一个有效的股票市场会随着一国的实体经济情况变化而产生相应的联动反应。但是最近一年来,中国股票市场经历了史无前例的暴涨和暴跌,并不能很好的同我国实体经济的发展情况相符。这个事实说明,目前我国的股票市场还不是一个有效性很强的证券市场,股票市场的机制和体制并不完善。同时,国内学者的研究证明,我国的证券市场存在着“尖峰厚尾”的计量特点,与国外的证券市场并不完全一致。在这种情况下,投资者在投资中国股市时,盲目套用已经被国外实践检验过的投资组合理论,效果并不会太好。本文的研究目的即是选取几种目前在国内外应用比较广泛的投资策略模型,借鉴国外已有的实践经验和实证方法理论,对中国股票市场的行业和个股层面的历史样本进行实证分析,力求发现中国股票市场在长期平均行情、单一的熊市行情和单一的牛市行情环境下,哪一类投资组合策略的表现会相对优秀一些,并为投资者进行投资时的策略选择提供具有参考意义的结论。本文在实证过程中,选取了最简单和常见的1/N投资策略作为投资表现的基准策略,也选取了按每种股票的总市值在整个股票组合的总市值中所占的比例来当作其投资权重的市场组合策略。在基于马科维茨的均值-方差理论框架下,本文选取了传统的均值-方差策略和三个在此理论基础上的优化策略：最小方差策略、限制卖空策略和1/N与最小方差的结合策略。这些优化模型的相同之处在于,它们的出发点都是希望通过对均值-方差理论进行一定的改进或者添加一定的限制条件,来追求将传统的均值-方差策略的参数估计精度进行提高或使其更加符合股票市场的实际情况,进而提高投资策略的表现效果。在数据选取方面,本文从行业和个股两个层面选取了数据分别进行实证。行业层面,本文选取了wind、申万和中信一级行业分类周数据；个股层面,本文随机选取了沪深300二十只、五十只和一百五十只数据完整的成份股股票周数据。数据长度为2005年7月8日到2015年9月25日,并通过计算得到了520周长度的周收益率数据。实证方法上,本文采取了滚动窗口的方法,以选取的窗口W=60为例,从t=61期开始,在进行投资决策时,采用其前60期的历史样本数据的均值向量和协方差矩阵来对本期的模型参数进行估计,之后根据估计的参数来计算下一期的投资组合分配比例。评价指标方面,本文选取了在投资实践中检验投资绩效时使用广泛的夏普比率(SR=(μ-rf)/σ)和确定性等值指标(CEQ=μ-r/2σ2)。本文对W=60和W=120这两个不同的窗口长度分别进行了实证检验,并将夏普比率和确定性等值两个指标进行了综合比较,发现W=60时,在整体上,1/N和市场组合策略的投资绩效表现相对优秀的概率要高于其它几个策略,尤其是在个股层面。W=120时,1/N和最小方差结合的投资策略的投资有效性会有所提升。接下来,本文又选取了2001年6月14日和2005年6月6日之间的大熊市与2005年6月6日和2007年10月16日之间的大牛市行业和个股数据,取滚动窗口W=60,分别对前文所列的六种投资策略进行了实证研究。结果发现,在单一熊市中,1/N策略和市场组合策略在行业层面的表现要好于均值-方差的优化策略,在个股层面,传统的均值-方差策略和市场组合策略则处于优势地位。而在单一牛市中,1/N策略和市场组合策略在行业层面的表现依然要好于其它几个策略,不同的是,在个股层面,1/N和最小方差的结合策略超越了1/N策略,取得了较好的投资表现。这样,本文通过进行实证分析,得出的结论可概括为：总的来看,没有哪一种策略在所有情况下的投资绩效表现是全部好于1/N策略的。并且,简单的1/N策略和市场组合策略在许多情况下的表现要更加优秀一些。本文的创新之处,主要在于本文选取了多个目前国外比较常见的成熟的投资组合策略,结合中国股票市场的实际情况,通过实证比较来评判策略优劣；并且以1/N策略为基准,对文中各个投资组合策略的投资绩效表现进行比较,为衡量策略的效果提供了一个统一的标杆；此外,本文根据国内不允许卖空的国情,增加了限制卖空策略,并提出了国内使用较少的1/N和最小方差相结合的策略,取得了较好的实证效果。本文的不足之处主要是：一方面,与目前投资组合理论领域发展出各种各样的投资策略相比,本文选取投资策略的数量还比较少；另一方面,在本文中没有考虑投资者实际交易中会发生的手续费和税费等因素。