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股指期货和融资融券的正式推出，标志着我国证券市场跨入双向交易的对冲时代，也意味着在欧美发达资本市场成熟使用的统计套利对冲交易技术可以被复制运用到我国资本市场。统计套利是一种市场中性策略，该策略不依赖于对市场趋势的判断，利用价差均值回复的波动特性获利，其关键是如何刻画配对资产的价差波动特征并据此设计交易模型。不同于大部分研究文献局限于单一的模型和样本数据，本文设计了基于OLS恒定波动、GARCH时变波动、Ornstein-Uhlenbeck随机波动三种统计套利交易模型，采用沪深300股指期货5分钟、15分钟、30分钟三种高频样本数据进行实证测试，并使用更加严谨的方法进行样本外交易绩效评价和对比分析。实证测试结果显示：从模型适用的数据层面看，5分钟高频数据获取的收益率最高，其次是15分钟高频数据；从交易模型层面看，O-U交易模型的表现要优于OLS交易模型，GARCH交易模型的表现最差。绩效评价结果显示：从交易模型层面来看，无论是使用更具可比性的K-Ratio指标，还是传统的年化夏普比率、年化累计收益率指标，O-U交易模型的样本外表现都要优于OLS交易模型，这与前面的实证测试结果是一致的。这表明相比于OLS、GARCH交易模型，O-U交易模型由于对残差均值回复特性更精确的建模分析和刻画，最终在交易绩效上表现出更佳的优势。但是从模型适用的数据层面来看，传统的评价指标显示最优的数据频率是5分钟高频，其次是15分钟高频。而K-Ratio指标的评价结果显示最优的数据频率是15分钟高频。与基准指数收益率的对比来看，不管市场走势如何波动，统计套利收益率曲线保持平稳向上，这验证了统计套利策略的市场中性、风险低、收益稳定的特征。基于以上研究结果，本文认为对于稳健型投资者，最优的股指期货高频套利策略是使用15分钟高频数据的O-U交易模型；对于激进型投资者，最优的策略是使用5分钟高频数据的O-U交易模型。统计套利技术在我国资本市场具有非常广阔的应用前景。