随着我国证券市场的不断发展，证券存量不断增加，证券交易量不断攀升，表明了我国证券市场的活跃程度与成熟程度不断提高。证券流动性是证券的一大基本属性，是衡量证券市场的主要评价标准之一。其本质上是证券可被转让的难易程度，是投资者所关注的重要方面。证券流动性往往是有效信息传播的首要体现形式，具体表现在证券交易的量价关系上。在信息包含的角度，证券流动性往往对证券的价格具有重要影响。因此，基于证券流动性的投资交易策略的研究将成为投资者和监管者关注的焦点。　　本文将具体研究不同情形下证券流动性在证券投资中的作用，从而构建基于流动性信息的证券投资策略。本文首先围绕检验证券流动性在对未来价格的短期预测功能，并构建基于证券流动性的期初静态投资-期中动态调整-期末业绩评估策略体系，以及高频环境下期货市场与现货市场的订单流动性期现套利策略是否可行三个问题进行研究，分别研究了证券流动性在价格预测、资产配置和期现套利中的作用。此外，分别针对证券市场的日频率下和高频环境下使用了不同的流动性度量，研究结果表明，证券流动性包含了未来价格信息，对未来价格具有一定的短期预测功能，基于证券流动性投资策略在静态资产配置和动态资产组合调整中表现良好，而股指期货与现货市场在非交割日的联系就已经呈现健康的“遛狗效应”，基于高频套利策略将很难实现较高收益，然而可以利用股指期货与现货的紧密联系与指数编制特点，发展增强型套利策略以获取利润。　　我国证券市场的可预测性与有效性一直是学术界和业界关注的问题。证券价格变化的驱动因素很多，例如证券标示的资产的收益水平，证券风险水平，以及宏观经济水平，市场资金成本，微观市场结构，投资者情绪等。以往研究证实了上述影响因子对证券的定价具有重要影响，但有关证券流动性对证券未来收益预测功能的研究还较少。本章认为，证券流动性理论上能够包含有关证券未来价格的信息，尤其是少数有效信息持有者的信息，而这些有效信息，由于信息传递的时效性，可能不能够立刻反应在当前价格中，而是首先反应在证券的流动性中。当有效信息被广泛传递时，证券的价格将反应出这些有效信息。因此在理论上来讲，证券流动性在短期是可以对未来证券价格具有预测效果的。本文第二章将围绕该理论假设检验指数的证券流动性对指数价格的短期预测效果。为达到这一目的，本章使用流动性及有效组合辅助信息输入下基于时间序列分解的多信息组合预测技术。具体的，将指数价格序列进行线性和非线性分解，并分别就线性部分和非线性部分构建流动性信息的参数和非参数预测模型，使用t期流动性对t+1期价格线性部分进行参数模型预测，并使用t期流动性信息与辅助日内价格信息对非线性部分构建ANN预测。为更有效对指数的日内价格信息进行利用，本章基于adaptive LASSO方法构建有效组合，并使用该组合的日内价格信息作为非线性预测的辅助信息。使用以上步骤构建的线性-ANN组合预测方法能够有效利用多项信息对指数价格进行预测，从而达到研究指数可预测性的目的。在实证过程中，本章针对流动性等信息对沪深300指数的短期预测功能进行了实证分析，首先使用adaptive LASSO方法选择出了14只成分股组成的有效组合用以构造包含开盘价、收盘价、最高价、最低价在内的有效信息，然后构建沪深300指数的Amihud流动性指标，将价格走势分解为线性与非线性部分并进行线性-ANN组合预测。本章结果表明，首先，指数的证券流动性能够对指数未来价格产生短期预测作用，流动性与有效组合信息能够显著性提高证券未来价格的预测准确度;其次，使用自适应套索建立的有效证券组合，其有效信息也可以对证券未来价格起到一定的预测作用，但预测效果并不如包含流动性信息的预测效果;此外，使用上述信息对指数能够进行短期预测也同时对我国股票市场的有效性产生质疑。　　本文第二章基于价格序列分解，使用证券流动性以及adaptive LASSO选择的有效组合信息，对证券未来价格走势进行预测，证实了证券流动性对证券未来价格具有短期预测作用。基于这一结论，可以考虑使用证券流动性信息作为投资组合资产配置的一项重要考虑因素。在投资过程中，一套科学的投资流程包括期初静态资产配置、期中动态组合调整以及期末业绩评估。在期初静态资产配置过程中，应使用较多的当前拥有信息;在期中动态组合调整过程中，应使用对短期调整有力的信息。在这一要求下，本文第三章考虑将证券的流动性作为静态资产配置和动态组合调整过程中的重要信息。具体的，本章将在改进的Black-Litterman资产配置框架下，使用多元的均值-BEKK-GARCH模型作为主观观点和主观信心信息的有效替代，基于以往对证券价格影响因素的研究，将股票市场的证券流动性与债券市场流动性对组合收益做出预测，从而实现多项信息输入的静态资产配置策略。在动态组合调整策略的研究中，将基于证券流动性能够在短期对未来价格进行预测的结论，将证券流动性作为组合权重调整的状态变量，并使用非参数核估计得到组合如何根据证券流动性进行调整的动态策略。在实证过程中，本章基于流动性信息的静态资产配置-动态组合调整策略，使用股票市场和债券市场的日交易数据对沪深300指数、中证500指数和中证1000指数进行科学合理的配置，并对流动性信息的静态资产配置-动态组合调整策略、流动性信息的静态资产配置策略、无流动性信息的固定比例配置策略进行业绩评估，分别进行累计收益与风险调整收益评估，实证结果表明，首先，基于流动性信息的静态资产配置-动态组合调整体系能够有效利用信息，并通过实时调整实现了更高的收益，并控制了相应的风险;其次，流动性信息输入的Black-Litterman静态资产配置框架在风险调整后的收益方面表现优于无流动性信息输入的策略，这体现流动性信息在静态资产配置过程中的重要价值;此外，基于流动性信息的动态组合策略能够较好的利用证券流动性变化的实时信息，能够对未来证券组合成分的价格变化有较好的掌握。　　在多层次资本市场的大发展趋势下，建立有效的衍生品-现货互补对冲机制是完善金融市场的基本要求。期货-现货体系为投资者提供套期保值风险对冲功能对期货与现货合约的紧密联系程度提出非常高的要求，这不仅体现在价格上，更微观的体现在交易过程的订单流动性中。随着投资者类型和数量的增多，竞争性增强，在交易成本不可忽略的实际情形下，以相对较长期限进行的期现套利策略越来越难以实现利润。此时，追求无风险利润的套利交易者，特别是大型交易者，转而投向高频层面的套利交易，以期望发现更微小的套利空间。高频情形下的套利交易者与套期保值交易者等投资者一同构建了股指期货市场和现货市场的交易记录。而每当出现套利机会，两类资产的订单流动性将首先先于价格发生变化。若在任何情形下，订单流动性的趋同能够立刻反应在两类金融证券中，那么异常的基差风险就很难发生，两者价差会保持在最低交易成本以内，期现套利者也很难通过优先发出订单而实现高频期现套利，股指期货与现货之间将存在健康的“遛狗效应”。否则，将可以构建优先发出排队订单的高频套利交易策略。本文旨在以期货现货合约的高频交易数据为基础，构建期货和现货合约的订单流动性，并通过期现货订单流动性传染互动模型的合理性检验期现货合约之间是否在微观订单流动性层面在平常交易日存在紧密的“遛狗效应”。具体地，将高频层面的订单流动性定义为买卖订单的不平衡程度。在高频数据模型构建中，使用成交量刻度的衡量方法，并说明了其较时间刻度的优势。在实证研究中，本文使用股指期货和沪深300指数现货的高频交易数据。实证结果证明了我国股指期货和现货之间在平常交易日中存在紧密的“遛狗效应”，通过挖掘高频交易订单实现微小的高频期现套利利润并不容易。其次，使用交易量刻度的收益能够反映交易者信息对证券价格变化的调整，比时间刻度收益更接近于正态分布;此外，由于我国证券市场的不完全流通特殊情形，利用指数编制过程的特点，以及沪深300指数与股指期货的紧密联系，可以使用指数杠杆率贡献较高的证券实现杠杆对冲，依据市场背景实现增强型期现套利策略。　　综上所述，本文旨在构建基于证券流动性的证券投资策略，分别证实了证券流动性对指数未来价格具有短期预测性，并构建了基于流动性的“静态-动态”资产配置体系，且通过证明在高频环境下期现货在订单流动性层面存在遛狗效应，说明了包括高频抢单策略在内的传统期现套利策略盈利有限，并对增强型期现套利策略做了初探。本文在研究中突破了传统证券投资理论中基于价格信息的策略，提出了证券流动性信息在证券投资中的作用，在证券投资领域体现了独特性和优越性，展现了其重要的理论价值和实际意义。