股指期货是资本市场发展的产物，它不仅能够有效规避股市风险还能实现资产的保值增值，发展到今天，股指期货已经成为交易最活跃的金融投资产品。套利对股指期货功能的发挥起到了很大的作用。基于持有成本模型的传统套利被大量机构投资者利用，使得套利空间越来越狭窄，机会越来越小。基于均值回复思想的统计套利，认为价差围绕均值上下波动，当波动达到一定程度时就可实施套利，以期价差回归均值获利。在国内，由于以前长期缺乏做空机制，对统计套利的研究比国外要晚并且要少。所以本文利用协整的统计套利策略研究中国的股指期货，以期挖掘更多的套利机会，获取更多的收益。　　本文以沪深300股指期货当月连续合约与下月连续合约为研究对象，采用5分钟的高频数据进行协整检验，结果表明两合约间存在协整关系。然后对对数价差建立了基于协整的统计套利模型。在模型中，用加权移动平均模型来刻画长期均值，假设在价差服从正态分布、t分布以及GED分布条件下，分别用GARCH(1，1)模型和EWAM模型来刻画价差时变波动率σt。　　本文重点研究了加权移动平均模型中的移动步长n和进出场交易信号kσt。对样本内数据，进行了以下操作:(1)在正态分布条件下，用GARCH(1，1)模型刻画价差波动σt，交易信号设为0.76σt，假设n分别等于20、30、40、50、60与70，利用本文的统计套利模型实施套利，得出本文n的最佳值，即n=50。(2)当n=50，用GARCH(1，1)模型刻画价差波动σt，交易信号分别设为0.4σt、0.5σt、0.6σt、0.7σt、0.76σt与0.8σt时，分别进行统计套利得出三种分布下的最佳交易信号。(3)当用EWMA模型刻画价差波动率σt时，利用最佳n值以及相应分布下的最佳交易信号进行统计套利。　　综合比较实证结果得出在n=50与交易信号为0.6σt时得到的收益最多，并且很好的抓住了套利机会而又不至于交易太频繁，胜率也比较高，运用到样本外数据进行实证，结果也获得了可观的收益，累计年化收益率最高达到了16.96％，从而证明本文的模型以及得到的参数是能够获得可观的稳定套利收益的。