近年来,越来越多的学者用股票关联网络来刻画股票收益之间的复杂关联关系。具体的,以股票为网络节点,股票收益间的相关关系为连边构建股票关联网络。这些研究主要局限于揭示股票关联网络的拓扑结构特征及其动态演化规律,很少有研究如何基于股票关联网络构建股票投资组合。股票关联网络的整体及个体节点拓扑结构蕴含了股票收益间的相关信息,而后者又是影响股票投资组合风险及绩效表现的关键因素。因此如何挖掘股票关联网络的拓扑结构信息并将其运用于股票投资组合的构建策略中,具有重要的理论及实际意义。本文在系统梳理相关研究文献及回顾相关基础理论的基础上,首先构建我国股票关联网络并分析了节点中心性与股票的个体维度（夏普比率、标准差、系统性风险）间的关系:其次研究了股票节点中心性的影响因素:然后分别从横截面和时间序列两个角度,研究了股票收益标准差和股票节点中心性对该股票在最小方差组合中的投资权重的影响、以及股票夏普比率和股票节点中心性对该股票在给定收益下的最小方差组合中的投资权重的影响:再次基于夏普比率与股票节点中心性之间的横截面相关性,提出投资组合构建的ρ依赖策略,并比较分析了该策略与其他投资组合构建策略（1/N策略、最高中心度策略、最低中心度策略、最高夏普比率策略、最小方差策略、最大收益策略）的绩效表现;最后对全文进行总结并提出研究展望。研究结果表明:首先,在我国股票关联网络中,交通运输、仓储业股票是最核心的节点。股票的中心度值与其收益波动正相关,与其夏普比率、系统性风险负相关。此外,中心度高的股票还具有资产负债率低、超额收益低、收盘价低、交易量大、公司成立时间短等特点。其次,在最小方差组合中,股票的中心度与其在组合中的投资权重呈负相关,即股票的中心度越小,收益波动越小其在组合中的投资权重越大;在给定收益下的最小方差组合中,股票的中心度与其在组合中的投资权重呈负相关,即股票的中心度越小、夏普比率越大,其在组合中的投资权重越大;最后,ρ依赖策略可以提高投资组合的绩效表现,当阈值定为0.26时,相比其他投资组合构建策略,ρ依赖策略下的投资组合具有更高的夏普比率和更低的收益波动风险。就投资组合规模而言,30支股票的投资组合绩效表现优于10支股票和20支股票的组合绩效表现。此外,ρ依赖策略在对系统性风险因素进行补偿后,还可以提供更多的超额收益。本文基于股票关联网络,利用股票在网络中的中心性信息提出了股票投资组合的构建策略,揭示了现代投资组合理论与复杂网络之间的内在联系,研究结论能为投资者的投资组合构建提供重要的参考。