从上面的讨论我们知道，在时刻to可以预测(t+l)期的Tsharp值，而Tsharp值与指数有很好的负相关性。下面我们讨论如何利用预测Tsharp值作为择时指标并构建择时策略，这里我们将得到的预测Tsharp值作为择时指标，观察该策略能否得到稳定的收益。
设计策略决策过程如下：
首先计算预测Tsharp值。观察模型我们可以发现，若要预测(t+l)期Tsharp值，只需选取一定的预测期n，回归模型需要的数据为Rt,Rt-1 ...,Rt-n+1,和Xt-1,Xt-2 ...Xt-n，其中Xt-1为(t-1)时刻的解释变量矩阵，Rt为t时刻指数收益率，利用上述数据回归得到β和γ。利用公式(3)及Xt就可得到(t+1)期预测Tsharp值。
其次选取最优阈值。由于Tsharp值越大，表示此刻指数处于低位，未来有上涨可能；Tsharp值越小，表示指数处于高位，未来有下跌风险。所以我们的策略选取为当项测条件夏普比率高于某一阈值a时,把现金全部买入指数，当预测条件夏普比率低于某一阈值ｂ（a>b)时，把指数全部卖出，换取现金。分别以累计收益和买卖胜作为优化目标，获得最优的阈值(a,b)。最后，在确定的最优阈值(a,b)的条件下，考投资收益井与同期上证综指的收益进行对比。
