金融期货的推出和发展使得中国金融产品更加多样化,金融市场越发完善。但是金融期货是一把“双刃剑”,在增强的市场流动性、提高投资者收益的同时也带来了更高风险。一方面,过度投机、异常交易、市场操纵等行为都可能引起金融期货市场的剧烈波动;另一方面,由于金融期货与现货资产之间存在高相关性,金融期货或现货市场某一环节变化都可能引发跨市场的相互传导,严重时会诱发整个金融市场的系统性风险。因此,为了提高广大市场参与者对于金融风险的把控能力,稳定金融市场,对金融期货的风险进行探讨显得极有必要,而研究金融期货产风险的前提便是对金融期货的波动率进行分析。由于我国金融期货推出时间较短,对于金融期货波动率的研究还是集中于收益率变量和低频数据。价格极差因含有更丰富的交易信息、能够刻画极端情况,因此具有较高的研究价值,但较少有学者从这一角度对金融期货进行研究。因而完善对于金融期货波动率及其风险度量的研究是文章的出发点。文章选用交易最为活跃的沪深300股指期货IFLO合约作为金融期货市场的代表性品种,以2014年02月10日到2017年12月29日的5分钟高频数据作为样本,对中国金融期货市场的波动率进行研究。文章的主要工作和结论如下:第一,选取已实现极差波动RRV和加权已实现极差波动WRRV作为波动率估计量,基于CARR模型,提出基于已实现极差波动的已实现CARR模型(R-CARR-RRV(p,q))和基于加权已实现极差波动的已实现CARR模型(R-CARR-WRRV(p,q)),在p=q=1的情况下,选取不同分布,研究金融期货市场的波动特征,发现我国金融期货市场具有波动聚集性和显著的“杠杆效应”;第二,选取每类模型中拟合效果最好的模型拟合效果,运用6种损失函数方法和SPA检验法,从样本外预测能力对模型进行考察,发现残差服从威布尔分布的R-WCARR-WRRV(1,1)的样本外预测能力最好;第三,用VaR和ES对金融期货市场的风险进行度量,对模型作进一步比较,发现R-WCARR-WRRV(1,1)模型在估计VaR值即度量金融期货市场的一般风险时,没有显著优势,而在估计ES值即度量超额风险方面表现最优,最后根据研究结论提出相应的建议。文章的研究丰富了金融期货市场的理论框架,同时为研究金融期货风险提供了另一种行之有效的方法,有较强的理论和现实意义。