随着投资组合理论的发展,投资者在投资过程越来越重视风险,开始分散化投资,投资者所关心的问题包括选择哪些股票进行投资,什么时间买卖股票以及各股票分配多少资金。投资组合交易策略一般分为三步,第一步是选股,是在众多股票中挑选出值得投资的股票,它是后两步的基础;第二步是择时,选股后不同的买卖时机收益和风险也会有很大的差别;第三步是资产配置,通过合理的资产配置可以分散非系统性风险。本文围绕选股、择时和资产配置三个方面构建投资组合时效交易策略,以中国股票市场数据为样本,运用交叉学科的研究方法,构建了股票时效网络,提出了时效网络综合指标用来指导选股;针对择时问题,构建了基于遗传算法的动态评价和调整系统做择时优化,并使用时效反馈网络提出预警信号;针对资产配置问题,构建了基于粒子群算法的动态权重资产配置模型为资金分配提供方案。本文的主要研究工作和创新贡献体现在以下几个方面:(1)在选股策略上,构建了股票时效网络,提出了时效网络综合指标进行选股。时效网络是在传统静态股票网络的基础上,纳入时间属性的信息,使用时效网络指标更准确地刻画了网络动态拓扑结构,并提出了时效网络综合指标作为选股依据,通过与静态网络指标、市场基准指标和金融市场常用指标对比在不同市场环境下的表现来验证选股的有效性和适用性。时效网络建模中,考虑到股价波动呈现出的非线性特征,使用熵理论中的互信息作为股票间相关关系的度量方法,并使用最小生成树保留每个时间层中最关键的信息。经过样本外检验发现,选择时效网络中心组合可以在短期跑赢市场基准指标和大多数金融市场常用指标,但在长期指标失效,时效综合指标具有时效性。(2)在股票择时策略中,通过构建基于时效网络投资组合选股的择时模型,综合运用遗传算法和信息反馈时效网络的预警信号,为股票买卖时机提供决策支持。在时效网络选股模型的基础上,增加了对买卖时机的判定准则,不考虑择时会在市场剧烈波动或者下降阶段面临较高的回撤和持有风险。首先使用遗传算法对技术投资指标自适应移动平均进行优化作为买卖时机的信号,然后构建了信息反馈股票时效网络模型,提出了股市预警指标并以此作为禁止买入的投资信号,为防范市场风险起到预警和指导投资的作用。通过使用样本外检验发现,择时优化可以提升收益的同时规避风险,为投资者在不同市场行情下的交易决策提供支持。(3)在资产配置策略中,构建了基于时效网络投资组合选股的动态资产配置优化模型,在时效网络选股模型的基础上,增加了动态资产配置方案,使用粒子群算法对样本内的资产配置权重进行动态评价并不断调整,在样本外检验开始前给出最优的资产配置,通过和固定权重的资产配置方法对比,验证在不同市场环境下的资金分配方案的有效性,研究结果发现,动态资产配置方案可以提高收益同时降低风险,最后结合股票所属行业为不同市场行情下资产配置投资决策提供支持。