马克维兹模型是金融投资领域的经典模型，但过去的研究主要基于历史数据来计算投资工具的期望回报率和方差，从而获得最优投资组合。但在实际中，过去的金融环境并不一定能持续到未来，仅使用历史数据将致使结果与实际存在偏差。因此虽然在配置资产组合比例时可参考历史数据，但应对投资工具的未来回报率、协方差进行预测，以降低资产配置决策错误的可能性。本文主要的工作是利用时间序列的AR模型对样本的未来回报率、协方差进行预测，并将Sharpe比率加入马克维兹模型，计算投资组合的最佳资产配置。本文分别在沪深300、上证50和深证成指中进行投资策略实证研究。实证结果显示，在没有卖空机制下，加入时间序列配置和Sharpe比率的马克维兹模型计算出来的投资组合的投资效率比沪深300指数的投资效率高，与上证50、深证成指的投资效率基本一致，说明该模型在中国股票市场的投资效率较高。