近年来随着我国股票市场的市场化水平逐步提高,股票市场的成熟度也逐步提升,市场中的投资者纷纷对股票市场的运行规律量化分析。而自1996年Stovall提出经济周期框架下行业轮动研究开始,行业之间轮动规律也成为了一个重要的研究热点。我国的股票市场具有显著的行业轮动特征,充分把握市场的行业轮动规律对投资者获取超额收益具有关键意义。对于行业轮动规律的研究,国内学者大多建立在他们经验性地数据统计分析,这些结论依赖于经济周期划分的不同标准。因此本文应用数据挖掘中关联规则的方法,对我国2000年以来各行业间的轮动规律进行探索性的研究。试图在日、周、月、季度多个周期维度上,从我国股票市场强大的交易数据中挖掘出行业轮动的稳健规律。本文的研究主要解决投资者实际投资中的以下两个问题:一是可以选择哪些行业同时进行投资;二是如何从当期的一些行业表现推断出下一期的其他行业的表现。研究结果显示:(1)我国股票市场行业之间存在显著的行业联动现象,其中传媒—计算机—通信、汽车—国防军工—机械设备、轻工制造—服装—综合—电子等六个大类内的行业联动性较强,汽车和机械设备是最适宜同时投资的两大行业。且不同的行业联动板块具有不同的联动周期,其中强周期性行业包括采掘、有色金属等行业的联动周期较长。(2)我国股票市场在短周期(日)和长周期(季度)上存在显著的行业轮动现象,不仅存在行业之间一对一轮动模式,还存在多个行业复判得到的多对一轮动模式。传媒、计算机、机械设备对电子的日间上涨轮动模式置信度达到95%。(3)按照联动性将行业分为四类:强周期行业、中周期行业、轻工业行业、消费类行业,四类行业集群可依次形成行业关联圈,行业轮动规则也遵循行业集群之间的轮动:强周期性行业集群—>中周期性行业集群—>轻工业行业集群/消费类行业集群。(4)实体经济中的行业特征是行业联动和行业轮动的基础。而投资者的非理性行为则是行业间产生短期轮动模式的主要原因。本文结合中国股票市场的实际情况,从实体经济行业特征以及行为金融学多个角度对我国股市行业轮动现象进行分析,最终得出结论以期指导投资者的投资行为。