滬深300股指期貨自2010年4月16日推出以來，日內高頻交易已經運行了5年多，在價格發現和提高證券市場效率方面扮演了重要角色。日內高頻交易運用1分鐘高頻數據研究滬深300股指期貨的收益率、波動率、交易量和持倉量的日內特征，依據日內模式研究結論構建相應投資策略，檢驗滬深300股指期貨微觀結構特征是否有助于指導實際投資，也日內高頻交易通過投資策略的收益情況深化對股指期貨市場微觀結構的認識。

本章選取滬深300股指期貨1分鐘高頻數據，樣本區間從2010年4月16日到2012年4月13日，日內高頻交易橫跨483個交易日，覆蓋24個合約，數據來自大富翁數據中心，每個期貨合約都有到期日，在合約上市初期和到期日前，該合約的活躍性有限。日內高頻交易為了更好地刻畫股指期貨的運行規律，本章參照一般做法，日內高頻交易將最活躍的合約進行鏈接，構成連續的時間序列，具體的方法是在某個合約到期周的周一（如遇閉市或節假日則順延至下一個交易日）選取下一個即將到期的合約。

滬深300股指期貨的交易時間是9∶15-11∶30,13∶00-15∶15，股票市場的交易時間是9∶30-11∶30,13∶00-15∶00，股指期貨和現貨市場有天然的聯系，為了考察股指期貨的日內模式，日內高頻交易研究股指期貨上午開盤后5分鐘，股票市場上午開盤后5分鐘，上午收盤前5分鐘，下午開盤后5分鐘，股票市場下午收盤前5分鐘，股指期貨市場下午收盤前5分鐘的情況。由于高頻數據不滿足正態分布，且存在序列相關和條件異方差性，用帶虛擬變量的線性回歸將是有偏差的，本章采用Wilcoxon秩和檢驗這一非參數方法檢驗不同時段各變量的差異。Wilcoxon秩和檢驗是基于樣本數據秩和。先將兩樣本看成是單一樣本（混合樣本），然后由小到大排列觀察值統一編秩。如果原假設兩個獨立樣本來自相同的總體為真，那么日內高頻交易秩值將大約均勻分布在兩個樣本中，即小的、中等的、大的秩值應該大約均勻地被分在兩個樣本中。如果備選假設兩個獨立樣本來自不相同的總體為真，那么其中一個樣本將會有更多的小秩值，這樣就會得到一個較小的秩和；另一個樣本將會有更多的大秩值，因此就會得到一個較大的秩和。