股市联动网络是把握股市运行规律的关键,更是构建股票投资策略的前提。中国股市持续发展、上市公司数量不断增加的同时,股市呈现出一个错综复杂的关系网络。这种复杂性导致个股间的关联程度难以度量,严重阻碍了投资者的投资判断。因此准确度量个股间的联动关系,建立清晰的拓扑网络,为投资者提供及时有效的投资策略极为重要。论文聚焦构建股市联动网络与选股策略,结合随机矩阵理论与复杂网络理论,选取沪深300成分股为研究对象,建立沪深股市联动网络,为投资者提供适时有效的投资策略。首先运用随机矩阵理论界定股票收益相关矩阵的噪声范围。发现股票收益矩阵处于预测区间的特征值含有“噪声”信息,超出区间与不及区间的特征值含有重要信息。其次运用随机矩阵理论相关的“去噪”方法重构股票收益相关矩阵,并且运用复杂网络相关方法建立沪深股市联动网络模型,分析股市联动网络的拓扑性质指标,展现联动网络的结构特征与演化趋势。再次运用社团划分理论分析沪深股市联动网络,依据模块度得到最优社团划分结果,进而选取处于不同社团内部的股票来构建投资组合。然后,结合投资风险与节点重要性的关系,从度值和特征向量中心性两个指标分别提出相应的投资策略。最后从度量节点中心性指标出发,结合熵权法与TOPSIS法综合评价节点的重要程度,提出一种更为稳健与新颖的选股方案。论文得出以下结论:“去噪”后股市个股间联动性增大;沪深股市“去噪”联动网络具有更为明显的小世界效应与无标度效应,社团结构更加清晰,依据不同的节点中心性所选取的股票更加具有一致性;依据社团划分,选取不同社团内部的股票能有效分散投资的非系统性风险;度值选股为制定符合个人风险偏好的投资策略提供投资依据;综合考虑节点中心性选取的股票收益率明显高于基于单一节点中心性所获取的收益,为投资者提供一种较为新颖的投资策略。应该重点关注关键节点股票的走势,充分考虑投资风险偏好,为投资者个性化投资方案提供决策依据。