自1990年深圳证券交易所、上海证券交易所成立以来,中国的股票市场已经走过了将近30年。随着股票市场的不断发展,上市公司的业务涉及到越来越多的行业板块。宏观经济政策的变化、行业的自身发展周期以及投资者的情绪等原因都会引起行业之间的轮动关系,导致资金流向不同的行业,进而引起行业之间此起彼伏、交错涨落的态势。分析行业之间的这种关联关系可以帮助投资者选对行业判断新的投资机会,进行有效的投资配置,从而获取更多超额收益。本文的核心部分是采用关联规则分析中的Apriori算法对申万国际分类标准下的28个行业从三个时间维度进行实证研究,以此得出28个行业中相互关联的行业。文章主要从两个角度展开分析,一方面,首先选择合适的变量和样本,将28个行业十年时间的涨跌幅、沪深300指数以及一年期国债的到期收益率作为样本;利用资本资产定价模型得出的超额收益率作为分析的指标。其次,将超额收益率为正的行业和超额收益率为负的行业分离开来,分别定义为强势行业和弱势行业,然后利用Apriori算法分别对强势行业和弱势行业进行关联性分析。鉴于日周期维度的关联分析对投资者的指导性意义有限,本文又从分别从周维度和月维度对行业之间的关联性进行实证分析。然后将三个维度分析的结果进行比较分析并得出结论。另一方面,本文结合现实,对行业之间出现这种关联性的原因与影响因素进行分析。首先从分别从行业之间的信息传递和波动溢出效应和行为金融学的角度出发进行分析原因;然后分别从国家政策、公司自身运行状况、科技进步、行业的成长周期以及投资者投资理念变化五个方面对影响因素进行阐述。本文首先介绍了股票市场行业之间存在关联关系的国内外研究现状,然后阐述了关联规则中Apriori算法的基本理论,接下来对股票市场行业轮动的机理进行分析,其次是文章的实证研究部分,最后得出结论。