周期理论是经济理论中重要的分支,本文通过频域分析方法对中国股票市场进行了周期分析,并以此构建了针对中国股票市场的周期模型,并对其解释能力与预测能力进行了实证分析。为研究中国股票市场与国际股票市场之间周期联动性选取了标普500指数、沪深300指数以及日经225指数作为研究对象,通过傅里叶变换以及MUSIC算法发现,标普500指数与日经225指数存在400个月、120个月、46个月以及28个月四个主要频率分量。中国市场表现出了三个主要的频率分量,分别是170个月、48个月以及30个月。为研究中国股票市场与宏观经济之间周期相关性,选取了居民消费指数与广义货币量两个宏观变量作为研究对象,通过傅里叶变换与MUSIC算法发现,CPI与M2的频率分量较为一致,都存在两个主要的频率分量,171个月与50个月,与沪深300指数前两个主要频率分量完全一致。因此从信号的角度,表明了中国股票市场与国际股票市场、宏观经济都受到相同的两个周期因素的推动。进一步使用小波变换对沪深300指数进行分析,发现MUSIC算法求得的三个中国股票市场频率分量具有时间一致性。之后通过这一结论建立了周期因子定价模型,分别使用了170个月、48个月以及30个月频率分量作为周期因子,模型能够解释原始序列60%以上的波动。并进一步构建了交易模型,在千分之一手续费的条件下取得了14.1%的年化收益率,明显跑赢市场指数。