2010年4月16日，随着沪深300股指期货的推出，我国金融市场也首次出现了可以做空的品种象，这对我国金融市场的发展具有着重要的意义。同时由于股指期货是以股票指数为标的物的投资品种，其主要有风险规避、价格发现和资产配置等三大功能。随着股指期货的推出越来越多人投入股指期货品种，同时2015年的股灾使得监管层不得不痛下决心，限制股指期货的交易量。随着为股指期货“松绑”的声音不断增多，监管部门也相继出台政策利好股指期货。关于股指期货的套利主要的就是根据股指期货市场在不平常的时候出现的波动所带来的套利机会，根据双边交易来获取利润。由于市场存在套利需求，越来越多的学者将精力投入到股指期货的套利研究之中。而在关于股指期货的套利研究中，期现套利是较为常见的一种套利策略，由于股指期货与现货之间的收敛性，统计套利在股指期现货套利的研究中也应用广泛。因此股指期货与现货的联动关系就成为套利研究者频繁研究和采用，但是由于金融市场间的信息越来越多，联系也越来越紧密，以往的研究仅仅考虑金融市场之间的线性相关现如今已经很难满足当下的研究需求。本文通过选取高频数据拟合传统GARCH模型和引入Copula系数来探究股指期货与现货之间的相关性，并基于此来形成相应的套利策略。
　　本文主要通过使用沪深300指数做对数处理和其相应的连续主力期货合约的价格做对数处理后作为研究对象，考虑到金融时间序列数据具有尖峰厚尾的现象，同时具有波动性聚集的特点。首先，我们引入GARCH模型，在套利理论的指导下，并基于所得到的GARCH模型构造相应的套利策略并进行实证分析。其次，我们引入了基于偏斜-t分布的GARCH模型来刻画变量的边缘分布来构建Copula模型，并根据K-S检验来选择最优的Copula，然后基于Copula函数来构建套利模型进行实证分析。最后，通过采用沪深300股指期现货市场的5分钟、15分钟和30分钟的日内高频数据进行实证研究，并对比传统的一元GARCH模型下股指期现货的套利结果和基于Copula-GARCH模型下的股指期现货套利结果。我们得出基于Copula—GARCH下的股指期现货套利策略的结果相比较于传统GARCH模型的下的股指期现套利结果，不仅具有更佳的收益特性，还具有稳健性的特点。