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本文讨论了股票指数跟踪问题，它的基本问题是，如何根据股票指数以及每个股票的价格的历史数据，创建一个资产组合并持有不变，然后在一定的时间后对它进行调整，使得该资产组合的收益率能和指数的收益率保持一致，即追求跟踪误差最小。另外，在这种被动型的指数化投资策略的基础上，考虑到交易费用等因素，在保证被动型跟踪资产组合的基本特征的基础上，适当考虑资产组合的收益，即结合增强型投资策略因素。
本文的主要工作如下：
1、将朴素贝叶斯分类方法引进创建和调整跟踪资产组合时的股票集合的选择过程中，在被动型的基础上结合了基本分析，考虑了增强型投资策略因素；
2、将时间序列的便点分析方法应用到历史数据的时期的选择过程中，考虑了有关历史数据的波动性模式变化，为建模数据选择探索了新的可能的途径；
3、对于跟踪误差与资产组合收益(市值)之间的权衡问题，建立了折中模型，给出了在控制跟踪误差的限制下，优化收益的某些办法；
4、用数值模拟对比了输入变化对模型解的影响。
本文以我国股票市场实际数据进行了数值实验，结果表明本文的模型对于基金的管理是有参考价值的。