证券投资者(含机构及众多散户)一直在寻找更好的选股策略与算法,以获得收益最大化。但由于证券市场受众多因素影响,包括公司经营状况、政策、经济环境、战争和自然灾害等,导致股票的走势难于预测,没有人能保证一定盈利。本文的研究涉及选股和优化策略两个方面：①在大盘及单支股票无法预测、股票相对来回波动前提下,研究如何利用股票的相对波动获得超过大盘收益的一种模型；②为控制风险,对选股阶段的投资组合,研究如何科学地配置投资比例,使用户在利益最大化与风险最小化之间获得一个平衡。本文主要的研究工作概述如下：1、在对证券市场进行基本面分析和技术分析的基础上,本文基于套利这一思想出发,挖掘一种新的组合投资盈利模型：利用股票相对波动,在股票之间来回交换实现盈利。并对该模型进行了选股算法的研究,针对选股算法需要两两配对计算股票波动性、算法复杂度为o(n2)这样一个事实,提出该算法的并行与群集计算方案,达到减少计算时间的目的。通过历史数据进行模拟测试,证实了算法的可用性和有效性。2、给出一种关于股票行业的优化配置算法。选股阶段的投资组合分属于不同的行业,需要投资者根据行业的成长性和相关经济指标等,从宏观上把握每个行业的投资资金比例。本文首先对行业进行量化分析,为行业优化配置算法提供数据支持和参考。3、给出投资组合中投资个体的优化配置算法。该算法模型的建立依赖众多约束条件的设置,包括行业投资比例约束、beta约束、alpha约束和预期收益约束等方面,再利用二次规划求解,以此指导投资者对个股的配置比例。对于得到的配置结果,从不同维度进行了风险评估的考察,并计算出投资组合的系统风险与非系统风险提示用户,以使得用户能在收益与风险之间取得一个折中平衡。4、设计和实现了一个原型系统。根据股票投资盈利模型和上述研究成果,本文通过计算机软件构架、算法、网络通信、数学、金融学和运筹学等相关知识,设计和实现了一个原型系统。实践和实验证明,本文的研究工作及其相关成果能够为证券投资者在组合选股和投资比例优化配置方面提供很好的参考,具有可借鉴性。实现了一个可用的原型系统,对选股算法的有效性、配置方法的实用性进行了验证。