随着中国金融市场国际化、市场化的水平不断提高，如何有效的识别、规避市场风险，如何做好大类资产配置具有现实意义。本文旨在从投资策略的角度分析极差信息在金融资产价格时间序列波动率预测上的优异性能，并加入了带有趋势性的宏微观市场因素对模型进行改进，进一步验证极差信息对金融资产时间序列波动信息预测的有效性和稳健性。本文在实证中发现，运用极差信息的GARCH模型及其改进形式能够更好的估计预测资产的波动情况，其预测的波动率应用到波动率择时策略，资产配置效果更好。论文主要研究以下四个问题:1通过波动率择时策略，从投资组合收益的角度，区分不同的市场行情走势，区分不同调仓频率，验证极差信息能否更好的描述波动信息特征。2通过对Range-based GARCH模型添加具有趋势性的市场宏微观外生变量，对波动率模型进行改进，分析外生变量对模型预测性能的提升作用。3在波动率择时策略的应用上，将做空信息加入到超额收益率的预测方程中，通过分析波动率择时市场表现，分析中国市场上做空信息是否能够提高市场超额收益率预测的有效性。4通过对随机选取的指数和个股两大类共30个金融资产运用波动率择时策略，对极差信息对波动率预测有效性进行稳健性检验。