Alexander基于对数价格时间序列提出了采用协整方法研究指数跟踪问题，李俭富基于水平价格时间序列在不允许卖空条件下对国内市场进行了实证研究。本文根据中国证券市场深证成指和沪深300指数及其成份股的日收盘价，使用基于水平价格序列的协整优化模型和基于收益率序列的最小化跟踪误差模型，在不允许卖空的条件下，构造指数跟踪组合，对比分析两个跟踪模型在不同拟合周期和再平衡时间间隔下的跟踪效果。为减少过度拟合问题，提高跟踪组合的稳定性，本文优化再平衡过程，在上期跟踪组合之中，对比纳入与不纳入新股的拟合结果来选取下期的跟踪组合。实证研究结果表明协整优化模型的年度化跟踪误差很小，而且日跟踪误差呈对称、尖峰分布，拟合周期和再平衡时间间隔对跟踪效果的影响不大；优化再平衡过程后，再平衡时资产的更新率较小，跟踪组合比较稳定。与传统的最小化跟踪误差模型相比，协整优化模型也是一种很好的指数跟踪方法，能够取得不亚于最小化跟踪误差模型的跟踪效果。