金融市场上的股指期货不仅是价格发现和平稳股市波动的重要手段,同时也是套期保值和套利的有效工具。利用股指期货进行期现套利不仅有利于股指期货发挥其应有的作用,也是投资者运用股指期货进行套期保值、规避风险的必要条件。在股指期货期现套利中,股指期货的基差是核心要素。如果能够对基差的走势做出提前的预测和判断,那么将会较大的提高套利的效率和灵活性。传统时间序列预测着重于对序列单值的精确预测,受制于价格序列的波动特性,往往难以得到有效的结果。同时,传统的期现基差套利模型存在较多潜在性的市场假设,灵活性也不够高,难以适应瞬息万变的市场交易。基于此,研究从一种更贴近实际应用的角度出发,运用近年来颇受关注的支持向量机模型,结合信息粒化的方法,对基差序列的波动范围进行预测和构造,并利用其对股指期货的套利交易进行指导。通过对基差数据的模糊粒化处理和支持向量机模型的优化,最终有效的预测了基差的波动范围。并且,将基差波动范围的预测值应用到对基差套利交易的指导中也获得了较高的收益。因此,希望借助本文的研究方案,为股指期货投资者和套利交易者提供一种新的可靠稳定的投资策略,同时积极地推动股指期货市场功能的实现。