我国股票市场存在较高的系统风险,传统的投资策略通过组合的方式,分散投资的非系统风险,但它无法降低市场的系统风险,因此,在推出股指期货之前,国内的金融市场特别是股票市场面临着很大的系统风险。一旦市场出现不利的价格波动,投资者,特别是大型的机构投资者将面临巨额亏损的风险,从而选择抛售资产的行为,而这进一步加剧了市场价格的波动。2010年国内推出沪深300股指期货,投资者可以利用股指期货对现货进行套期保值,从而降低投资的系统风险。但是套期保值是把双刃剑,若利用得当,不仅可以在一定程度上规避市场风险,还可能获取一定的利润,若利用不当,当期货价格发生不利变动时,可能遭受巨额亏损,因此,研究期货的最优套期保值模型及比率对于投资者具有非常重要的现实意义。文章以沪深300指数(hs300)及沪深300股指期货下的4种期货合约,包括当月期货合约(if10)、下月期货合约(if11)、下季期货合约(if12)、隔季期货合约(if13)作为研究对象,利用三种静态模型包括OLS模型、B-VAR模型、ECM模型和四种动态模型包括 Diagnoal-BEKK 模型、CCC-GARCH 模型、Diagnoal-VECH 模型、DCC-GARCH模型,进行最优套期保值比率模型的比较选择研究。样本数据频率类型选择1种低频数据和4种高频数据,其中,低频数据采用日数据,高频数据频率选择15分钟、10分钟、5分钟和1分钟数据。通过套期保值绩效指标,判断最优套期保值模型、最优套保比率以及最优套保数据频率类型。最后,通过不同的套期保值模型、不同的期货合约种类、不同的数据频率类型这三个维度综合分析发现,与高频数据相比,低频数据的套期保值效果更优,套保效果随着数据频率的增大而减小。不同期货合约的最优套保模型不尽相同,当月期货合约在5种不同频率数据下的套期保值的最优模型均为静态模型下的OLS模型,而下月期货合约、下季期货合约、隔季期货合约在不同频率的样本数据下的最优套期保值模型不尽相同。实证表明,日数据是套保模型的最优数据频率类型,在日数据下,当月期货的最优套期保值模型为OLS模型,其他三种合约的最优套期保值模型均为CCC-GARCH 模型。