当前中国在经济结构转型升级、供给侧改革背景下,中国期货市场服务实体经济的作用也愈发明显,无论是服务产业的深度和广度,还是在国民经济整体对外开放的格局下,期货市场所承载的使命也不可或缺。当前,借助“一带一路”发展机遇,期货行业将迎来新的挑战和使命,可以预期,中国期货市场发展空间将不可限量。从目前我国的股票、债券以及大宗商品的价格波动情况来看,它们的价格波动率还是比较高的,投资风险仍比较大,所以人们急需一个能对冲掉风险的投资工具,在这个时候期货市场就可以为大家解决这个问题。本文选取的数据是玉米淀粉期货指数与玉米期货指数从2014年12月19日至2017年12月13日的日K线数据的每日收盘价,总共728对观测值,笔者将这么多数据分成数目相等的两部分——一部分是2014.12.19至2016.06.17时间段,另一部分是2016.6.20至2017.12.13时间段,前一部分作为样本内数据,用样本内数据进行相关性分析、平稳性检测、协整关系检测、建立误差修正模型和GARCH模型,最终在样本内数据的基础上得出一个套利交易的策略,然后将这一策略分别对样本内数据和样本外数据进行回测,查看收益的高低以及收益是否稳定等一些情况。本文是基于统计套利的思想方法建立模型,统计套利其实统计的就是历史数据中的规律,并相信未来还将会重复出现这些规律。目前比较流行的做法就是选很多历史数据,然后对其整体进行分析研究发现规律,再运用这个规律去预测未来。本文研究的套利模型是在以价差均值回归为核心的套利策略的基础上,同时结合了趋势套利的思想方法,这也是本文的创新点之一,从最后的样本内数据与样本外数据的回测结果来看,在对玉米淀粉期货和玉米期货这两个农产品期货品种进行套利的时候都得到了不错的套利收益,收益都为正,对样本内数据进行回测得到的年化收益率是13.36%,对样本外数据进行回测得到的年化收益率是10.6%。本文的研究仍有不足之处,比如样本内数据和样本外数据较少;数据的处理方面一些细节做的还不够好,例如没有考虑到期货的涨跌停带来的影响,而且未定量考虑手续费和资金成本所带来的影响,只是定性的做了些考虑;由于时间所限,没有将本文所研究的统计套利策略在期货市场上进行模拟交易跟踪,更没有投入到实战。本文研究的套利模型仍有一些可以优化的地方,笔者认为统计套利应该有“区间”的概念,某一个区间内是这个规律,但是当一些因素发生了变化后,这个规律可能就会被打破,从而出现新的规律。本文采用了 GARCH模型计算出的条件标准差来设定动态的开平仓和止损的信号,但是没有考虑价差均值的变动因素,未对价差均值做动态性的处理。所以在未来的研究中可以考虑如何实现同时利用动态的价差均值和动态的条件标准差来设定动态的开平仓信号。这样的模型操作起来将会更灵活,更有时效性,由此会减小风险,更加提高统计套利收益的稳定性。