利收益较稳定，年化收益率达到17.035％，且最大回撤不超过10％。综上，利用本文方法进行市场中的期现套利是可行的。　　本文最终达到了研究的整体目标，为国内的股指期货市场奠定了预测指数的基础，丰富了我国期现套利的方法，并且在支持向量机及其核函数的选取上进行了研究和探索。